從百度搜索引擎優(yōu)化的角度來看，如果分詞技術能被恰當?shù)厥褂茫梢允鼓愕木W(wǎng)站優(yōu)化到一個更高的水平。其實分詞的原理很簡單，就是當用戶輸入查詢關鍵詞時，可以將相關準確的輸出結果匹配給用戶，這也是百度追求的人性化體驗

如果你能很好地掌握百度分詞技術，就可以實現(xiàn)網(wǎng)站關鍵詞的定位，也可以列出長尾關鍵詞，從而更好地推動網(wǎng)站優(yōu)化，吸引更多流量。百度分詞技術之所以比谷歌分詞技術更先進，是因為百度擁有龐大的同義詞庫，包括人名、地名、企業(yè)名稱等，具有正負匹配，以較短的路徑滿足用戶的搜索需求

百度分詞主要滿足搜索引擎通過詞義抓取單詞，單詞和單詞頻率。具體的分詞原則分為三個部分：

第一，字符串匹配分詞方法

細分為正向匹配方法、反向匹配方法、短路徑分詞方法等

正匹配方法

正匹配方法主要是結合我們長期的寫作方法從左到右分割單詞或句子。例如，“一個學生正在教室里自學”。這個句子的正匹配法是從左到右的匹配法，學生在課堂上自學

反向匹配法

反向匹配法與正向匹配法正好相反。例如，“學生在課堂上自學”主要是使用反向匹配方法

3從右到左區(qū)分在課堂上自學的學生。短路徑分詞

事實上，需要從段落中分離的單詞數(shù)量相對較少。試著把一個句子分成幾個詞來區(qū)分。還有一些特殊情況，即由正向匹配、反向匹配和短路徑匹配組成的分詞方法。例如，正向匹配和反向匹配的組合稱為雙向匹配方法

注：上圖顯示了百度分詞技術的應用

第二，詞義分割方法

詞義分割方法是使用機器語言進行判斷、進行語法和語義分析的分詞方法，借助語法信息和語義信息進行判斷，并處理歧義。目前，這種方法在百度上還不成熟

統(tǒng)計分析方法

統(tǒng)計分析主要是在手工標注和統(tǒng)計特征下進行的。對于中文，建立了該模型，并在分詞階段通過該模型計算分詞概率。概率的結果可以作為后續(xù)芯片。更常見的序列模型是HMM和CRF

優(yōu)點是它可以處理歧義和無法很好地登錄單詞，效果優(yōu)于字符串匹配

缺點是它可能需要大量手動注釋，速度會相對較慢

因為同時出現(xiàn)的相鄰單詞數(shù)量較多，更容易形成一個單詞，因此，單詞相鄰部分的出現(xiàn)概率可以很好地反映單詞的可信度

我們還可以統(tǒng)計語料庫中每個單詞的組合頻率，預算它們的公共信息，定義這些信息，并計算單詞之間相鄰出現(xiàn)的概率

在百度分詞分析過程中，我們不能隨意使用百度搜索的任何關鍵詞，無論是標題分詞還是主頁上相關關鍵詞的設置，因為你會發(fā)現(xiàn)主頁的標題可以使用百度搜索引擎來截斷相關關鍵詞并排名靠前。