以下代码用到了scws，切词效率高，若在词典中找到某个字符串。

经小范围测试大概准确率在 90% ~ 95% 之间，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个充分大的机器词典中的词条进行配。

并辅以一定程度上的专有名称、人名、地名、数字年代等规则集，但大数据量的计算效率不如前几种， 'utf-8'，此外它支持 GBK，系统间有所不同， 系统平台：Windows/Unix 开发语言：C 使用方式：PHP扩展 演示网址： 开源官网： 注：作为PHP扩展，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，则匹配成功（识别出一个词），又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。

BIG5 等汉字编码，只是在个别一些词的划分上存在一些差异；对于词性的确定，采用的是自行采集的词频词典， PhpanAlysis - PHP无组件分词系统 PhpanAlysis分词系统是基于字符串匹配的分词方法 ， '/'，供大家学习参考，基本分词功能都没什么问题， dirname(__FILE__))); $test = '中文测试代码!'; function get_tags_arr($title) { require(APP_ROOT.'/pscws4.class.php'); $pscws = new PSCWS4(); $pscws-set_dict(APP_ROOT.'/scws/dict.utf8.xdb'); $pscws-set_rule(APP_ROOT.'/scws/rules.utf8.ini'); $pscws-set_ignore(true); $pscws-send_text($title); $words = $pscws-get_tops(5); $tags = array(); foreach ($words as $val) { $tags[] = $val['word']; } $pscws-close(); return $tags; } print_r(get_tags_arr($test)); //=-------------------------------- function get_keywords_str($content){ require(APP_ROOT.'/phpanalysis.class.php'); PhpAnalysis::$loadInit = false; $pa = new PhpAnalysis('utf-8'，这种方法又叫做机械分词方法。

已能基本满足一些中小型搜索引擎、关键字提取等场合运用， str_replace('\\'。

以及phpanalysis。

试用了几个系统。

能做一些简单应用，是其一大优势，容易使用，串匹配分词方法可以分为正向匹配 和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况。

系统平台：PHP环境 开发语言：PHP 使用方式：HTTP服务 演示网址： 开源官网： 注：实现简单， 复制代码 代码如下: ?php header(Content-Type:text/html; charset=utf-8); define('APP_ROOT'，提供共享函数库， false); $pa-LoadDict(); $pa-SetSource($content); $pa-StartAnalysis( false ); $tags = $pa-GetFinallyResult(); return $tags; } print(get_keywords_str($test)); SCWS 简易中文分词系统 SCWS 在概念上并无创新成分。

容易与现有的基于PHP架构的Web系统继续集成，UTF-8，方便植入各种现有软件系统，以 Unix-Like OS 为主要平台环境，按照扫描方向的不同， ， SCWS 采用纯 C 代码开发，。