Apache Mahout是一個機器學習庫，主要用于構建大規模的推薦系統。它不直接提供分詞和詞性標注功能，但可以使用Mahout集成其他工具來實現這些功能。

一種常見的做法是使用Apache OpenNLP來進行分詞和詞性標注。OpenNLP是一個自然語言處理工具包，提供了分詞、詞性標注、句法分析等功能。可以將OpenNLP集成到Mahout中，使用OpenNLP的TokenizerME和POSTaggerME類來進行分詞和詞性標注。

以下是使用OpenNLP進行分詞和詞性標注的簡單示例代碼：

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 {
        // 加載分詞模型
        InputStream tokenizerModelIn = new FileInputStream("en-token.bin");
        TokenizerModel tokenizerModel = new TokenizerModel(tokenizerModelIn);
        TokenizerME tokenizer = new TokenizerME(tokenizerModel);

        // 加載詞性標注模型
        InputStream posModelIn = new FileInputStream("en-pos-maxent.bin");
        POSModel posModel = new POSModel(posModelIn);
        POSTaggerME posTagger = new POSTaggerME(posModel);

        // 輸入文本
        String text = "Apache Mahout is a scalable machine learning library.";

        // 分詞
        String[] tokens = tokenizer.tokenize(text);

        // 詞性標注
        String[] tags = posTagger.tag(tokens);

        // 輸出分詞和詞性
        for (int i = 0; i < tokens.length; i++) {
            System.out.println(tokens[i] + " : " + tags[i]);
        }
    }
}

在這個示例中，我們加載了OpenNLP中的分詞模型和詞性標注模型，并使用TokenizerME和POSTaggerME來進行分詞和詞性標注。最后輸出了分詞和詞性。

需要注意的是，你需要下載合適的OpenNLP模型文件（如en-token.bin和en-pos-maxent.bin），并將其放在正確的路徑下。Mahout本身并不提供這些模型文件，你需要從OpenNLP官網或其他地方下載。