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这种方法只需对语料中的字组频度进行统计，不需要切分词典，因而又叫做无词典分词法或统计取词方法，但这种方法也有一定的局限性，会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组，例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等，并且对常用词的识别精度差，时空开销大。

实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典（常用词词典）进行串匹配分词，同时使用统计方法识别一些新的词，即将串频统计和串匹配结合起来，既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点，又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。

另外一类是基于统计机器学习的方法，首先给出大量已经分词的文本，利用统计机器学习模型学习词语切分的规律（称为训练），从而实现对未知文本的切分，我们知道，汉语中各个字单独作词语的能力是不同的，此外有的字常常作为前缀出现，有的字却常常作为后缀（“者”“性”），结合两个字相临时是否成词的信息，这样就得到了许多与分词有关的知识，这种方法就是充分利用汉语组词的规律来分词，这种方法的最大缺点是需要有大量预先分好词的语料作支撑，而且训练过程中时空开销极大。

到底哪种分词算法的准确度更高，目前并无定论，对于任何一个成熟的分词系统来说，不可能单独依靠某一种算法来实现，都需要综合不同的算法，例如，海量科技的分词算法就采用“复方分词法”，所谓复方，就是像中西医结合般综合运用机械方法和知识方法，对于成熟的中文分词系统，需要多种算法综合处理问题。

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