用ADOStoreProc调用存储过程，使用动态参数，使用如下方式附加参数：
adoSP.Parameters.ParamByName('@parm').Value := '***'
编译通过，执行时失败，提示adoSP Parameters '@parm' not found,
正确的方式为：
adoSP.ProcedureName := 'spName';
adoSP.Parameters.Clear;
with adoSP.Parameters.AddParameter do
begin
Name := '@parm' ;
DataType := ftString;
Direction := pdInput;
Value := '***';
end;
adoSP.Prepared := true;
adoSP.Open;
9:47 | 添加评论 | 固定链接 | 引用通告 (0) | 写入日志 | Delphi 11月24日转自：http://spaces.msn.com/members/mprogramer/，版权归原作者所有
有一年没有发表文章了,最近我为了一个项目对QQ协议进行研究,有些心得,不敢独享,故把其中一项协议--
基于HTTP的QQ协议V1.1的不完整成果,拿出来与大家分享一下。大家说到QQ协议都觉得很神秘，是因为QQ不像MSN或者ICQ协议都已经官方公布了，而QQ的没有公布。研究
它的人也不是特别的多，虽然已经有了基于QQ协议所写成的第三方软件 foicq, qq plugins for gaim,
LumaQQ，但是由于他们是基于二进制Stream的协议过于复杂，大家阅读代码也有一定的难度，再加上网络
上解析QQ协议的文章也不是十分多，所以基于QQ网络协议的应用程序也是寥寥无几的。现在我就把基于HT
TP的QQ协议进行一个粗浅的剖析，希望对大家有所帮助。源码部分就用我喜欢的DELPHI和现在比较流行的
C#语言对QQ协议的实现进行具体分析。1、找寻支持QQ HTTP协议的服务器。大家也许会被一些假像所迷惑，也许会认为QQ的HTTP服务器是基于80口进行通信的（如：218.17.209.23:
80），其实不然，正真基于HTTP的服务器应该是：http://tqq.tencent.com:8000，它是一个通过8000口
进行通讯的服务器。由于QQ的HTTP服务器并不支持HTTP协议中GET方法，它支持POST方法。所以我们要给QQ的HTTP协议传参数
，那么就必需要用POST方式才行。2、C#和DELPHI是实现HTTP的POST方法的通信。C#： C#里System.Web空间下提供了一个叫做WebClient的对象，使用此对象就可以使C#直接对服务器发送WEB
客户端的请求。那么我们要对服务器提交POST方法那么就必须使用其UploadData()方法才行。首先把要请
求的信息先转换为字节（因为POST提交的是字符的流数据），然后再做为UploadData()的参数。使用Uplo
adData()进行数据提交，最后返回，POST的回馈信息。如下：
WebClient _client = new WebClient(); string postValues = "VER=1.0&CMD=Query_Stat&SEQ=12321&UIN=29501213&TN=50&UN=0"; Byte[] byteArray = System.Text.Encoding.ASCII.GetBytes(postValues); Byte[] pageData = _client.UploadData(Host,"POST",byteArray);
这样，我们就利用C#进行了一次HTTP的POST方法提交了。
DELPHI： Delphi里我们利用一个比较流行的第三方VCL，INDY HTTP（这个组件D6，D7里面自带）进行HTTP通信。
使用其的POST方法便可以进行HTTP的POST通信，因为组件比较好用，我就不在其描述具体的过程了。大家
可以参考以下代码：
function PostWebPage(url,para:String;TimeOut:Integer):String;var tmpWeb:TIdHTTP; retrun:String; Proxy:String; i:Integer; paralist:TStrings;begin retrun:=''; try paralist:=TStringList.Create; paralist.Text:=_Replacing(para,'&',#13#10); tmpWeb:=TIdHTTP.Create(nil); tmpWeb.ReadTimeout:=TimeOut; for i:=1 to 3 do begin try retrun:=tmpWeb.Post(url,paralist); except end; if retrun<>'' then break; end; finally tmpWeb.Disconnect; FreeAndNil(tmpWeb); FreeAndNil(paralist); end;
Result:=retrun;end;
值在传入、返回时，其是基于UTF-8进行的，C#显示中文是很常，而DELPHI就要进行UTF-8的转换了。大家
可通过Utf8ToAnsi()、AnsiToUtf8()进行转换。（编码转换是C#的优越性之一）
3、实现QQ的用户登录。在QQ通信中用户必需要登录后才可以进行互相发送信息等。QQ的登录是很关键的，大家所看到的用户在线
，并不是用户的QQ一直连接着服务器，而是定时发送消信给服务器，证明自己还连着线，如果超出时间QQ
就认为用户已经掉线了。在登录协议中，QQ的密码是用标准的MD5来进行加密，DELPHI的用户只需要下个MD5加密模块就可以了，而
C#自已带有，但是直接用不了，必需进行处理后，才能使其变成标准的MD5，处理代码如下： public static string MD5(string toCryString) { MD5CryptoServiceProvider hashmd5; hashmd5 = new MD5CryptoServiceProvider(); return
BitConverter.ToString(hashmd5.ComputeHash(Encoding.Default.GetBytes(toCryString))).Replace("
-","").ToLower();//asp是小写,把所有字符变小写 }
了解QQ是如何对用户密码加密后，那么我们就开始真正，解析QQ的HTTP登录协议了,我们把协议当传POST
的参数传给服务器，而服务器则回馈相应的信息给客户端：传入协议： VER=1.1&CMD=Login&SEQ=&UIN=&PS=&M5=1&LC=9326B87B234E7235
VER是用来说明QQ协议的版本，CMD是说明协议的命令，Login就是指QQ的登录了，SEQ是他的为了防止重
复发送而设定的一个标记，一般我们取当前时间数值的一段放入即可。（C#：DateTime.Now.Ticks.ToStr
ing().Substring(7,7) DELPHI：CopyStr(inttostr(GetTickCount()),1,5)），UIN是说明你当前要登录
的用户QQ号，PS，是MD5加密过后的密码的值。
返回协议：
VER=1.1&CMD=Login&SEQ=11281&UIN=&RES=0&RS=0&HI=60&LI=300（成功）
RES为0表示成功返回，RS为0表示登录成功。
VER=1.1&CMD=Login&SEQ=11422&UIN=315103947&RES=0&RS=1&RA=登录失败
RS为1表示登录失败，那么就会出现提示信息RA说明原因。
4、获得QQ名单。如果您加了您的好友，那么您的好友就会放入你的QQ的好友名单里面，那么我们要得到QQ名单就必需给QQ
服务器发送得到好友名单的协议（我就不从复已知的参数了）：
VER=1.1&CMD=List&SEQ=&UIN=&TN=160&UN=0
服务器得到协议后如果成功则返回：
VER=1.1&CMD=LIST&SEQ=43661&UIN=29501213&RES=0&FN=1&SN=24&UN=561256,1943497,....
UN后面则是您好友的QQ号码，每个号码都由,进行分开。那么我们只需要得到UN后面的代码，把它列表化
就OK了。C#可以用string.Split(',')把值放入列表进行处理，而DELPHI可以使用Split()把数值放入TStr
ings里进行处理。
5、获得QQ好友在线名单获得QQ好友在线名单，跟获得好友名单差不多，唯一不同的是用的命令不同用的是Query_Stat，协议如下：
VER=1.1&CMD=Query_Stat&SEQ=&UIN=&TN=50&UN=0
服务器得到协议后如果成功则返回：
VER=1.1&CMD=QUERY_STAT&SEQ=-1&UIN=29501213&RES=0&FC=141,270,270,&FN=1&SN=3&ST=10,10,10,&UN=1
2327207,24259132,29501213,&NK= □,微程,鶹鸑,&
FC为QQ头像的的ID，如的头像ID为270，那么其头使用的图片为91.bmp,其算法为ID/3+1。ST为QQ用户的状
态，10为上线，20为离线，30为忙碌。UN为在线用户的QQ号，NK为在线用户的QQ昵称。ST，UN，NK，每个
逗号隔开的数据相互对应。在得到消息后如果用的是DELPHI语言，那么要用Utf8ToAnsi()进行转换，不然
会出现乱码。
6、得到QQ用户的信息。如果要看到QQ用户的真实名称，MAIL，年龄，个人说明等信息，那么我们必需要向服务器发送得到好友信
息的信息：
VER=1.1&CMD=GetInfo&SEQ=&UIN=&LV=2&UN=
UN为要查看用户信息的QQ号。
服务器得到协议后如果成功则返回：
VER=1.1&CMD=GETINFO&SEQ=12707&UIN=415103947&RES=0&AD=云南昆明&AG=0&EM=Microprogramer@hotmail
.com&FC=270&HP=msger.org(建设中...)&JB=程序员&LV=2&PC=650000&PH=0871-6466529&PR=网络为媒%2
c关系为本%2c信息为财%2c客户为主. &PV=云南省&RN=刘X&SC=社会大学&SX=0&UN=24259132&NK=
微程
AD用户的联系地址，AG为用户年龄，EM为用户MAIL，FC为用户头像，HP为用户网站，JB为用户职业，PC为
用户邮编，PH为用户联系电话，PR为用户简介，PV为用户所以的省，RN为用户真实名称，SC为用户毕业院
校，SX为用户性别，UN为用户QQ号，NK为用户QQ昵称。在得到消息后如果用的是DELPHI语言，那么要用Ut
f8ToAnsi()进行转换，不然会出现乱码。
7、增加QQ好友。想要新增好友，就要发送AddToList命令给服务器，具体命令如下：
VER=1.1&CMD=AddToList&SEQ=&UIN=&UN=
UN为我们要增加用户的QQ号。
服务器得到协议后如果成功则返回：
VER=1.1&CMD=AddToList&SEQ=13666&UIN=415103947&RES=0&CD=0&UN=24259132
CD为被加QQ的身份验证状态，CD为0表示“允许任何人把我列为好友”，CD为1表示“需要身份证认才能把
我列为好友”，CD为3表示“不允许任何人把我列为好友”。如果CD为0那么信息回馈后，用户就直接加为
好友了，如果CD为1，那么还要发送一次回应加为好友的响应。
8、回应加为好友的响应。
回应加为好友响应是双方的：1、如果你发送了请求加对方为好友，如果对方需要验证，那么必需发送回
应加为好友的响应。2、如果对方发送加为好友请求给你，那么你可以加应加为好友的响应，一是加为好
友，一是通过验证，一是拒决加为好友。我们要向服务器发送命令：
VER=1.1&CMD=Ack_AddToList&SEQ=&UIN=&UN=&CD=&RS=
CD为响应状态，CD为0表示“通过验证”。CD为1表示“拒决加为对方为好友”。CD为2表示“为请求对方
加为好友”。RS为你要请求的理由，如果您用的是DELPHI那么RS在发送之间要用AnsiToUtf8()进行转换，
不然发送过后，请求理由会变成“？”。
服务器得到协议后如果成功则返回：
VER=1.1&CMD=Ack_AddToList&SEQ=1130&UIN=415103947&RES=0&
9、删除好友。
删除好友其实很容易，向服务器发送DelFromList命令则可以删除用户：
VER=1.1&CMD=DelFromList&SEQ=&UIN=&UN=
UN为要删除用户的QQ号。
服务器得到协议后如果成功则返回：
VER=1.1&CMD=DelFromList&SEQ=24514&UIN=415103947&RES=0&
10、改变用户当前状态。可以把QQ设置为在线，隐身等状态，我们可以发送Change_Stat给服务器以改变当前状态，具体命令如下
：
VER=1.1&CMD=Change_Stat&SEQ=&UIN=&ST=
ST为要改变的状态，10为上线，20为离线，30为忙碌。
服务器得到协议后如果成功则返回：
VER=1.1&CMD=Change_Stat&SEQ=17512&UIN=415103947&RES=0&
11、退出登录要退出登录，要向服务器发送命令Logout，具体命令如下：
VER=1.1&CMD=Logout&SEQ=&UIN=
服务器得到协议后如果成功则返回：
VER=1.1&CMD=LOGOUT&SEQ=15803&UIN=415103947&RES=0
12、获得好友QQ的消息
如果要接收好友的消息，要向服务器发送命令GetMsgEx，具体命令如下：
VER=1.1&CMD=GetMsgEx&SEQ=&UIN=
服务器得到协议后如果成功则返回：
VER=1.1&CMD=GETMSGEX&SEQ=56661&UIN=29501213&RES=0&MN=3&MT=99,9,9,&UN=24259132,24259132,24259
132,&MG=30 ,asdfasdfasdfasdf ,asdfasdfasdf ,&
MT表示消息类型，99表示系统消息，9表示用户消息。UN表示消息发送来源用户，MG表示发送的消息，MG
消息可以表示某些特定的系统含意，譬如：当MT为99，MG为30，UN为24259132则表示用户4259132现在处
于忙碌状态，可根据此消息进行好友列表的刷新，提高效率。在得到消息后如果用的是DELPHI语言，那么
要用Utf8ToAnsi()进行转换，不然会出现乱码。
13、向好友QQ发送消息
要发送消息给好友，要向服务器发送命令CLTMSG命令，具体命令如下：
VER=1.1&CMD=CLTMSG&SEQ=&UIN=&UN=&MG=
UN为消息发送给的用户QQ号码，MG为发送给该用户的消息。如果您用的是DELPHI那么MG在发送之间要用An
siToUtf8()进行转换，不然发送过后，消息会变成“？”。
服务器得到协议后如果成功则返回：
VER=1.1&CMD=CLTMSG&SEQ=15803&UIN=415103947&RES=0
好了，以上就是QQ基于HTTP的一个不完全的协议分析，在无源码前提下，在下能力有限，只能够分析这么
多了。利用以上协议您就可以实现很多东西，如：QQ机器人，QQ广告系统，即时通讯的整合工具等等。如
果您还有什么问题，请加我的QQ：24259132，MSN：microprogramer@hotmail.com，BLOG：http://spaces.msn.com/members/mprogramer/。
9:01 | 添加评论 | 阅读评论 (1) | 固定链接 | 引用通告 (0) | 写入日志 | 网络编程信息的飞速增长，使搜索引擎成为人们查找信息的首选seo" target="_blank">工具，Google、百度、中国搜索等大型搜索引擎一直是人们讨论的话题。随着搜索市场价值的不断增加，越来越多的公司开发出自己的搜索引擎，阿里巴巴的商机搜索、8848的购物搜索等也陆续面世，自然，搜索引擎技术也成为技术人员关注的热点。
搜索引擎技术的研究，国外比中国要早近十年，从最早的Archie，到后来的Excite，以及altvista、overture、google等搜索引擎面世，搜索引擎发展至今，已经有十几年的历史，而国内开始研究搜索引擎是在上世纪末本世纪初。在许多领域，都是国外的产品和技术一统天下，特别是当某种技术在国外研究多年而国内才开始的情况下。例如操作系统、字处理软件、浏览器等等，但搜索引擎却是个例外。虽然在国外搜索引擎技术早就开始研究，但在国内还是陆续涌现出优秀的搜索引擎，像百度（http://www.baidu.com）、中搜（http://www.zhongsou.com）等。目前在中文搜索引擎领域，国内的搜索引擎已经和国外的搜索引擎效果上相差不远。之所以能形成这样的局面，有一个重要的原因就在于中文和英文两种语言自身的书写方式不同，这其中对于计算机涉及的技术就是中文分词。
什么是中文分词
众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。例如，英文句子I am a student，用中文则为：“我是一个学生”。计算机可以很简单通过空格知道student是一个单词，但是不能很容易明白“学”、“生”两个字合起来才表示一个词。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。我是一个学生，分词的结果是：我 是 一个 学生。
中文分词和搜索引擎
中文分词到底对搜索引擎有多大影响？对于搜索引擎来说，最重要的并不是找到所有结果，因为在上百亿的网页中找到所有结果没有太多的意义，没有人能看得完，最重要的是把最相关的结果排在最前面，这也称为相关度排序。中文分词的准确与否，常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。笔者最近替朋友找一些关于日我本和服的资料，在搜索引擎上输入“和服”，得到的结果就发现了很多问题。下面就以这个例子来说明分词对搜索结果的影响，在现有三个中文搜索引擎上做测试，测试方法是直接在Google（http://www.google.com）、百度（http://www.baidu.com）、中搜（http://www.zhongsou.com）上以“和服”为关键词进行搜索：
在Google上输入“和服”搜索所有中文简体网页，总共结果507,000条，前20条结果中有14条与和服一点关系都没有。在第一页就有以下错误：
“通信信息报：瑞星以技术和服务开拓网络安全市场”
“使用纯HTML的通用数据管理和服务- 开发者- ZDNet ...”
“陈慧琳《心口不一》化妆和服装自己包办”
“::外交部：中国境外领事保护和服务指南(2003年版) ...”
“产品和服务”
等等。第一页只有三篇是真正在讲“和服”的结果。
在百度上输入“和服”搜索网页，总共结果为287,000条，前20条结果中有6条与和服一点关系都没有。在第一页有以下错误：
“福建省晋江市恒和服装有限公司系独资企业”
“关于商品和服务实行明码标价的规定”
“青岛东和服装设备”
在中搜上输入“和服”搜索网页，总共结果为26,917条，前20条结果都是与和服相关的网页。
这次搜索引擎结果中的错误，就是由于分词的不准确所造成的。通过笔者的了解，Google的中文分词技术采用的是美国一家名叫Basis Technology（http://www.basistech.com）的公司提供的中文分词技术，百度使用的是自己公司开发的分词技术，中搜使用的是国内海量科技（http://www.hylanda.com）提供的分词技术。由此可见，中文分词的准确度，对搜索引擎结果相关性和准确性有相当大的关系。
中文分词技术
中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。
现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。
1、基于字符串匹配的分词方法
这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下：
1）正向最大匹配法（由左到右的方向）；
2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）；
3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）。
还可以将上述各种方法相互组合，例如，可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧义现象也较少。统计结果表明，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。
一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标志切分，优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率。另一种方法是将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而极大地提高切分的准确率。
对于机械分词方法，可以建立一个一般的模型，在这方面有专业的学术论文，这里不做详细论述。
2、基于理解的分词方法
这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。
3、基于统计的分词方法
从形式上看，词是稳定的字的组合，因此在上下文中，相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息，计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组，例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典（常用词词典）进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。
到底哪种分词算法的准确度更高，目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说，不可能单独依靠某一种算法来实现，都需要综合不同的算法。笔者了解，海量科技的分词算法就采用“复方分词法”，所谓复方，相当于用中药中的复方概念，即用不同的药才综合起来去医治疾病，同样，对于中文词的识别，需要多种算法来处理不同的问题。
分词中的难题
有了成熟的分词算法，是否就能容易的解决中文分词的问题呢？事实远非如此。中文是一种十分复杂的语言，让计算机理解中文语言更是困难。在中文分词过程中，有两大难题一直没有完全突破。
1、歧义识别
歧义是指同样的一句话，可能有两种或者更多的切分方法。例如：表面的，因为“表面”和“面的”都是词，那么这个短语就可以分成“表面 的”和“表 面的”。这种称为交叉歧义。像这种交叉歧义十分常见，前面举的“和服”的例子，其实就是因为交叉歧义引起的错误。“化妆和服装”可以分成“化妆 和 服装”或者“化妆 和服 装”。由于没有人的知识去理解，计算机很难知道到底哪个方案正确。
交叉歧义相对组合歧义来说是还算比较容易处理，组合歧义就必需根据整个句子来判断了。例如，在句子“这个门把手坏了”中，“把手”是个词，但在句子“请把手拿开”中，“把手”就不是一个词；在句子“将军任命了一名中将”中，“中将”是个词，但在句子“产量三年中将增长两倍”中，“中将”就不再是词。这些词计算机又如何去识别?
如果交叉歧义和组合歧义计算机都能解决的话，在歧义中还有一个难题，是真歧义。真歧义意思是给出一句话，由人去判断也不知道哪个应该是词，哪个应该不是词。例如：“乒乓球拍卖完了”，可以切分成“乒乓 球拍 卖 完 了”、也可切分成“乒乓球 拍卖 完 了”，如果没有上下文其他的句子，恐怕谁也不知道“拍卖”在这里算不算一个词。
2、新词识别
新词，专业术语称为未登录词。也就是那些在字典中都没有收录过，但又确实能称为词的那些词。最典型的是人名，人可以很容易理解句子“王军虎去广州了”中，“王军虎”是个词，因为是一个人的名字，但要是让计算机去识别就困难了。如果把“王军虎”做为一个词收录到字典中去，全世界有那么多名字，而且每时每刻都有新增的人名，收录这些人名本身就是一项巨大的工程。即使这项工作可以完成，还是会存在问题，例如：在句子“王军虎头虎脑的”中，“王军虎”还能不能算词？
新词中除了人名以外，还有机构名、地名、产品名、商标名、简称、省略语等都是很难处理的问题，而且这些又正好是人们经常使用的词，因此对于搜索引擎来说，分词系统中的新词识别十分重要。目前新词识别准确率已经成为评价一个分词系统好坏的重要标志之一。
中文分词的应用
目前在自然语言处理技术中，中文处理技术比西文处理技术要落后很大一段距离，许多西文的处理方法中文不能直接采用，就是因为中文必需有分词这道工序。中文分词是其他中文信息处理的基础，搜索引擎只是中文分词的一个应用。其他的比如机器翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等，都需要用到分词。因为中文需要分词，可能会影响一些研究，但同时也为一些企业带来机会，因为国外的计算机处理技术要想进入中国市场，首先也是要解决中文分词问题。在中文研究方面，相比外国人来说，中国人有十分明显的优势。
分词准确性对搜索引擎来说十分重要，但如果分词速度太慢，即使准确性再高，对于搜索引擎来说也是不可用的，因为搜索引擎需要处理数以亿计的网页，如果分词耗用的时间过长，会严重影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说，分词的准确性和速度，二者都需要达到很高的要求。目前研究中文分词的大多是科研院校，清华、北大、中科院、北京语言学院、东北大学、IBM研究院、微软中国研究院等都有自己的研究队伍，而真正专业研究中文分词的商业公司除了海量科技以外，几乎没有了。科研院校研究的技术，大部分不能很快产品化，而一个专业公司的力量毕竟有限，看来中文分词技术要想更好的服务于更多的产品，还有很长一段路。
