汉语词法分析是自然语言处理中的一个基础问题，它涉及到将连续的文本切分为有意义的词汇单元，并且涉及到词性的标注、未登录词的识别以及处理词义的歧义。本文提出了一种基于层叠隐马尔可夫模型（Cascaded Hidden Markov Model, CHMM）的方法，其目标是将分词、词性标注、切分排歧以及未登录词的识别集成到一个统一的理论框架中。
层叠隐马尔可夫模型是隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）的一种扩展，它将多个HMM层叠在一起，每个HMM负责语言处理的一个特定方面。在汉语词法分析中，CHMM能够处理序列的复杂性，因为它能够同时考虑单词的分布特性以及在更大上下文中的位置特性。
在分词方面，本文采用基于类的隐马尔可夫模型进行处理。该模型将词典中的普通词和未登录词一样处理，即未登录词的处理方式与普通词无异。这在一定程度上简化了处理流程，并且对于未登录词的处理提供了一种可行的方法。
未登录词识别是汉语词法分析中的一项重要工作，因为它关系到文本中那些不在词典里的词汇的识别。在本文中，未登录词识别是通过引入角色HMM和Viterbi算法实现的。Viterbi算法是一种动态规划算法，用于寻找最可能的状态序列。在这个应用中，Viterbi算法用于标注出全局最优的角色序列，然后在角色序列的基础上识别未登录词，并计算出相应的可信度。
在处理歧义问题方面，本文提出了一种基于N-最短路径策略。这种策略在早期阶段保留了N个最佳的切分结果作为候选集，目的是尽可能覆盖更多的歧义字段。歧义指的是同一个文本片段可能有多种合法的切分方式。通过保留N个最佳候选集，能够考虑到不同的可能性，然后通过进一步的处理来确定最终结果。
不同层面的实验表明，层叠隐马尔可夫模型的各个层面对汉语词法分析都发挥了积极的作用。这说明该模型在实际应用中的有效性和适应性。为了验证模型的有效性，研究人员实现了基于层叠隐马尔可夫模型的汉语词法分析系统ICTCLAS。ICTCLAS系统在多项评测中取得了优异的成绩，包括在中国的“九七三”专家组评测中获得第一名，以及在国际汉语分词大赛中的多项第一和第二名。这些成绩表明ICTCLAS是当前最好的汉语词法分析系统之一，层叠隐马尔可夫模型对于解决汉语词法问题具有很好的效果。
关键词中的“汉语词法分析”、“分词”、“词性标注”、“未登录词识别”以及“层叠隐马模型”和“ICTCLAS”都是本文所关注和使用的术语或系统名称。这些关键词概述了文章的研究主题和研究对象，也反映了汉语自然语言处理领域的重要研究方向。
中图法分类号TP391.11和TP391.12则是对本文研究主题进行分类的标准化代码。这些分类号属于计算机科学的子领域，如中文信息处理、语言和语音处理等。这反映了本文的研究内容紧密关联于计算机科学技术领域，并且在该领域内具有一定的专业性和研究深度。
本文提出了一种创新的汉语词法分析方法，该方法通过集成分词、词性标注、切分排歧和未登录词识别，提出了基于层叠隐马尔可夫模型的理论框架。研究者不仅在理论上进行了论述，而且开发了ICTCLAS系统，并在多项评测中取得了令人瞩目的成绩。这些成果展示了层叠隐马尔可夫模型在汉语词法分析领域的有效性和实用性。
