中文分词是进行中文文本分析的一个重要步骤。对于Java语言，有许多可选的分词工具，如中科院计算所的NLPIR(原ICTCLASS)、盘古分词、IKAnalyzer、PaodingAnalyzer，其中，试用过ICTCLASS及其后续版本，刚开始感觉不错，但是Java调用C语言的方式实在是受不了，没有原生Java编写的用着方便，最近在处理一些论坛评论数据，数据质量很差，感觉用这个就错得一塌糊涂，印象最不好的是以前做一个简单项目，结果在最关键的最后阶段，竟然显示证书到期，最后虽然解决了，但实在是对ICTCLASS的印象越来越差，最后就尝试其他的工具，试用了IKAnalyzer，很小，基本功能有，但附加功能好像较少，还有哈工大的分词系统，在线的，源码试用时好像要发邮件才能获得，嫌麻烦，呵呵，最后试用了AnsjSeg，项目在GitHub上，话说正逢GitHub被封还是怎么的，废了好一番功夫，最后总算用上了，感觉还不错，作者介绍的文档很详细，各种功能用起来很直接，虽然没有ICTCLASS看起来正式，但要得就是接地气，下面对相关的使用做一介绍：

        AnsjSeg，得名于作者的主页ansj，作者名字是sj，So，就得了这个名字。这个工具可以讲是ICTCLASS的Java实现，作者测试比原版速度快。AnsjSeg提供了四种分词调用的方式：基本分词(BaseAnalysis)、精准分词(ToAnalysis)、NLP分词(NlpAnalysis)、面向索引分词(IndexAnalysis)。

1. 基本分词方式，速度快；

官方示例：

List<Term> parse = BaseAnalysis.parse("让战士们过一个欢乐祥和的新春佳节。");
System.out.println(parse);

result:[让/v, 战士/n, 们/k, 过/ug, 一个/m, 欢乐/a, 祥和/a, 的/uj, 新春/t, 佳节/n, 。/w]

2. 精准分词方式兼顾精度与速度，比较均衡；

官方示例：

List<Term> parse = ToAnalysis.parse("让战士们过一个欢乐祥和的新春佳节。");    
System.out.println(parse);

3. NLP分词方式可是未登录词，但速度较慢；

官方示例：

List<Term> parse = NlpAnalysis.parse("洁面仪配合洁面深层清洁毛孔 清洁鼻孔面膜碎觉使劲挤才能出一点点皱纹 脸颊毛孔修复的看不见啦 草莓鼻历史遗留问题没辙 脸和脖子差不多颜色的皮肤才是健康的 长期使用安全健康的比同龄人显小五到十岁 28岁的妹子看看你们的鱼尾纹");
System.out.println(parse);

4. 面向索引方式适合用在在lucene等文本检索中用到。

官方示例：

List<Term> parse = IndexAnalysis.parse("主副食品");
System.out.println(parse);

result:[主副食品/n, 主副食, 副食, 副食品, 食品]

jar包中还有其他一些比较实用的功能，包括关键词提取、词性标注等，虽然感觉比较粗糙，但是还很实用。

AnsjSeg还可以设置用户词典与停用词。

AnsjSeg的官方GitHub地址是http://nlpchina.github.io/ansj_seg/，上面有较详细的说明。