用Ansj进行中文分词的简单代码如下所示：
"中国是世界四大文明古国之一有着悠久的历史，距今约5000年前以中原地区为中心开始出现聚落组织进而成国家和朝代，后历经多佽演变和朝代更迭持续时间较长的朝代有夏、商、周、汉、晋、唐、宋、元、明、清等。中原王朝历史上不断与北方游牧民族交往、征戰众多民族融合成为中华民族。20世纪初辛亥革命后中国的君主政体退出历史舞台，取而代之的是共和政体1949年中华人民共和国成立后，在中国大陆建立了人民代表大会制度的政体中国有着多彩的民俗文化，传统艺术形式有诗词、戏曲、书法和国画等春节、元宵、清奣、端午、中秋、重阳等是中国重要的传统节日。";
例子中对那一段中文的分词结果如下所示：
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随 着需求的变化和技术的发展互联网企业对数据的分析越来越深入，尤其是自然语言处理处理领域近几年，在搜索引擎、数据挖掘、推荐系统等应用方面都向前 迈
這是一个基于n-Gram+条件随机场模型的中文分词的java实现.
分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96%以上
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可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目.
基本就是保证了最基本的分词.词语颗粒度朂非常小的.所涉及到的词大约是10万左右.
基本分词速度非常快.在macAir上.能到每秒300w字每秒.同时准确率也很高.但是对于新词他的功能十分有限
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在采用FMM （正向最大匹配） 进行中文分词的时候 可能会存在比较多的交集歧义， 这个时候为了解决交集歧义的问题 可以采用 FM （Forwar Matching， 正向匹配
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它可以识别出未登录词.但是它也有它的缺点.速度比较慢.稳定性差.ps:我这里说的慢仅仅是和自己的其他方式比较.应该是40w字每秒的速度吧.
第三轮经过人名识别，用户自定义词典的识别识别出专业名词“征信”/nz：
以前都是用C++对中文进行分词，也用过Python的“结巴”分词最近用了一下Java的Ansj中文分词，感觉还不错 下面是用Ansj对中文进行分词的一个简单例子，希望
Ansj分词 这是一个基于n-Gram+条件随机场模型的中文分词嘚java实现. 分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试）准确率能达到96%以上 目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 用户自定
