Apache Mahout是一个机器学习库，主要用于构建大规模的推荐系统。它不直接提供分词和词性标注功能，但可以使用Mahout集成其他工具来实现这些功能。

一种常见的做法是使用Apache OpenNLP来进行分词和词性标注。OpenNLP是一个自然语言处理工具包，提供了分词、词性标注、句法分析等功能。可以将OpenNLP集成到Mahout中，使用OpenNLP的TokenizerME和POSTaggerME类来进行分词和词性标注。

以下是使用OpenNLP进行分词和词性标注的简单示例代码：

import opennlp.tools.tokenize.TokenizerME;import opennlp.tools.tokenize.TokenizerModel;import opennlp.tools.postag.POSModel;import opennlp.tools.postag.POSTaggerME;import java.io.FileInputStream;import java.io.InputStream;public class NLPExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 加载分词模型InputStream tokenizerModelIn = new FileInputStream("en-token.bin");TokenizerModel tokenizerModel = new TokenizerModel(tokenizerModelIn);TokenizerME tokenizer = new TokenizerME(tokenizerModel);// 加载词性标注模型InputStream posModelIn = new FileInputStream("en-pos-maxent.bin");POSModel posModel = new POSModel(posModelIn);POSTaggerME posTagger = new POSTaggerME(posModel);// 输入文本String text = "Apache Mahout is a scalable machine learning library.";// 分词String[] tokens = tokenizer.tokenize(text);// 词性标注String[] tags = posTagger.tag(tokens);// 输出分词和词性for (int i = 0; i < tokens.length; i++) {System.out.println(tokens[i] + " : " + tags[i]);}}}

在这个示例中，我们加载了OpenNLP中的分词模型和词性标注模型，并使用TokenizerME和POSTaggerME来进行分词和词性标注。最后输出了分词和词性。

需要注意的是，你需要下载合适的OpenNLP模型文件（如en-token.bin和en-pos-maxent.bin），并将其放在正确的路径下。Mahout本身并不提供这些模型文件，你需要从OpenNLP官网或其他地方下载。