目前主流的中文分詞算法有： 1、 基於字符串匹配的分詞方法 這種方法又叫做機械分詞方法，它是按照壹定的策略將待分析的漢字串與壹個“充分大的”機器詞典中的詞條進行配，若在詞典中找到某個字符串，則匹配成功（識別出壹個詞）。按照掃描方向的不同，串匹配分詞方法可以分為正向匹配和逆向匹配；按照不同長度優先匹配的情況，可以分為最大（最長）匹配和最小（最短）匹配；按照是否與詞性標註過程相結合，又可以分為單純分詞方法和分詞與標註相結合的壹體化方法。常用的幾種機械分詞方法如下：
1）正向最大匹配法（由左到右的方向）；
2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）；
3）最少切分（使每壹句中切出的詞數最小）。
還可以將上述各種方法相互組合，例如，可以將正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法結合起來構成雙向匹配法。由於漢語單字成詞的特點，正向最小匹配和逆向最小匹配壹般很少使用。壹般說來，逆向匹配的切分精度略高於正向匹配，遇到的歧義現象也較少。統計結果表明，單純使用正向最大匹配的錯誤率為1/169，單純使用逆向最大匹配的錯誤率為1/245。但這種精度還遠遠不能滿足實際的需要。實際使用的分詞系統，都是把機械分詞作為壹種初分手段，還需通過利用各種其它的語言信息來進壹步提高切分的準確率。
壹種方法是改進掃描方式，稱為特征掃描或標誌切分，優先在待分析字符串中識別和切分出壹些帶有明顯特征的詞，以這些詞作為斷點，可將原字符串分為較小的串再來進機械分詞，從而減少匹配的錯誤率。另壹種方法是將分詞和詞類標註結合起來，利用豐富的詞類信息對分詞決策提供幫助，並且在標註過程中又反過來對分詞結果進行檢驗、調整，從而極大地提高切分的準確率。
對於機械分詞方法，可以建立壹個壹般的模型，在這方面有專業的學術論文，這裏不做詳細論述。
2、 基於理解的分詞方法 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，利用句法信息和語義信息來處理歧義現象。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信息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信息。由於漢語語言知識的籠統、復雜性，難以將各種語言信息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，就越有可能構成壹個詞。因此字與字相鄰***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***現的各個字的組合的頻度進行統計，計算它們的互現信息。定義兩個字的互現信息，計算兩個漢字X、Y的相鄰***現概率。互現信息體現了漢字之間結合關系的緊密程度。當緊密程度高於某壹個閾值時，便可認為此字組可能構成了壹個詞。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。但這種方法也有壹定的局限性，會經常抽出壹些***現頻度高、但並不是詞的常用字組，例如“這壹”、“之壹”、“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壹部基本的分詞詞典（常用詞詞典）進行串匹配分詞，同時使用統計方法識別壹些新的詞，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。