随着计算机网络的飞速普及,人们已经进入信息时代。在这个信息社会里,信息的重要性与日俱增,无论是个人,企业,乃至政府都需要获取,掌握大量有用的信息。在这种环境下,中文信息处理技术逐渐成为技术人员的开发热点,而其中最为重要的就是中文分词技术。中文分词技术,就是指将文本中每句话,利用分词算法拆分成词,以便于计算机对文本信息进行处理和理解的过程。它应用广泛,主要应用于信息检索,信息抽取,机器翻译等自然语言处理技术等。同时,它包括很多方面内容,例如中文分词技术中的分词算法研究,未登录词识别技术,分词歧义处理技术等等。其中歧义处理技术和未登录词识别技术是中文分词技术的两大难点。而本文则是重点对中文分词技术中的分词算法和歧义处理技术进行了深入的研究和实践。首先,本文采用了一种典型的基于词典的中文分词算法—正向最大匹配算法,它的思想简单,并且易于实现,但是分词的精确度和速度并不理想。针对该问题,本文采用了双层hash结构的词典机制,来提升分词的速度,同时采用改进的正向最大匹配算法来提高分词的精确度。其次,由于歧义处理技术是中文分词技术中的重要组成部分,只有完成了对文本的歧义处理,才能正确的对文本进行分词。所以本文在提出改进的正向最大匹配算法的基础上,又提出了一种基于概率和规则想结合的歧义消解算法,完成了对文本的歧义处理。最后,本文充分考虑分词系统准确率、速度及可实现性等因素,给出了一种中文自动分词系统的设计方案。并对该分词系统进行了实现,取得一定的分词效果。