中文分词包括三种方法：1）基于字符串匹配的分词；2）基于理解的分词；3）基于统计的分词。到目前为止，还无法证明哪一种方法更准确，每种方法都有自己的利弊，有强项也有致命弱点，简单的对比见下表所示：
各种分词方法的优劣对比
分词方法 基于字符串匹配分词 基于理解的分词 基于统计的分词
歧义识别 差 强 强
新词识别 差 强 强
需要词典 需要 不需要 不需要
需要语料库 否 否 是
需要规则库 否 是 否
算法复杂性 容易 很难 一般
技术成熟度 成熟 不成熟 成熟
实施难度 容易 很难 一般
分词准确性 一般 准确 较准
分词速度 快 慢 一般
（1）歧义识别
歧义识别指一个字符串有多种分词方法，计算机难以给出到底哪一种分词算法才是正确的分词系列。如"表面的"可以分为"表面/的"或"表/面的"。计算机无法判断哪一种才是准确的分词系列。
基于字符串的分词算法：仅仅是跟一个电子词典进行比较，故不能进行歧义识别；
基于理解的分词算法：指通过理解字符串的含义，故有很强的歧义识别能力；
基于统计的分词算法：根据字符连续出现次数的多少，得到分词系列，故常常能够给出正确的分词系列选择，但是也有可能判断错误的情况。
（2）新词识别
新词识别也称作未登录词识别，指正确识别词典中没有出现的词语。姓名、机构名、地址、称谓等千变万化，词典中常常不能完全收录这些词语；另外，网络中出现的流行用语也是一种未登录词的常见来源，如"打酱油"为最近出现在网络中，并迅速流行，从而成为一个新词。大量的研究证明新词识别是中文分词准确性的一个重要影响因素。
基于字符串的分词算法：无法正确识别未登录词，因为这种算法仅仅与词典中存在的词语进行比较；
基于理解的分词算法：理解字符串的含义，从而有很强的新词识别能力；
基于统计的分词算法：这种算法对第二种未登录词有很强的识别能力，因为出现次数多，才会当作一个新词；对于第二类未登录词，这类词语有一定的规律，如姓名："姓"+ 名字，如李胜利；机构：前缀+称谓，如希望集团；故需要结合一定的规则进行识别，仅仅统计方法难以正确识别。
（3）需要词典
基于字符串的分词算法：基本思路就是与电子词典进行比较，故电子词典是必须的。并且词典越大，分词的正确率越高，因为词典越大，未登录词越少，从而可以大大减少未登录词识别的错误；
基于理解的分词算法：理解字符串的含义，故不需要一个电子词典；
基于统计的分词算法：仅仅根据统计得到最终的结果，故电子词典不是必须的。
（4）需要语料库
基于字符串的分词算法：分词过程仅仅与一个已经存在的电子词典进行比较，故不需要语料库；
基于理解的分词算法：理解字符串的含义，故不需要电子词典；
基于统计的分词算法：需要语料库进行统计训练，故语料库是必须的；且好的语料库是分词准确性的保证。
（5）需要规则库
基于字符串的分词算法：分词过程仅仅与一个已经存在的电子词典进行比较，不需要规则库来进行分词；
基于理解的分词算法：规则是计算机进行理解的基础，故准确、完备的规则库是这种分词算法的前提；
基于统计的分词算法：根据语料库统计训练，故规则库不是必须的。
（6）算法复杂性
基于字符串的分词算法：仅仅进行字符串的比较操作，故算法简单；
基于理解的分词算法：需要充分处理各种规则，故算法非常复杂；事实上到目前为止，还没有成熟的这类算法；
基于统计的分词算法：需要语料库进行训练，虽然算法也比较复杂，但是已经比较常见，故这种分词的复杂性比第一种大，比第二种容易。现在的实用分词系统都采用这种算法。
（7）技术成熟度
基于字符串的分词算法：是最早出现也是最成熟的算法；
基于理解的分词算法：是最不成熟的一类算法，到目前为止还没有成熟的算法；
基于统计的分词算法：已经有多种成熟的这类算法，基本上能够满足实际的应用。
故技术成熟度：基于匹配的分词算法〉基于理解的分词算法〉基于统计的分词算法。
（8）实施复杂性
同上面的道理，实施复杂性：基于理解的分词算法〉基于统计的分词算法〉基于匹配的分词算法。
（9）分词准确性
到目前为止还没有一个准确的结论，不过从理论上说，基于理解的分词算法有最高的分词准确性，理论上有100%的准确性；而基于匹配的分词算法和基于统计的分词算法是一种"浅理解"的分词方法，不涉及真正的含义理解，故可能会出现错误，难以达到100%的准确性。
（10）分词速度
基于匹配的分词算法：算法简单，操作容易，故分词速度快，所以这种算法常常作为另外两种算法的预处理，进行字符串的粗分；
基于理解的分词算法：这种算法常常需要操作一个巨大的规则库，故速度最慢；
基于统计的分词算法：这种分词算法仅仅是与一个统计结果进行比较，故速度一般。
故一般的分词速度从快到慢依次为：基于匹配的分词算法〉基于统计的分词算法〉基于理解的分词算法。
