目前主流的中文分詞演算法有：
1、基於字串匹配的分詞方法
這種分詞方法是通過讓計算機模擬人對句子的理解，達到識別詞的效果。其基本思想就是在分詞的同時進行句法、語義分析，利用句法資訊和語義資訊來處理歧義現象。它通常包括三個部分：分詞子系統、句法語義子系統、總控部分。在總控部分的協調下，分詞子系統可以獲得有關詞、句子等的句法和語義資訊來對分詞歧義進行判斷，即它模擬了人對句子的理解過程。這種分詞方法需要使用大量的語言知識和資訊。由於漢語語言知識的籠統、複雜性，難以將各種語言資訊組織成機器可直接讀取的形式，因此目前基於理解的分詞系統還處在試驗階段。
3、基於統計的分詞方法
從形式上看，詞是穩定的字的組合，因此在上下文中，相鄰的字同時出現的次數越多，就越有可能構成乙個詞。因此字與字相鄰共現的頻率或概率能夠較好的反映成詞的可信度。可以對語料中相鄰共現的各個字的組合的頻度進行統計，計算它們的互現資訊。定義兩個字的互現資訊，計算兩個漢字x、y的相鄰共現概率。互現資訊體現了漢字之間結合關係的緊密程度。當緊密程度高於某乙個閾值時，便可認為此字組可能構成了乙個詞。這種方法只需對語料中的字組頻度進行統計，不需要切分詞典，因而又叫做無詞典分詞法或統計取詞方法。但這種方法也有一定的侷限性，會經常抽出一些共現頻度高、但並不是詞的常用字組，例如「這一」、「之一」、「有的」、「我的」、「許多的」等，並且對常用詞的識別精度差，時空開銷大。實際應用的統計分詞系統都要使用一部基本的分詞詞典（常用詞詞典）進行串匹配分詞，同時使用統計方法識別一些新的詞，即將串頻統計和串匹配結合起來，既發揮匹配分詞切分速度快、效率高的特點，又利用了無詞典分詞結合上下文識別生詞、自動消除歧義的優點。
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中文分詞演算法
基於詞的頻度統計的分詞方法 基於知識理解的分詞方法 中文分詞演算法基本上可以分基於詞典的演算法 詞庫匹配以及基於詞頻的方法 將詞典中所有的詞按照從長到短的順序在文章中進行檢索，直至文章結束。效率比較低 漢字欄位與乙個 充分大 的詞典進行匹配，如果匹配成功，則識別出乙個詞。根據掃瞄方向的不同分為正向匹...
中文分詞演算法
中文分詞演算法現在一般分為三類 基於字串匹配，基於理解，基於統計的分詞。基於字串匹配分詞 機械分詞演算法。將待分的字串與乙個充分大的機器詞典中的詞條進行匹配。分為正向匹配和逆向匹配 最大長度匹配和最小長度匹配 單純分詞和分詞與標註過程相結合的一體化方法。所以常用的有 正向最大匹配，逆向最大匹配，最少...
《中文分詞演算法研究》
看完了才發現作者是經濟管理學院的。這是篇08年的 目前國內外對於中文分詞的主要研究成果分為以下幾種 正向最大匹配法 反向最大匹配方法 分詞與詞性標註一體化方法 最佳匹配法 專家系統方法 最少分詞詞頻選擇方法 神經網路方法等。ictclas institute of computing technol...