l         第一种，默认的单字切分。这种分词策略实现起来最简单，举个例子，有以下句子：“我们在吃饭呢”，则按字切分为[我]、[们]、[在]、[吃]、[饭]、[呢]。按这种方法分词所得到的term是最少的，因为我们所使用的汉字就那么几千个，但随便所索引的数据量的增大，索引文件的增长比例却比下面的几种模型都要大，虽然其召回率是很高的，但精确率却非常低，而且一般情况下性能也是最差的。

l         第二种，二元切分，即以句子中的每两个字都作为一个词语。继续拿“我们在吃饭呢”这个句子作例子，用二元切分法会得到以下词：[我们]、[们在]、[在吃]、[吃饭]、[饭呢]。这种切分方法比第一种要好，精确率提高了，召回率也没降低多少（实际上两者都不高，太中庸了）。

l         第三种：按照词义切分。这种方法要用到词典，常见的有正向最大切分法和逆向最大切分法等。我们再拿“我们在吃饭呢”作为例子。使用正向切分法最终得到词语可能如下：[我们]、[在吃]、[饭]、[呢]，而使用逆向最大切分法则可能最终得到以下词语：[我们]、[在]、[吃饭]、[呢]。只要处理好在庞大的词典中查找词语的性能，基于词典的分词结果会挺不错。

l         第四种：基于统计概率切分。 这种方法根据一个概率模型，可以从一个现有的词得出下一个词成立的概率，也以“我们在吃饭呢”这个句子举个可能不恰当的例子，假设已经存在[我们]这个词语，那么根据概率统计模型可以得出[吃饭]这个词语成立的概率。当然，实际应用中的模型要复杂得多，例如著名的隐马尔科夫模型。

在实际的中文分词应用中，一般会将按词典切分和基于统计概率切分综合起来，以便消除歧义，提高精确率。