分词标注是中文信息处理的基础。传统方法的处理步骤大都是首先对文本进行预处理，得到文本的粗分模型，在此基础上对词语进行词性标注。粗分模型集合的大小取决于采用的分词方法，粗分模型的准确性直接影响着后续处理结果的准确性。提出一种基于统计的分词标注一体化方法即概率全切分标注模型，该方法的特点是将分词、标注两部分工作融为一体同时进行，在利用全切分获得所有可能分词结果的过程中，计算出每种词串的联合概率，同时利用马尔可夫模型计算出每种词串所有可能标记序列的概率，由此得到最可能的处理结果。该方法提高了结果的召回率和准确率