计算所汉语词法分析系统ICTCLAS.分词正确率高达97.58%(973专家组评测)，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。ICTCLAS的特色还在于：可以根据需要输出多个高概率结果，有多种输出格式，支持北大词性标注集，973专家组给出的词性标注集合。-Calculate the Chinese Lexical Analysis System ICTCLAS. Segmentation correct rate of 97.58 p

计算所汉语词法分析系统ICTCLAS.分词正确率高达97.58 (973专家组评测)，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。ICTCLAS的特色还在于：可以根据需要输出多个高概率结果，有多种输出格式，支持北大词性标注集，973专家组给出的词性标注集合。这是最新版的API接口文档，有详细的示例。-Calculation of the Chinese lexical analysis system ICTCLAS. Segmentati

本文阐述了一个基于K-Nearest Neighbor(KNN)算法的中文网页自动分类系统的体系结构、具体设计和实现过程。系统分成三个模块：中文网页的下载与过滤（王勋完成）；KNN算法的训练与分类（黄健完成）；算法评估以及分词系统的整合（吴亮完成）。 本人主要是实现算法的评估以及分词系统的整合：分词系统的整合利用爱博汉语分词系统(服务器版本—共享版)，将下载下来的中文网页过滤后所得到的txt文件内容进行分词，以便提供给KNN算法进行训练和分类；算法的评估是将KNN算法后所得到的结果进行分析，