自然语言处理不仅是一门社会需求十分巨大的应用技术,而且也是一门具有非常重要科学意义的自然科学。由于汉语自身的特殊性,大多数汉语自然语言处理任务都需建立在汉语分词的基础之上,因而分词的准确程度将直接影响到一系列的后续研究和研究。由于汉语自身的复杂性,分词问题一直是汉语自然语言处理的首要问题。条件随机场理论是近年来提出的,用于标记和切分序列数据的条件概率模型,也是在给定输入节点条件下计算输出节点的条件概率的无向图模型。它不需要以隐马尔可夫模型为代表的生成模型那样的严格独立性假设,并克服了最大熵模型和其他非生成模型所存在的标记偏置问题。该模型可以非常容易地将输入序列中的任意特征加入到模型中,而且也可以将一些其他的信息加入进来,如构词规则等。本文首先介绍了自然语言处理的研究状况,以及分词在自然语言处理中的重要性,继续介绍了当前常见的分词方法和各种分词方法的优点和缺点,分析了汉语自动分词研究面临的问题;本文系统地描述了条件随机场模型的定义、模型结构、参数估计及其语料库选取等,并将条件随机场运用于汉语分词,采用汉字标注的分词方法。本文应用条件随机场进行了大量的实验,实验语料采用长江日报社多年统计的标准语料,并进行了封闭式测试。实验分析了条件随机场模型参数选择和汉字标注集选择对实验结果所产生的影响,并且利用条件随机场模型能够添加任意特征的优点,添加了一些新的特征到模型中,并从字的构词能力角度出发,探索了字位置概率特征。在该语料库上的实验表明:字位置概率特征的引入,使结果准确率、召回率和F1值都到了明显的提高。中文自动分词的有着广阔的应用范围,本文主要中文文本自动方面介绍了分词的应用。中文文本自动校对是自然语言处理领域中有着广阔应用前景的一个研究方向。本文依据条件随机场分词的结果以及常见错误的特点,结合三元字模型的特点,提出了一种有效的文本校对方法,实验表明,该方法具有较高的准确率和召回率。