一个良好的分词系统应由词典和统计两套系统组成。后者为前者构造可持续更新的词典，识别新词，同时对消岐部分进行匹配。在分词过程中，好的词典很重要，其次算法要跟着需求走，不同需求选择不同算法，比如有些要求速度快，与兴趣相关，此时算法是次要的，而有些需求注重的是精度。
中文分词难点：未登录词和切分歧义。
中文分词算法大概分为两类：基于字符串匹配，集扫描字符串，若发现字符串的子串和词相同，就算匹配。例如mmseg正向最大匹配策略等。这类算法速度快，时间复杂度是0（n），实现简单，但是对歧义和未登录词处理效果不太明显。基于统计及机器学习的分词方式。这类分词基于人工标注的词性和统计特征，对中文进行建模。对标注好的预料进行训练。在分词阶段，通过模型计算各种分词出现的概率，概率最大的分词即为最终结果。常见模型如CRF、HMM。这类算法能很好的解决歧义和未登录问题，效果比前一类好，但是需要大量人工标注数据，分词速度较慢。基于神经网络的分词方式。这是未来的趋势，目前比较看好的模型是RNN循环神经网络，可以解决标注量的问题，但是可能存在分词速度慢的问题，后续将确认下。
现有方法：基于词典的匹配：前向最大匹配，后向最大匹配；基于字的标注：最大熵模型，条件随机场模型，感知器模型；其他方法：与词性标注集合，与句法分析结合。
常见分词工具(以下来自知乎，具体介绍将会在后学章节展开)：
1、mmseg。是我自己最喜欢的分词方法，简单、高效、实用、效果还不错。http://technology.chtsai.org/mmseg/
我给它起了个名字，叫做“3段回溯式方法”，即每次从一个完整的句子里，按照从左向右的顺序，识别出多种不同的3个词的组合；然后根据下面的4条消歧规则，确定最佳的备选词组合；选择备选词组合中的第1个词，作为1次迭代的分词结果；剩余的2个词继续进行下一轮的分词运算。采用这种办法的好处是，为传统的前向最大匹配算法加入了上下文信息，解决了其每次选词只考虑词本身，而忽视上下文相关词的问题。4条消歧规则包括，
1）备选词组合的长度之和最大。
2）备选词组合的平均词长最大；
3）备选词组合的词长变化最小；
4）备选词组合中，单字词的出现频率统计值最高。
2、CRF方法是目前公认的效果最好的分词算法。但，具体效果是否好，也依赖于你使用的训练模型。http://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml
3、我认识一个做搜索解决方案的朋友，他们公司提供了CRF和mmseg的开源实现http://www.coreseek.cn/opensource/
4、其实还可以使用专业公司的解决方案，比如海量和中科院分词的收费版本，也花不了多少钱。集中精力找到你自己产品独特的价值所在。
5、最大熵模型
刚开始系统的研究自然语言处理的内容，一定存在一些不足，望大家可以随时纠错交流。
