尽管最大匹配法分词是常用的解决的方案，但是无疑它存在很多明显的缺陷，这些缺陷也限制了最大匹配法在大型搜索系统中的使用频率。最大匹配法的问题有以下几点：
一、长度限制
由于最大匹配法必须首先设定一个匹配词长的初始值，这个长度限制是最大匹配法在效率与词长之间的一种妥协。我们来看一下以下两种情况：
（1）词长过短，长词就会被切错。例如当词长被设成5时，也就意味着它只能分出长度为5以下词，例如当这个词为“中华人民共和国”长度为7的词时，我们只能取出其中的5个字去词库里匹配，例如“中华人民共”，显然词库里是不可能有这样的词存在的。因此我们无法下确的划分出“中华人民共和国”这样的词长大于5的词。
（2）词长过长，效率就比较低。也许有人会认为既然5个字无法满足我们的分词要求，何不将词长加大，例如加到10或者100，毕竟这个世界超过100个字长的词还是很少见的，我们的词长问题不就解决了？然而当词长过长时，我们却要付出另一方面的代价：效率。效率是分词算法、甚至是整个算法理论体系的关键，毕竟算法书里所有的高深的查询或排序算法都是从效率出发的，否则任何笨办法都可以解决分词效率低的问题。设想到我们把字长设成100个词时，我们必须将词从100开始一直往下匹配直到找到要查的字为止，而我们大多数词的字长却只有两三个字，这意味着前97次的匹配算法是徒劳的。
因此我们必须要在词长与效率之间进行妥协，既要求分词尽量准确，又要求我们的词长不能太长。尽管我们可能找到这样一个比较优化的字长值使两者都达到比较满足的状态，但是毕竟不管我们怎么设定，总会有些太长词分出来，或者带来效率问题。
二、效率低
效率低是最大匹配法分词必然会来的问题。即使我们可以将字长设成相当短，例如5（注意，我们不能再缩短字长了，毕竟字长为5以上的词太多了，我们不能牺牲分词的准确），然而当我们的大数词长为2时，至少有3次的匹配算法是浪费掉的。回想一下算法书里提到的最简单的字符匹配与KMP算法之间天差地别的效率，我们知道通过某种方法，这些浪费的掉的匹配时间是可以补回来的。
三、掩盖分词歧义
中文是如此复杂的语言，它的表达方式如此之多，语法文法如此精妙，机械的电脑是很难理解这么复杂的语言，因此它必然会带来歧意性，以下是两个简单的例子：
A.“有意见分歧”（正向最大匹配和逆向最大匹配结果不同）
有意/见/分歧/
有/意见/分歧/
B.“结合成分子时” （正向最大匹配和逆向最大匹配结果相同）
结合/成分/子时/由于词的歧义性使我们在使用最大匹配法分词会产生错误的结果，而且使用正向分词与逆向分词往往会产生截然不同的结果。尽管使用回溯法或计算计算词的使用频率，可以使出现歧义的可能性减少，但是我们知道，这样的结果是不可避免的，因为中文的变化实在太多了。
四、最大匹配的并不一定是想要的分词方式
最大匹配法基于的理念是找到最大的匹配词，但有的时候除了最大匹配词外，我们也可能只需要这个词的一部分。例如“感冒解毒胶囊”是一个完整的词，按照最大匹配法我们无法对它进行拆分了，这样我们输入“感冒”的时候就根本搜不到我们需要的词。这是我们需要的吗？做为生产这种药的厂商，它肯定希望用户输入“感冒”甚至“解毒”，我们都能查到对应的内容。