摘要: 古文献的研究有助于传统文化的继承与发扬,而古文分词则是利用自然语言处理技术对古文献进行分析的重要环节,但由于缺少规范的数据资料而没有像现代汉语分词取得突破性进展。当前互联网拥有大量古汉语文本和词典方面的数据资料,但是这些数据分散,没有得到有效地整合。本文提出采集互联网非结构化古汉语数据,经过数据清洗和预处理抽取出一个古汉语基础词典,然后再利用互信息、信息熵、位置成词概率相结合的新词发现方法从大规模古籍文本中抽取古汉语候补词典,最终将基础词典与候补词典融合,利用正向最大匹配实现对古文的分词。与开源的分词器甲言在基于词典的分词方面比较后F值提高了14%,取得了良好的效果,结果证明本文构建的分词器可以应用在古汉语文本分词上。