随着Internet技术的迅速发展,自然语言处理已经成为信息处理领域一个引人注目的研究热点。由于汉语的特殊性,大多数汉语自然语言处理任务都需建立在分词的基础之上,因而分词的准确程度将直接影响到一系列的后续处理。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瓶颈问题。条件随机场是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假设,并克服了最大熵马尔可夫模型和其他“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。本文系统地描述了条件随机场的定义、模型结构、势函数表示、参数估计及其训练方法等,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SIGHAN比赛的国际标准语料,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PKU语料库上的实验表明:字位置概率特征的引入,使结果F1值提高了3.5%,达到94.5%。最后利用各分词系统的分词结果,运用“结果集成”方法,使分词系统的F1值进一步提高到95.6%。