1. 基本介紹：
paoding ：Lucene中文分詞“庖丁解牛” Paoding Analysis
imdict ：imdict智能詞典所採用的智能中文分詞程序
mmseg4j ： 用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法 實現的中文分詞器
ik ：採用了特有的“正向迭代最細粒度切分算法“，多子處理器分析模式
2. 開發者及開發活躍度：
paoding ：qieqie.wang，
google code 上最後一次代碼提交：2008-06-12，svn 版本號 132
imdict ：XiaoPingGao，
進入了 lucene contribute，lucene trunk 中 contrib/analyzers/smartcn/ 最後一次提交：2009-07-24，
mmseg4j ：chenlb2008，google code 中 2009-08-03
（昨天），版本號 57，log爲：mmseg4j-1.7 創建分支
ik ：linliangyi2005，google code
中 2009-07-31，版本號 41
3. 用戶自定義詞庫：
paoding ：支持不限制個數的用戶自定義詞庫，純文本格式，一行一詞，使用後臺線程檢測詞庫的更新，自動編譯更新過的詞庫到二進制版本，並加載
imdict ：暫時不支持用戶自定義詞庫。但 原版 ICTCLAS 支持。支持用戶自定義
stop words
mmseg4j ：自帶sogou詞庫，支持名爲 wordsxxx.dic， utf8文本格式的用戶自定義詞庫，一行一詞。不支持自動檢測。 -Dmmseg.dic.path
ik ： 支持api級的用戶詞庫加載，和配置級的詞庫文件指定，無 BOM 的 UTF-8 編碼，rn 分割。不支持自動檢測。
4. 速度（基於官方介紹，非自己測試）
paoding ：在PIII 1G內存個人機器上，1秒 可準確分詞 100萬 漢字
imdict ：483.64 (字節/秒)，259517(漢字/秒)
mmseg4j ： complex 1200kb/s左右, simple 1900kb/s左右
ik ：具有50萬字/秒的高速處理能力
5. 算法和代碼複雜度
paoding ：svn src 目錄一共1.3M，6個properties文件，48個java文件，6895 行。使用不用的 Knife 切不同類型的流，不算很複雜。
imdict ：詞庫 6.7M（這個詞庫是必須的），src 目錄 152k，20個java文件，2399行。使用 ICTCLAS HHMM隱馬爾科夫模型，“利用大量語料庫的訓練來統計漢語詞彙的詞頻和跳轉概率，從而根據這些統計結果對整個漢語句子計算最似然(likelihood)的切分”
mmseg4j ： svn src 目錄一共 132k，23個java文件，2089行。MMSeg
算法 ，有點複雜。
ik ： svn src 目錄一共6.6M(詞典文件也在裏面)，22個java文件，4217行。多子處理器分析，跟paoding類似，歧義分析算法還沒有弄明白。
6. 文檔
paoding ：幾乎無。代碼裏有一些註釋，但因爲實現比較複雜，讀代碼還是有一些難度的。
imdict ： 幾乎無。 ICTCLAS 也沒有詳細的文檔，HHMM隱馬爾科夫模型的數學性太強，不太好理解。
mmseg4j ： MMSeg 算法 是英文的，但原理比較簡單。實現也比較清晰。
ik ： 有一個pdf使用手冊，裏面有使用示例和配置說明。
7. 其它
paoding ：引入隱喻，設計比較合理。search 1.0 版本就用的這個。主要優勢在於原生支持詞庫更新檢測。主要劣勢爲作者已經不更新甚至不維護了。
imdict ：進入了 lucene trunk，原版 ictclas 在各種評測中都有不錯的表現，有堅實的理論基礎，不是個人山寨。缺點爲暫時不支持用戶詞庫。
mmseg4j ： 在complex基礎上實現了最多分詞(max-word)，但是還不成熟，還有很多需要改進的地方。
ik ： 針對Lucene全文檢索優化的查詢分析器IKQueryParser
8. 結論
個人覺得，可以在 mmseg4j 和 paoding 中選一個。關於這兩個分詞效果的對比，可以參考：
http://blog.chenlb.com/2009/04/mmseg4j-max-word-segment-compare-with-paoding-in-effect.html
或者自己再包裝一下，將 paoding 的詞庫更新檢測做一個單獨的模塊實現，然後就可以在所有基於詞庫的分詞算法之間無縫切換了。
ps，對不同的 field 使用不同的分詞器是一個可以考慮的方法。比如 tag 字段，就應該使用一個最簡單的分詞器，按空格分詞就可以了
