随着现代信息技术的发展,自动分词技术已经广泛应用在信息检索、信息抽取、机器翻译、语音合成等自然语言处理领域,同时结合中文文本的特点,自动分词技术的研究已经成为中文信息处理的一项基础性课题。中文分词技术主要研究将待处理文本利用分词算法切分成词,便于计算机对文本信息进行处理、理解和传递。在实现分词的过程中,主要难点是歧义处理和未登录词识别。本文结合现有相关分词技术理论与实现的方法,通过最大匹配算法与词频统计算法的结合,对中文文本分词技术进行深入研究与实践。本文在传统单一词典基础上,将其分为特征词典和基本词词典两部分,优化分词词典中对于词条的存储结构;采用双字哈希索引结构,将词典中的词按前两个字为索引关键字进行存储,提高匹配查找的速度和准确率;增加对姓名、专属名词、地名和数量词切分准确性,提高分词系统的性能指标。同时,在分词算法上,主要采用正向与反向最大匹配分词结合的双向分词,将双向匹配所产生的歧义字段应用词频信息进行判断,完成对词语间歧义和未登录词的处理。采用C#作为开发工具,在分词结果中,实现对存在严重歧义的短语和段落无明显歧义字段;通过对比实验,分词准确性优于单一使用最大正向匹配的分词算法。