1.正向最大匹配算法
基於詞典的正向最大匹配算法（最長詞優先匹配），算法會根據詞典文件自動調整最大長度，分詞的好壞完全取決於詞典。
算法流程圖如下：
以上內容參見：http://yangshangchuan.iteye.com/blog/2031813
此文章還對比了linked list、array、trie樹和hash table的方式實現正向最大匹配算法的性能對比！其中trie書和hash table的性能對比比較有意思！
2.逆向最大匹配算法
逆向最大匹配算法的實現思想參見上圖的算法流程圖，其區別有兩點（紅字標示）：
從S1的尾部逆向選擇長度不大於MaxLen的字符作爲W，然後去字典中查詢，如果查詢不到，將W最左邊的一個字去掉。
最大匹配算法的特點：
最大匹配算法在大型搜索系統中的使用頻率較低，其主要問題有以下幾點：
長度限制： 由於最大匹配法必須首先設定一個匹配詞最大長度的初始值，這個長度限制是最大匹配法在效率與詞長之間的一種妥協。因此：
詞長過短，長詞就會被切錯。
詞長過長，效率就比較低。
效率低: 由於很多詞長會低於最大匹配的長度，因此，會造成大量的匹配浪費。
不能處理歧義和重疊字（不理解）
3.正向最小匹配算法
比如我們切分句子: “中華人民共和國萬歲萬歲萬萬歲”，使用正向最大匹配算法的切分結果爲：[中華人民共和國, 萬歲,萬歲, 萬萬歲]，可以看到，切分出來的詞是很長的，粒度很粗，如果我們想要切分出很細粒度的詞，該怎麼辦呢？——正向最小匹配算法。該算法和正向最大匹配算法相得益彰，一個強調細粒度，一個強調粗粒度。使用正向最小匹配算法，必須注意的一點是：詞典中不能有單字詞，詞的長度至少爲2！
最小匹配算法特點：
由於最小切分每次都只需要獲得最小批評的詞，速度快；
其次，在詞典相對完善的情況下，該切分方法可以獲得較好的準確率；
當前，Sf1r中使用，最小匹配方式。
4.統計分詞算法
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5.條件隨機場算法
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