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淺析百度中文分詞是如何進行的

在網站的鏈接架構及關鍵詞的布局都與分詞有很大的關系。平時跟百度接觸的比較多，所以就以百度中文分詞為例介紹下搜索引擎分詞的方法。

　　中文分詞是什么

　　在了解百度的中文分詞之前大家首先要了解什么是中文分詞?我們中文與英文不同，是由一個個漢字連接成的，因此分起來相對比較復雜。百度的中文分詞是將一個漢語句子切分成一個個的單獨的詞，然后按照一定的規則重新組合成一個序列的過程，簡稱“中文切詞”。分詞對搜索引擎的幫助很大，可以幫助搜索引擎程序自動識別語句的含義，從而使搜索結果的匹配度達到最高，因此分詞的質量也就直接影響了搜索結果的精確度。當前百度搜索引擎分詞主要采用字典匹配和統計學這兩種方法。

　　字典匹配分詞

　　這種方法的就出事有一個詞庫量超大的詞典，即分詞索引庫，在按照一定的規則將待分的詞的字符串與詞庫中的詞進行匹配，找到某個詞語就表示匹配成功，這主要通過以下幾種方式：最少切分(使每一句中切出的詞數最小);正向最大匹配法(由左到右的方向);雙向最大匹配法(進行由左到右、由右到左兩次掃描);逆向最大匹配法(由右到左的方向)。

　　一般情況下，搜索引擎會使用多種方式結合使用，這就為搜索引擎帶來很大的困難，如歧義的處理，為了提高關鍵詞匹配的精確率，搜索引擎會模擬人類對句子的理解，從而達到識別詞語的效果。也就是在粉刺的同時進行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現象。這主要包括以下幾個部分：總控部分、分詞子系統、句法語義子系統。在總控部分的協調下，分詞子系統可以獲得有關詞、句子等的句法和語義信息來對分詞歧義進行判斷，即它模擬了人對句子的理解過程。

　　統計學分詞

　　雖然字典索引庫解決了很多難題，但是著寫還是遠遠不夠的，搜索引擎還需要具有不斷發現新詞的能力，在通過計算詞語相鄰的概率在確定是不是一個單獨的詞語，因此了解的上下文越多，對句子的理解也就越準確，當然分詞也就越精確。舉個例子來講就是“搜索引擎優化的過程是什么”在上下文中出現的次數較多，那么統計學分詞就會將這個詞假如分詞索引庫。

　　對于seo的工作者，必須要掌握搜索引擎的粉刺原理和方法，這樣才能是網站更容易確定主題的相關性。就“seo”和“培訓”，我發現每個詞語分詞后有一個主詞和副詞，通常是優先匹配主詞，然后再匹配副詞，比如這里顯然SEO是主詞，所以優先去匹配這個詞語，然后是培訓這個副詞。看完本文后，我們的網站該怎樣去布局和架構，可以好好的考慮一下了。

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