中文自动分词是实现搜索引擎信息检索的基础，长期以来一直是人们研究的重点，它广泛应用于中文信息处理的各个领域。传统的分词系统大都采用基于词典机制的分词算法，它们必须在分词速度和精度之间做出选择，要提高速度，就要适当放弃精度的追求，缩减词典，减少匹配次数，而要提高切分精度，就得舍弃速度，扩充词典，匹配次数也会增加。　　 本文在介绍中文分词研究现状和基本概念的基础上，通过研究传统的词典机制，设计和实现了一个高效的中文自动分词系统。在本文设计的分词系统中，词典中的每个词条加载到设计好的双层哈希数据结构中去，且常驻内存，待分词的文本用标点符号和空格被分割成一个个更小单位的的字符串，采用正向减字相对最大匹配法对字符串进行分词，对粗分的分词结果运用回退一字和统计规则相结合的方法来识别和处理歧义字段和新词。其改进特点主要体现在两个方面，一是采用“双层哈希+二分查找”的算法进行词典匹配，可以在较短的时间内能达到匹配成功的目的，二是切分算法采用正向减字相对最大匹配法，每次切分的是某字开始词语的最长长度，而不是词典中词语的最长长度，既防止了过长词条的遗漏，又减少了不必要的匹配次数，提高了分词的速度。　　 最后，本文使用有针对性的文本用例对本文给出的分词系统进行了测试，将实验结果和类似分词系统的运行结果进行比较和分析，结果表明本文设计分词系统在速度和精度上均有较大的优势。