主体讲述的是中文分词方法的演变历史，由于一些亚洲语言词与词之间没有明确的分界符，因此需要先进分词处理。这也是中文的自然语言处理的独到之处吧。
主要介绍在分词过程中的奇异性是基于统计语言模型解决，然后再说人工分词出现奇异性的解决（在扩展阅读中）。
之后谈到词的颗粒度和层次，在中文应用场景的不同，所需要的效果就会有所不同，由于对不同场景的应用，构造不同的分词器，会产生资源的浪费，所以之后就有人提出了让一个分词器同时支持不同层次的词的切分，然后在不同应用中自行决定切分的颗粒度。
小结
中文分词以统计语言模型为基础，经过几十年的发展和完善，今天基本上可以看作是一个已经本解决的问题。
当然不同的人做的分词器友好有坏，这里面的差别主要在于数据的使用和工程实现的精度。
