湘潭seo认为做seo需要从基础开始，理解搜索引擎的中文分词技术，有助于我们理解seo技术的本质，优化更好的网站。 另外，除了本文提到的分词技术以外，搜索引擎的原理等也是必须的知识点。
如果你想成为专业的SEO，湘潭SEO认为必须掌握搜索引擎的分词思维。 因为只有掌握分词思维，才能更深入地挖掘搜索引擎，用户也能确定喜欢的关键词，SEO技术。
有些初学者的朋友可能觉得中文分词的分词理论看起来很复杂，但你和必要词的理论完全一样，没有什么意义。 我要是知道计算方法和该怎么做就好了。 现在详细介绍百度的中文分词技术。
一、中文分词是什么？
湘潭seo从相关途径得知，百度分词技术是百度对用户提出查询的关键词串进行查询处理后，根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的技术。
中文分词是把汉字序列分成一个单词，分词是把连续的单词序列按照一定的规范重新组合复合词序列的过程，分词是把单词和连接单词的中文句子相互独立，分为完全、正确的单词，单词最小，可以独立活动。
在英语行文中，单词之间以空格为自然界线，但汉语只有单词、句子、段可以用明显的界线简单地划分，只有单词没有形式的界线，英语也同样有句子的划分问题，但在词层，中文比英语更复杂更难
中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，通过使中文分词成功，可以达到计算机自动识别句子意思的效果。
中文分词技术属于自然语言处理技术的范畴，一句话，人通过自己的知识能知道什么样的语言？ 不是语言的东西是什么？ 但是，怎么才能让电脑也理解呢？ 其处理过程是分词算法。
计算机的所有语言知识来自机器词典(给定词的各种信息)、句法规则(用词类的各种组合记述词的汇集现象)以及词和句的语义上下文语用知识库，中文信息处理系统具有句法语义(检索翻译摘要校正等应用
二、湘潭seo详细解答分词的思路和原理。
首先，搜索引擎的工作原理是按单词在数据库中注册每个页面的内容。 例如，你的文章标题是“SEO博客提供免费的SEO实战训练教程”。 搜索引擎搜索该标题搜索引擎词典中存储的单词和用户经常关注的单词，例如、SEO、博客、训练、提供、免费
因为主要是大家能理解这样的思考就好了，所以把文章分割成各个词或者各个词是搜索引擎要做的第一页，也是最重要的一步。 因为懂英语的话，就能正确地向用户反馈有价值的信息。
对于专业网站的优化者来说中文分词的方法也非常重要。 因为主要是把要优化的各词分词后，可以更好地完成各网站的优化工作，更明确地告诉搜索引擎这个网站是代表什么提高搜索引擎排名的机会。 更多的努力是徒劳的。 普及SEO的企业非常有效率，效率低下意味着投资和收益率过低，是企业资源未被合理利用的错误战略。
三、中文分词技术在搜索引擎中有什么应用？
在自然语言处理技术中，中文处理技术比西文处理技术落后很多，很多西文的处理方法需要中文分词这个工序，中文分词是其他中文信息处理的基础，搜索引擎是中文分词的一个应用，其他例如机器翻译(mm
中文需要分词，所以可能会影响一些研究，但同时也会给一些企业带来机会。 因为海外的计算机处理技术要进入中国市场必须首先解决中文分词问题。
分词的正确性对搜索引擎非常重要，但如果分词速度太慢，即使精度高，对搜索引擎来说也无法利用。 搜索引擎需要处理数亿个页面，因此如果分词花费太多时间，将严重影响搜索引擎内容更新的速度。 因此，对搜索引擎来说，分词的正确性和速度两者都必须满足高要求。
四、特殊性。
在计算机网络上，中文分词技术之所以存在，是因为中文在基本语法上具有其特殊性，我们知道湘潭seo总结的特殊性的具体表现如下。
1 .与以英语为代表的拉丁语系语言相比，英语将空间作为天然的分隔符，但中文继承了古代汉语的传统，所以语言之间没有间隔。
古代汉语中除连绵语、人名、地名等外，词通常是单一的汉字，因此当时不需要分词写，但现代汉语中多为二字或多字，一字不再与一字相同。
2 .在中文中，“词”和“词组”的界限模糊，现代中文的基本表现单位是“词”，多为双关语或很多单词，但根据人们的认识水平，很难区分词和短语的界限。
例如，“惩罚吐痰者”、“吐痰者”本身是语言还是短语，因人而异，同样的“海上”、“酒馆”等，即使是同一个人也有可能做出不同的判断，如果中文真的不分词，就会混乱，很难。
中文分词的方法其实不限于中文的应用，也应用于英语的处理。 例如，在手写识别中，单词之间的空间很清楚。 中文分词的方法有助于判别英语单词的边界。
五、分词算法的分类。
现有的分词算法分为基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法、基于统计的分词方法三种，根据是否与词性标记过程结合，分为单纯分词方法、分词和标记结合的一体化方法。
1 .基于字符串匹配的分词方法
该方法也被称为机器分词方法，将分析的汉字串以一定的策略分配给“足够大”的机器词典的词条，如果在词典中找到字符串，则匹配成功(识别单词)。
根据扫描方向，字符串匹配分词方法可以分为正向匹配和反向匹配。 根据长度优先匹配时，可以分为最大(最长)匹配和最小(最短)匹配。 常用的几种机器分词方法如下。
(1)、正方向最大匹配法(从左到右的方向)
首先，粗点是按句子把文本切成一个句子，然后按句子切成单词，词典按照树结构记忆。 例如，“春天还远吗”这个词首先查找以“春”字开头的单词，然后按照词典的树结构前进到下一个节点，“春”的下一个单词是“天”。
(2)、反向最大匹配法(从右向左的方向)
就是发掘反向匹配的文字。 例如，网络中心这个字符串，在网络上向左延伸的话，就会出现区域性的文字，比如上海和北京等。 商场前会出现更正确的定义文字，如爱好者、女性等专业性强的文字。
(3)、最小分割法
为了使每个句子的切分单词数最小，有必要通过利用各种其他语言信息来进一步提高切分的精度。
(4)、双向最大匹配法(进行从左到右、从右到左的两次扫描)
结合正向最大匹配方法和反向最大匹配方法构成双向匹配法是在左右深度上挖掘比较匹配的结果值。
也可以组合上述各种方法。 例如，也可以将正向最大匹配方法和反向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。 由于中文单词构成的特点，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，统计的结果是，单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用反向最大匹配的错误率为1/245，但该精度为实际的尼
一种方法是改进扫描方式，称为特征扫描或标识分割，优先识别和分割要分析的字符串中具有明显特征的单词，以这些单词为断点，将原来的字符串分成小字符串放入机器分词，进行匹配
另一种方法是把分词和词性标注结合起来，利用丰富的词性信息有助于分词决定，同时在标注过程中通过反向验证和调整分词结果，大幅度提高分割的准确率。
关于机器分词法，可以建立一般的模型，在这方面有专门的学术论文，但在这里不详细叙述。
2 .基于理解的分词方法
该分词方法是通过使计算机模拟人类句子的理解，达到识别词的效果，其基本思想是在分词的同时进行句法语义分析，利用句法信息和语义信息处理模糊现象，通常是分词子系统、句法
在总控制部的协调下，分词子系统可以获得词、句等相关的句法和语义信息来判断分词歧义。 也就是模拟人类句子的理解过程。 这个分词方法需要使用大量的语言知识和信息。 由于中文语言知识的笼统和复杂，很难将各种语言信息组织成机器直接读取的形式。 因此，目前基于理解的分词系统还处于实验阶段。
3 .基于统计的分词方法
在形式上，词是稳定的词的组合，所以在上下文中相邻的词同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词，所以词和词相邻共现的频率和概率很好地反映了词的可靠性，词材中相邻共现的各个词的组合的频率
这种方法只是统计词汇中的字组频率，不需要分隔词典，因此也称为无词典分词法和统计取法，但这种方法也有限度。 经常提取共现频率高但不是词的常用字组。 例如，“这个”、“一个”和“有。
实际使用的统计分词系统都必须使用基本分词词典(常用词词典)进行字符串匹配分词，同时使用统计方法识别几个新词
另一种是基于统计机器学习的方法，首先给出大量的分词文本，利用统计机器学习模型学习单词分割法则(称为训练)，实现分割未知文本。 我知道中文单独造单词的能力不同。 另外，既有作为前缀出现的单词，也有后缀(“者”“性”。 这样我得到了很多关于分词的知识。 这个方法是利用中文组语的规则进行分词。 这个方法最大的缺点是需要很多预先分词的词汇，而且在训练中时空开销非常大。
到底哪个分词算法的精度高还不确定，对于任何成熟的分词系统，都不能只通过某个算法实现，需要整合不同的算法。 例如，大量科学技术的分词算法采用“复合分词法”。 复合处方是指像中西医结合一样综合机械方法和知识方法，成熟的中文分词系统。
六、搜索引擎分词的技术难点。
如果有成熟的分词算法，能容易地解决中文分词的问题吗？ 事实并非如此。 中文是非常复杂的语言，让电脑理解中文语言更难。 在中文分词的过程中，两大课题没有完全突破。
1 .模糊认识
歧义是同一个词，可能有两种以上的分割方法。 主要的歧义有两个。 交叉型歧义和组合型歧义。 例如，因为表面的东西“表面的东西”和“表面的东西”都是词，所以这个句子可以分为“表面的东西”和“表面的东西”。
这种交叉型歧义很常见，前述的“和服”的例子是由交叉型歧义引起的错误，“化妆和服装”分为“化妆和服装”或“化妆和服”。 没有人的知识，电脑很难知道哪个方案是对的。
交叉型歧义比组合型歧义更容易处理，组合型歧义必须通过句子整体来判断。 例如，在“这个门把手坏了”中，“把手”是词，但在“请放手”中，“把手”不是词。 在文“将军任命中将”中，“中将”是词，但在文“产量3年内翻倍”中，“中将”不再是词，这些词计算机是怎么认识的呢？
如果交叉型歧义和组合型歧义计算机可以解决的话，歧义还有一个课题。 真的很暧昧。 真模糊性是指人判断哪个应该是单词，哪个不是单词。 例如，可以分为“乒乓球拍卖结束了”和“乒乓球拍卖完了”。
2 .新词识别
命名实体(人名地名)、新词、专业用语被称为未登录词，虽然没有收录在分词词典中，但确实是可以称为词的词。
最典型的是人名，人很容易理解。 在《王军虎去了广州》一文中，“王军虎”是一个人的名字，但很难让电脑认识。 如果把“王军虎”作为一个词收录在词典里的话，世界上有很多名字。
湘潭seo除了人名外，还是机关名、地名、产品名、商标名、缩写、缩写等难以处理的问题，而且这些正好是人们常用的词语，所以对搜索引擎来说，分词系统中的新词识别非常重要，新词识别精度是分词系统
湘潭seo点评：
中文分词对搜索引擎来说最重要的不是找到所有的结果。 因为在几百亿的网页上找到所有的结果没有什么意义，没有人能看到。 最重要的是把最相关的结果放在最优先的位置，也称为关联度排名，中文分词的正确性往往直接影响检索结果的关联度排名。 定性分析中，搜索引擎的分词算法不同，词典的不同会影响页面的返回结果。
