随着智能家居的市场规模的不断扩张以及自然语言处理技术的快速发展,自然语言处理技术的研究价值以及在智能家居领域的应用前景开始飞速上升。为了更好的研究和应用自然语言处理技术,首先需要研究词法分析,其核心研究内容为中文分词算法。该研究内容是后续句法分析和语义分析的基础,也是基于智能家居应用的关键一步。基于上述情况,本文将以下两个问题(1)对基于规则词典中文分词算法和基于神经网络的中文分词模型的选择和调优(2)在上述研究下以智能家居为背景构建由输入到控制指令的应用流程,完成了以下的工作:(1)对MMSEG分词算法进行优化,并对Bi-LSTM+CRF分词模型进行了不同超参下的测试。(2)构建了优化MMSEG算法和基于Bi-LSTM+CRF分词算法的筛选算法系统,并进行了测试。(3)根据智能家居领域的情况,将筛选算法系统应用在了词法分析中。完成了智能家居控制的流程应用,先后搭建了词典、句法库以及语义库,依据完整的流程设计,达到了输入句子和控制指令之间的映射关系,最后对总体算法流程准确率进行了测试。(4)测试结果表明,优化MMSEG分词算法相较于传统MMSEG分词算法在三项评估指标中均有一定提升。筛选算法相较于两种算法在评估指标中均有提升。该算法解决了优化MMSEG中出现的词典未登录词问题。该算法解决了在加入专业词汇或者新词汇下Bi-LSTM+CRF分词模型需要较大训练成本的问题。在总体算法流程测试中,准确率表现为有较高的水准,表明该流程存在一定的应用价值。