在中文文本的分词和词性标注任务中，可以采用一些成熟的工具和技术。

  分词是将连续的汉字序列切分为有意义的词语的过程。一种常用的分词工具是jieba分词，它基于字典匹配和基于规则的最大匹配算法，能够较好地处理中文分词任务。jieba分词提供了多种分词模式，可以根据具体需求选择合适的模式。

  词性标注是为分词结果中的每个词语确定其在上下文中所扮演的语法角色，常用的词性标注工具包括NLPIR、THULAC和HanLP等。这些工具都采用了预先训练好的词性标注模型，在标注过程中利用上下文信息对每个词进行正确的词性标注。

  此外，还可以利用预训练好的深度学习模型进行分词和词性标注。例如，可以使用基于LSTM或Transformer的模型，将分词和词性标注任务视为序列标注问题，通过训练模型学习将输入文本映射到相应的分词和词性序列。这种基于深度学习的方法通常能够在一定程度上提高性能。

  总的来说，中文文本的分词和词性标注任务可以通过使用成熟的分词工具和词性标注工具，或者利用深度学习模型来实现。选择适合的方法取决于具体的应用场景和需求。