分词技术是中文搜索引擎特有的步骤。搜索引擎存储和处理页面，以及用户搜索都是以词为基础。
英文等语言单词与单词之间有空格分隔，搜索引擎索引程序可以直接把句子划分为单词的集合。而中文词与词之间没有任何分隔符，一个句子中的所有字和词都是连在一起的。搜索引擎必须首先分辨哪几个字组成一个词，哪些字本身就是一个词。比如“开水网络”将被分词为“开水”和“网络”两个词。
中文分词技术方法基本上有两种，一是基于词典匹配，另一个是基于统计。
基于词典匹配的方法是指，将待分析的一段汉字与一个事先造好的词典中的词条进行匹配，在待分析汉字串中扫描到词典中已有的词条则匹配成功，或者说切分出一个单词。按照扫描方向，基于词典的匹配法可以分为正向匹配和逆向匹配。按照匹配长度优先级的不同，又可以分为最大匹配和最小匹配。将扫描方向和长度优先混合，又可以产生正向最大匹配、逆向最大匹配等不同方法。
词典匹配分词技术计算简单，其准确度很大程度上取决于词典的完整性和更新情况。
基于统计的分词方法指的是分析大量文字样本，计算出字与字相邻出现的统计概率，几个字相邻出现越多，就越可能形成一个单词。基于统计的方法优势是对新出现的词反应更快速，也有利于消除歧义。
基于词典匹配和统计的两种分词技术各有优劣，实际使用中的分词系统都是混合使用两种方法，达到快速高效，又能识别生词、新词，消除歧义。
