湘潭seo認(rèn)為做seo需要從基礎(chǔ)開(kāi)始，理解搜索引擎的中文分詞技術(shù)，有助于我們理解seo技術(shù)的本質(zhì)，優(yōu)化更好的網(wǎng)站。 另外，除了本文提到的分詞技術(shù)以外，搜索引擎的原理等也是必須的知識(shí)點(diǎn)。

如果你想成為專(zhuān)業(yè)的SEO，湘潭SEO認(rèn)為必須掌握搜索引擎的分詞思維。 因?yàn)橹挥姓莆辗衷~思維，才能更深入地挖掘搜索引擎，用戶(hù)也能確定喜歡的關(guān)鍵詞，SEO技術(shù)。

有些初學(xué)者的朋友可能覺(jué)得中文分詞的分詞理論看起來(lái)很復(fù)雜，但你和必要詞的理論完全一樣，沒(méi)有什么意義。 我要是知道計(jì)算方法和該怎么做就好了。 現(xiàn)在詳細(xì)介紹百度的中文分詞技術(shù)。

一、中文分詞是什么？

湘潭seo從相關(guān)途徑得知，百度分詞技術(shù)是百度對(duì)用戶(hù)提出查詢(xún)的關(guān)鍵詞串進(jìn)行查詢(xún)處理后，根據(jù)用戶(hù)的關(guān)鍵詞串用各種匹配方法進(jìn)行的技術(shù)。

中文分詞是把漢字序列分成一個(gè)單詞，分詞是把連續(xù)的單詞序列按照一定的規(guī)范重新組合復(fù)合詞序列的過(guò)程，分詞是把單詞和連接單詞的中文句子相互獨(dú)立，分為完全、正確的單詞，單詞最小，可以獨(dú)立活動(dòng)。

在英語(yǔ)行文中，單詞之間以空格為自然界線，但漢語(yǔ)只有單詞、句子、段可以用明顯的界線簡(jiǎn)單地劃分，只有單詞沒(méi)有形式的界線，英語(yǔ)也同樣有句子的劃分問(wèn)題，但在詞層，中文比英語(yǔ)更復(fù)雜更難

中文分詞是文本挖掘的基礎(chǔ)，對(duì)于輸入的一段中文，通過(guò)使中文分詞成功，可以達(dá)到計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別句子意思的效果。

中文分詞技術(shù)屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的范疇，一句話，人通過(guò)自己的知識(shí)能知道什么樣的語(yǔ)言？ 不是語(yǔ)言的東西是什么？ 但是，怎么才能讓電腦也理解呢？ 其處理過(guò)程是分詞算法。

計(jì)算機(jī)的所有語(yǔ)言知識(shí)來(lái)自機(jī)器詞典(給定詞的各種信息)、句法規(guī)則(用詞類(lèi)的各種組合記述詞的匯集現(xiàn)象)以及詞和句的語(yǔ)義上下文語(yǔ)用知識(shí)庫(kù)，中文信息處理系統(tǒng)具有句法語(yǔ)義(檢索翻譯摘要校正等應(yīng)用

二、湘潭seo詳細(xì)解答分詞的思路和原理。

首先，搜索引擎的工作原理是按單詞在數(shù)據(jù)庫(kù)中注冊(cè)每個(gè)頁(yè)面的內(nèi)容。 例如，你的文章標(biāo)題是“SEO博客提供免費(fèi)的SEO實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練教程”。 搜索引擎搜索該標(biāo)題搜索引擎詞典中存儲(chǔ)的單詞和用戶(hù)經(jīng)常關(guān)注的單詞，例如、SEO、博客、訓(xùn)練、提供、免費(fèi)

因?yàn)橹饕谴蠹夷芾斫膺@樣的思考就好了，所以把文章分割成各個(gè)詞或者各個(gè)詞是搜索引擎要做的第一頁(yè)，也是最重要的一步。 因?yàn)槎⒄Z(yǔ)的話，就能正確地向用戶(hù)反饋有價(jià)值的信息。

對(duì)于專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站的優(yōu)化者來(lái)說(shuō)中文分詞的方法也非常重要。 因?yàn)橹饕前岩獌?yōu)化的各詞分詞后，可以更好地完成各網(wǎng)站的優(yōu)化工作，更明確地告訴搜索引擎這個(gè)網(wǎng)站是代表什么提高搜索引擎排名的機(jī)會(huì)。 更多的努力是徒勞的。 普及SEO的企業(yè)非常有效率，效率低下意味著投資和收益率過(guò)低，是企業(yè)資源未被合理利用的錯(cuò)誤戰(zhàn)略。

三、中文分詞技術(shù)在搜索引擎中有什么應(yīng)用？

在自然語(yǔ)言處理技術(shù)中，中文處理技術(shù)比西文處理技術(shù)落后很多，很多西文的處理方法需要中文分詞這個(gè)工序，中文分詞是其他中文信息處理的基礎(chǔ)，搜索引擎是中文分詞的一個(gè)應(yīng)用，其他例如機(jī)器翻譯(mm

中文需要分詞，所以可能會(huì)影響一些研究，但同時(shí)也會(huì)給一些企業(yè)帶來(lái)機(jī)會(huì)。 因?yàn)楹Ｍ獾挠?jì)算機(jī)處理技術(shù)要進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)必須首先解決中文分詞問(wèn)題。

分詞的正確性對(duì)搜索引擎非常重要，但如果分詞速度太慢，即使精度高，對(duì)搜索引擎來(lái)說(shuō)也無(wú)法利用。 搜索引擎需要處理數(shù)億個(gè)頁(yè)面，因此如果分詞花費(fèi)太多時(shí)間，將嚴(yán)重影響搜索引擎內(nèi)容更新的速度。 因此，對(duì)搜索引擎來(lái)說(shuō)，分詞的正確性和速度兩者都必須滿足高要求。

四、特殊性。

在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上，中文分詞技術(shù)之所以存在，是因?yàn)橹形脑诨菊Z(yǔ)法上具有其特殊性，我們知道湘潭seo總結(jié)的特殊性的具體表現(xiàn)如下。

1 .與以英語(yǔ)為代表的拉丁語(yǔ)系語(yǔ)言相比，英語(yǔ)將空間作為天然的分隔符，但中文繼承了古代漢語(yǔ)的傳統(tǒng)，所以語(yǔ)言之間沒(méi)有間隔。

古代漢語(yǔ)中除連綿語(yǔ)、人名、地名等外，詞通常是單一的漢字，因此當(dāng)時(shí)不需要分詞寫(xiě)，但現(xiàn)代漢語(yǔ)中多為二字或多字，一字不再與一字相同。

2 .在中文中，“詞”和“詞組”的界限模糊，現(xiàn)代中文的基本表現(xiàn)單位是“詞”，多為雙關(guān)語(yǔ)或很多單詞，但根據(jù)人們的認(rèn)識(shí)水平，很難區(qū)分詞和短語(yǔ)的界限。

例如，“懲罰吐痰者”、“吐痰者”本身是語(yǔ)言還是短語(yǔ)，因人而異，同樣的“海上”、“酒館”等，即使是同一個(gè)人也有可能做出不同的判斷，如果中文真的不分詞，就會(huì)混亂，很難。

中文分詞的方法其實(shí)不限于中文的應(yīng)用，也應(yīng)用于英語(yǔ)的處理。 例如，在手寫(xiě)識(shí)別中，單詞之間的空間很清楚。 中文分詞的方法有助于判別英語(yǔ)單詞的邊界。

五、分詞算法的分類(lèi)。

現(xiàn)有的分詞算法分為基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法、基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法三種，根據(jù)是否與詞性標(biāo)記過(guò)程結(jié)合，分為單純分詞方法、分詞和標(biāo)記結(jié)合的一體化方法。

1 .基于字符串匹配的分詞方法

該方法也被稱(chēng)為機(jī)器分詞方法，將分析的漢字串以一定的策略分配給“足夠大”的機(jī)器詞典的詞條，如果在詞典中找到字符串，則匹配成功(識(shí)別單詞)。

根據(jù)掃描方向，字符串匹配分詞方法可以分為正向匹配和反向匹配。 根據(jù)長(zhǎng)度優(yōu)先匹配時(shí)，可以分為最大(最長(zhǎng))匹配和最小(最短)匹配。 常用的幾種機(jī)器分詞方法如下。

(1)、正方向最大匹配法(從左到右的方向)

首先，粗點(diǎn)是按句子把文本切成一個(gè)句子，然后按句子切成單詞，詞典按照樹(shù)結(jié)構(gòu)記憶。 例如，“春天還遠(yuǎn)嗎”這個(gè)詞首先查找以“春”字開(kāi)頭的單詞，然后按照詞典的樹(shù)結(jié)構(gòu)前進(jìn)到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)，“春”的下一個(gè)單詞是“天”。

(2)、反向最大匹配法(從右向左的方向)

就是發(fā)掘反向匹配的文字。 例如，網(wǎng)絡(luò)中心這個(gè)字符串，在網(wǎng)絡(luò)上向左延伸的話，就會(huì)出現(xiàn)區(qū)域性的文字，比如上海和北京等。 商場(chǎng)前會(huì)出現(xiàn)更正確的定義文字，如愛(ài)好者、女性等專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)的文字。

(3)、最小分割法

為了使每個(gè)句子的切分單詞數(shù)最小，有必要通過(guò)利用各種其他語(yǔ)言信息來(lái)進(jìn)一步提高切分的精度。

(4)、雙向最大匹配法(進(jìn)行從左到右、從右到左的兩次掃描)

結(jié)合正向最大匹配方法和反向最大匹配方法構(gòu)成雙向匹配法是在左右深度上挖掘比較匹配的結(jié)果值。

也可以組合上述各種方法。 例如，也可以將正向最大匹配方法和反向最大匹配方法結(jié)合起來(lái)構(gòu)成雙向匹配法。 由于中文單詞構(gòu)成的特點(diǎn)，正向最小匹配和反向最小匹配一般很少使用

通常，反向匹配分割精度比正向匹配稍高，模糊性也少，統(tǒng)計(jì)的結(jié)果是，單純使用正向最大匹配的錯(cuò)誤率為1/169，單純使用反向最大匹配的錯(cuò)誤率為1/245，但該精度為實(shí)際的尼

一種方法是改進(jìn)掃描方式，稱(chēng)為特征掃描或標(biāo)識(shí)分割，優(yōu)先識(shí)別和分割要分析的字符串中具有明顯特征的單詞，以這些單詞為斷點(diǎn)，將原來(lái)的字符串分成小字符串放入機(jī)器分詞，進(jìn)行匹配

另一種方法是把分詞和詞性標(biāo)注結(jié)合起來(lái)，利用豐富的詞性信息有助于分詞決定，同時(shí)在標(biāo)注過(guò)程中通過(guò)反向驗(yàn)證和調(diào)整分詞結(jié)果，大幅度提高分割的準(zhǔn)確率。

關(guān)于機(jī)器分詞法，可以建立一般的模型，在這方面有專(zhuān)門(mén)的學(xué)術(shù)論文，但在這里不詳細(xì)敘述。

2 .基于理解的分詞方法

該分詞方法是通過(guò)使計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)句子的理解，達(dá)到識(shí)別詞的效果，其基本思想是在分詞的同時(shí)進(jìn)行句法語(yǔ)義分析，利用句法信息和語(yǔ)義信息處理模糊現(xiàn)象，通常是分詞子系統(tǒng)、句法

在總控制部的協(xié)調(diào)下，分詞子系統(tǒng)可以獲得詞、句等相關(guān)的句法和語(yǔ)義信息來(lái)判斷分詞歧義。 也就是模擬人類(lèi)句子的理解過(guò)程。 這個(gè)分詞方法需要使用大量的語(yǔ)言知識(shí)和信息。 由于中文語(yǔ)言知識(shí)的籠統(tǒng)和復(fù)雜，很難將各種語(yǔ)言信息組織成機(jī)器直接讀取的形式。 因此，目前基于理解的分詞系統(tǒng)還處于實(shí)驗(yàn)階段。

3 .基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法

在形式上，詞是穩(wěn)定的詞的組合，所以在上下文中相鄰的詞同時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)越多，就越有可能構(gòu)成一個(gè)詞，所以詞和詞相鄰共現(xiàn)的頻率和概率很好地反映了詞的可靠性，詞材中相鄰共現(xiàn)的各個(gè)詞的組合的頻率

這種方法只是統(tǒng)計(jì)詞匯中的字組頻率，不需要分隔詞典，因此也稱(chēng)為無(wú)詞典分詞法和統(tǒng)計(jì)取法，但這種方法也有限度。 經(jīng)常提取共現(xiàn)頻率高但不是詞的常用字組。 例如，“這個(gè)”、“一個(gè)”和“有。

實(shí)際使用的統(tǒng)計(jì)分詞系統(tǒng)都必須使用基本分詞詞典(常用詞詞典)進(jìn)行字符串匹配分詞，同時(shí)使用統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別幾個(gè)新詞

另一種是基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，首先給出大量的分詞文本，利用統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)單詞分割法則(稱(chēng)為訓(xùn)練)，實(shí)現(xiàn)分割未知文本。 我知道中文單獨(dú)造單詞的能力不同。 另外，既有作為前綴出現(xiàn)的單詞，也有后綴(“者”“性”。 這樣我得到了很多關(guān)于分詞的知識(shí)。 這個(gè)方法是利用中文組語(yǔ)的規(guī)則進(jìn)行分詞。 這個(gè)方法最大的缺點(diǎn)是需要很多預(yù)先分詞的詞匯，而且在訓(xùn)練中時(shí)空開(kāi)銷(xiāo)非常大。

到底哪個(gè)分詞算法的精度高還不確定，對(duì)于任何成熟的分詞系統(tǒng)，都不能只通過(guò)某個(gè)算法實(shí)現(xiàn)，需要整合不同的算法。 例如，大量科學(xué)技術(shù)的分詞算法采用“復(fù)合分詞法”。 復(fù)合處方是指像中西醫(yī)結(jié)合一樣綜合機(jī)械方法和知識(shí)方法，成熟的中文分詞系統(tǒng)。

六、搜索引擎分詞的技術(shù)難點(diǎn)。

如果有成熟的分詞算法，能容易地解決中文分詞的問(wèn)題嗎？ 事實(shí)并非如此。 中文是非常復(fù)雜的語(yǔ)言，讓電腦理解中文語(yǔ)言更難。 在中文分詞的過(guò)程中，兩大課題沒(méi)有完全突破。

1 .模糊認(rèn)識(shí)

歧義是同一個(gè)詞，可能有兩種以上的分割方法。 主要的歧義有兩個(gè)。 交叉型歧義和組合型歧義。 例如，因?yàn)楸砻娴臇|西“表面的東西”和“表面的東西”都是詞，所以這個(gè)句子可以分為“表面的東西”和“表面的東西”。

這種交叉型歧義很常見(jiàn)，前述的“和服”的例子是由交叉型歧義引起的錯(cuò)誤，“化妝和服裝”分為“化妝和服裝”或“化妝和服”。 沒(méi)有人的知識(shí)，電腦很難知道哪個(gè)方案是對(duì)的。

交叉型歧義比組合型歧義更容易處理，組合型歧義必須通過(guò)句子整體來(lái)判斷。 例如，在“這個(gè)門(mén)把手壞了”中，“把手”是詞，但在“請(qǐng)放手”中，“把手”不是詞。 在文“將軍任命中將”中，“中將”是詞，但在文“產(chǎn)量3年內(nèi)翻倍”中，“中將”不再是詞，這些詞計(jì)算機(jī)是怎么認(rèn)識(shí)的呢？

如果交叉型歧義和組合型歧義計(jì)算機(jī)可以解決的話，歧義還有一個(gè)課題。 真的很曖昧。 真模糊性是指人判斷哪個(gè)應(yīng)該是單詞，哪個(gè)不是單詞。 例如，可以分為“乒乓球拍賣(mài)結(jié)束了”和“乒乓球拍賣(mài)完了”。

2 .新詞識(shí)別

命名實(shí)體(人名地名)、新詞、專(zhuān)業(yè)用語(yǔ)被稱(chēng)為未登錄詞，雖然沒(méi)有收錄在分詞詞典中，但確實(shí)是可以稱(chēng)為詞的詞。

最典型的是人名，人很容易理解。 在《王軍虎去了廣州》一文中，“王軍虎”是一個(gè)人的名字，但很難讓電腦認(rèn)識(shí)。 如果把“王軍虎”作為一個(gè)詞收錄在詞典里的話，世界上有很多名字。

湘潭seo除了人名外，還是機(jī)關(guān)名、地名、產(chǎn)品名、商標(biāo)名、縮寫(xiě)、縮寫(xiě)等難以處理的問(wèn)題，而且這些正好是人們常用的詞語(yǔ)，所以對(duì)搜索引擎來(lái)說(shuō)，分詞系統(tǒng)中的新詞識(shí)別非常重要，新詞識(shí)別精度是分詞系統(tǒng)

湘潭seo點(diǎn)評(píng)：

中文分詞對(duì)搜索引擎來(lái)說(shuō)最重要的不是找到所有的結(jié)果。 因?yàn)樵趲装賰|的網(wǎng)頁(yè)上找到所有的結(jié)果沒(méi)有什么意義，沒(méi)有人能看到。 最重要的是把最相關(guān)的結(jié)果放在最優(yōu)先的位置，也稱(chēng)為關(guān)聯(lián)度排名，中文分詞的正確性往往直接影響檢索結(jié)果的關(guān)聯(lián)度排名。 定性分析中，搜索引擎的分詞算法不同，詞典的不同會(huì)影響頁(yè)面的返回結(jié)果。