從百度搜索引擎優(yōu)化的角度來看，如果分詞技術(shù)能夠得到恰當(dāng)?shù)倪\(yùn)用，它可以使你的網(wǎng)站優(yōu)化達(dá)到一個(gè)更高的水平。事實(shí)上，分詞的原理非常簡(jiǎn)單，即當(dāng)用戶輸入查詢關(guān)鍵字時(shí)，可以將相關(guān)的準(zhǔn)確輸出結(jié)果匹配給用戶。同時(shí)，也是百度追求的用戶友好體驗(yàn)，超級(jí)排名系統(tǒng)編譯發(fā)布。 廊坊科遠(yuǎn)網(wǎng)絡(luò)

如果能熟練掌握百度分詞技術(shù)，就可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站關(guān)鍵詞的定位，并列出長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞，從而帶動(dòng)網(wǎng)站更好的優(yōu)化，吸引更多的流量。百度分詞技術(shù)之所以比谷歌分詞技術(shù)更先進(jìn)，是因?yàn)榘俣葥碛旋嫶蟮脑~庫，包括人名、地名、企業(yè)名等，同時(shí)有正向匹配和反向匹配，以較短的路徑滿足用戶的搜索需求。 科遠(yuǎn)網(wǎng)絡(luò)-分享優(yōu)質(zhì)信息

百度分詞主要是為了滿足搜索引擎對(duì)詞義、詞數(shù)和詞頻的把握 廊坊科遠(yuǎn)網(wǎng)絡(luò)

1、 字符串匹配分詞方法 廊坊科遠(yuǎn)網(wǎng)絡(luò)

分為正向匹配法、反向匹配法、短路徑分詞法等。 廊坊科遠(yuǎn)網(wǎng)絡(luò)

正匹配法主要是結(jié)合我們長(zhǎng)期以來的寫作方式，將一個(gè)詞或一個(gè)句子從左到右進(jìn)行劃分。例如，“一個(gè)學(xué)生正在教室里學(xué)習(xí)”。這句話的正匹配法是學(xué)生、存在、課堂、在課堂上學(xué)習(xí)，主要采用從左到右的匹配法。 廊坊科遠(yuǎn)網(wǎng)絡(luò)

反向匹配法與正向匹配法正好相反。例如，“一個(gè)學(xué)生在課堂上學(xué)習(xí)”主要采用逆向匹配的方法，從右到左區(qū)分學(xué)生、存在、課堂、學(xué)習(xí)。 sfslhbj.cn

2、 詞義切分方法

科遠(yuǎn)網(wǎng)絡(luò)助力互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷一體化服務(wù)

詞義切分的方法是利用機(jī)器語言判斷分詞的方式，對(duì)句法、語義進(jìn)行分析，借助語法信息和語義信息做出判斷來處理歧義現(xiàn)象。目前，這種方法在百度還不成熟。

3、 統(tǒng)計(jì)分析法

統(tǒng)計(jì)分析主要是在人工標(biāo)注和統(tǒng)計(jì)特征下進(jìn)行的。對(duì)于中國(guó)人來說，這個(gè)模型是建立起來的。在分詞階段，通過該模型計(jì)算分詞的概率，并將概率結(jié)果作為最后一塊芯片。比較常見的序列模型是HMM和CRF。

它的優(yōu)點(diǎn)是可以處理歧義和不能登錄詞，而且效果優(yōu)于字符串匹配。

缺點(diǎn)是可能需要大量的人工標(biāo)注，速度會(huì)比較慢。

由于相鄰詞在同一時(shí)間出現(xiàn)的頻率越高，形成一個(gè)詞的可能性就越大，因此詞與詞相鄰部分的概率可以很好地反映詞的可信度。

我們還可以通過統(tǒng)計(jì)語料庫中相鄰詞的組合頻率來估計(jì)它們的共同信息，從而定義這些信息并計(jì)算相鄰詞出現(xiàn)的概率。

在做百度分詞分析的過程中，無論是標(biāo)題分詞，還是首頁相關(guān)關(guān)鍵字設(shè)置，我們都不能隨意使用百度搜索的任何關(guān)鍵字，因?yàn)槟銜?huì)發(fā)現(xiàn)首頁標(biāo)題可以用百度搜索引擎刪除相關(guān)關(guān)鍵字，排名***。