廢話不多說，我就直接上乾貨吧，從過去到現在所知道的分詞方法有以下幾種：
1、mmseg4j

2、詞頻分組（有序文字足夠）

3、jieba分詞

下面細說一下幾種分詞方法，
第一種，mmseg4j，我使用這種方法是以R來分詞的，所以就用R來說這個包，R中這個包的名字叫“rmmseg4j”，詳情見該帖：[程式分享]R與中文分詞，R中的mmseg包，使用方法如下R code，這種方法還有一個java版本的分詞，大家有興趣的可以試試。

     install.packages("rmmseg4j")
     library(rmmseg4j)#載入安裝包
     #然後就是直接的分詞了
     word = "我愛小貓小狗，你呢？"
     mmseg4j(word)
 

第二種，詞頻分組，該方法就講講邏輯，不具體貼出code了。這種方法是限制較大，它必須根據詞頻、字頻得來的，所以原始資料必須是文章或者是一堆有關聯的關鍵詞，且必須有一定量級才可以使用；
首先，拆分詞句成單字，取一批高頻單字，找出高頻單字所組成的詞，從中選出頻數最高的詞，該詞就是分出的高頻詞根，然後再將該高頻詞根從原文或者詞中去掉，繼續遞迴，最終無法得出詞根為止，這批結果就是高頻詞根了。
該方法限制較多，且可能由於文章或者詞庫的變動較大，對於拆出的詞根會有很大的影響。

第三種，jieba是“結巴”中文分詞（Python）的版本，支援最大概率法（Maximum Probability），隱式馬爾科夫模型（Hidden Markov Model），索引模型（QuerySegment），混合模型（MixSegment）共四種分詞模式。接觸它的時候是使用的R版本，後面才開始使用python版本這裡我就不想詳細具體說怎麼使用的問題，我直接貼上地址，大家可以學習，
1、

這三種方式，使用後，覺得準確率和效率最好的方法應該是第三種，所以推薦大家使用第三種方式，大家如果有更好的方法也請推薦給我，謝謝。