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ictalas4j用到的字典主要是下面的三个：coreDict、biGramDict、nr。coreDict记录了6768个词块，里面有对应的词频和句柄（用于词性标注）；biGramDict里面记录的是词和词之间的关系，也就是相邻两个词一起出现的频率；nr记录的是中文人名角色标注，该标注来自对人民日报语料库训练的结果。
了解了其应用的字典后，看一下ictclas4j的大致流程。
首先，把整片文档分割成一个个的句子，对分割后的句子进行原子切割。
其次，查找coreDict字典进行粗略的分词，所有可能的分词结果都存储在一个二维链表里面。该二位链表的每个节点中记录了词性（可能包含多个）、词内容、词频。
然后，查找biGramDict字典，对第二部的结果处理，构造新的二维链表，该二维链表的节点中记录了两个词之间的关系值（权重，衡量俩个词同时出现的概率），通过一个计算公式，计算出两个词的平滑值。
接着，进行初次切分（通过最短路径算法，而权重即为上一步计算出的平滑值）。
接着，进行人名识别了，这应该算是ictclas4j不同于其他分词工具的特征吧，其他的分词工具基本上不处理未登录词，但是未登录词对分词的结果影响还是比较大的。该部分采用的是基于角色标注的算法，通过查找nr字典，最终匹配出人名。（本文只是介绍大致流程，具体的人名识别请阅读 张华平、刘群的论文《基于角色标注的中国人名自动识别研究》）。
接着，处理地点等信息（个人感觉ictclas在处理地点信息时识别率不高，主要是其特征不像人名识别那样紧紧有15中模式匹配模型，分词在切分时并不能准备的切分出机构名称）。
最后就是优化优化结果，添加词性（对于词性，前面已经包含相应的值，在调整相应的分词后调整对应的词性即可）。