柬埔寨语词法分析是柬埔寨语信息处理的一项基础性工作,词法分析结果的好坏将直接影响柬埔寨语信息处理上层应用的效果。由于语言之间存在的差异性,传统的汉英词法分析技术无法直接移植到柬埔寨语上。为了丰富柬埔寨语词法分析的理论研究与应用,为柬埔寨语自然语言处理提供基础支撑,本文围绕柬埔寨语分词模型构建、柬埔寨语词性标注模型构建以及柬埔寨语命名实体识别模型构建等关键问题展开研究,并取得了以下成果：(1)提出了一种基于层叠条件随机场模型的柬埔寨语分词及词性标注方法。该方法首先以字符簇为粒度,融合上下文信息与柬埔寨语构词特点定义特征模板,构建分词模型对柬埔寨语进行分词；然后以词语为粒度,融合上下文信息以及柬埔寨语丰富的词缀等信息定义特征模板,构建词性标注模型对柬埔寨语进行词性标注。实验结果表明该模型能够有效的完成对柬埔寨语的分词和词性标注工作。(2)提出了一种融合传统特征信息和柬埔寨语实体特性的命名实体识别方法。该方法针对不同实体的组成结构,对时间、数字表达式等结构固定的实体采用人工定义规则库的方法进行识别；对人名、地名、组织机构名等结构复杂的实体,在词形、词性等特征基础上,融合柬埔寨语实体特征,利用条件随机场机器学习算法对人工标注语料进行训练获得实体识别模型。实验结果表明该方法可以提高柬埔寨语命名实体识别的准确度。(3)设计并实现了柬埔寨语词法分析原型系统,为研究柬埔寨语自然语言处理领域的研究发展提供了有力的支撑。