我开发的中文分词程序，开源发布 ,其实哪个中文分词的整体架构是比较糟糕的。架构是否优秀决定了很多构思无法实现，思考了比较久，最近准备开发第二版，抛弃以前的架构，重新实现。下面是一些设计和构思。计划是两周时间开发完成beta版(如果因为工作关系，也有可能放弃),主要是希望和大家交流下设计思想，我觉得构思很重要，想得实现不了，可以慢慢研究，想不到才是头大的问题，希望能和大家一起交流下：
新版中文分词构想(面向搜索)：
分解流程：
1，分段，根据基本的分隔符号对文本进行分段，比如，。；！!,; \r\n等分解文本
2，分字符区，即分解成纯粹的 中文文本区 ，数字区 ，综合字符区(包括英文，数字或者其他符号)，分割符号区
3，对中文文本区调用中文分词算法，对数字区区按空格分词，对综合字符区调用英文分词算法,分割符号区保留
4，对初步分解的单字中文进行中文姓名识别。
5，结合前后词，对单字中文和数字做日期识别分析
6，未登陆词分析与识别
算法构想：
1，中文分词算法
匹配模式：正向最大化，反向最大化，概率最大化
也会考虑参考SharpICTCLAS系统的NShortpath分词算法(不过目前还没看懂，迟钝的很)
2，中文姓名识别算法
主要根据中文姓，加上初步分解出的单字中文进行分析：基于词库分析单字中文作为名的概率。
3，日期识别算法
将分解出的单字中文结合前后字符，判断是否为以下格式之一：
数字+年+数字+月+数字+日
数字+年+数字+月
数字+月+数字+日
数字+月
数字+日
4，新词识别(未登陆词识别)
1，将分解出的单字中文判断排除常用单词(StopWords)外,作为单字出现的概率。所以需要一个单字字库，包括单字出现概率的信息。
当然也可以将现有词库对词进行分解成单字概率分布模型库(具体如何设计还没考虑好)，提出来和大家交流下：
单字出现在第一个字符概率 出现在中间的概率 出现在尾部的概率
2，将上叙分析的新词进行概率分析，比如在全文中出现超过N次(比如2次，次数越大，作为一个词的可能性越高)，以提高新词识别的准确度；
不过如此大动作的分析，性能估计有很大问题。
5，英文分词算法
1，将全部字符处理为半角字符。
2，将全部字符处理为小写字符。
3，识别各种英文字符格式，比如电子邮件格式，网址格式等等。(用正则表达式)
4，处理英文形式问题：比如将所有英文复数形式转换成单数形式。将各种简写形式处理为同一形式等等(这部分有兴趣可以参考dotlucene和snowball.net对英文处理的方式，这个部分我也没有深入研究过。)