在蒙文信息处理工作的词处理阶段,自动切分词干、词缀是多项后续工作的基础。如:词干和词缀的统计,各种词典的编制,进行句处理、篇章处理以及信息检索等都需要以正确的“切分”为基础。蒙古语是黏着型语言,它的构词和构形都是以词根、词干上连接不同的词缀来完成的。这些缀接的附加成分包含大量的语法信息,如果把蒙古语词作为一个单独的整体来处理的话就会损失大量的信息。只有正确切分词根、词干和词缀才能揭示其词类属性和语法关系。本文介绍了蒙古语词切分问题的来源与意义,并对当前存在的蒙古语词切分技术进行了对比分析;对隐马尔可夫模型的相关理论和技术进行了探讨,简要介绍层叠隐马尔可夫模型的含义和优势;对蒙古语语言特点进行了分析和特征提取;对基于层叠隐马尔可夫模型的蒙古语词切分中涉及到的关键技术进行了分析;针对蒙古语构词、构形的特点结合层叠隐马尔可夫模型进行蒙古语词切分;对常用的平滑技术进行了分析,着重介绍本文使用的Modified Kneser-Ney平滑。从实验结果看,基于层叠隐马尔可夫模型的蒙古语词切分有较好的性能,得到了令人满意的切分结果:0.9713。