SharpICTCLAS 1.0 发布 （感谢工控网发现了一个问题，问题出在字符串比较上，目前已经修正，请重新下载。2007年4月20日）
一、SharpICTCLAS 1.0 版相对于测试版的改进
1、修改了原子分词代码，使得对于全角字母有较好的识别
2、修改了部分词性标注部分的代码
因为词性标注部分的代码存在问题（应当是从ICTCLAS就存在的问题），主要表现在如果某个汉字没有词性，则在词性标注时会出现异常。例如：“这些是永远也没有现成的答桉的”其中“答案”写错了，当对这个有错别字的句子分词时，“桉”字是没有词性的，程序在此时将出现错误。
目前的解决办法是对于这些没有词性的词在最终标注时标注为“字符串”。
2、修改了地名识别的一些问题
这个问题出现在Span类的PlaceRecognize方法中，nStart与nEnd在某些时候会计算错误。在测试版SharpICTCLAS中，句子“明定陵是明十三陵中第十座陵墓”在分词时会因为这个问题导致异常。
3、修改了基于CCID的字符串比较代码
原有代码没有很好考虑对全角、半角混合字符串的比较问题，现在修正过来了。
4、修改了向词库添加词汇的代码
原有代码存在错误，现在改正了过来。
二、仍然有待改进的地方
现在的程序仍然有很多地方有待改进，例如原子分词部分的代码对电子邮件、URL等识别还不是很好，日后可利用正则表达式加以改进；除此之外，对于词性标注以及人名地名识别部分代码 ，我除了修改了部分问题代码外，没有做任何改进和调整，这使得整个代码显得凌乱，有待做一次全面重构。
三、SharpICTCLAS使用时的一些示例代码
为了能够更好的使用SharpICTCLAS，现提供一些示例代码，主要完成的工作包括：1）向词库中添加新词汇；2）对文件的预处理，实现繁体向简体的转换、全角字符向半角字符的转换、利用正则表达式过滤多余HTML标记以及断句等。具体可以访问我的文章《SharpICTCLAS分词系统简介(9)词库扩充》。
目前经过调整后的SharpICTCLAS运行效果还算不错。在对博客园一万五千篇文章进行分词测试过程中，向词库中添加了一千三百多个词汇然后进行分词，效果还不错， 分词异常一共发生了15次，其中有9处是因为存在大量日文字符，另外6处是一句话中单词过多，超出了软件限制（200词）。分词效率也比较令人满意（尽管总体还是比较慢），15000篇文章总用时2.5小时，但这不只是分词的时间，还包括了繁体转简体、利用正则表达式去掉HTML符号，统计词频（这需要进行重复词的判别，我使用了AVL树 ，共统计得到16万词汇）、将分词结果写入SQL Server 2005数据库。如果不考虑这些因素的话，感觉应当和C＋＋程序效率差不多，当然这是没有经过严格测试的结论。
如果大家在使用时发现什么新问题，还请及时告知，我会继续修正这些问题。
计算所汉语词法分析系统ICTCLAS（Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System），功能有：中文分词；词性标注；未登录词识别。分词正确率高达97.58%(973专家评测结果)，未登录词识别召回率均高于90%，其中中国人名的识别召回率接近98%;处理速度为31.5Kbytes/s。
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Homepage: http://www.i3s.ac.cn
.net平台下的ICTCLAS，是由河北理工大学经管学院吕震宇根据Free版ICTCLAS改编而成，并对原有代码做了部分重写与调整。
Email: zhenyulu@163.com
Blog: http://www.cnblogs.com/zhenyulu
来源：http://www.cnblogs.com/zhenyulu/category/85598.html