你了解中文搜索引擎分词的原理吗？一文即可了解

分词是中文搜索引擎中特有的技术。在英文中以单词为单位，单词之间会有空格，并且每个单词都有特定的意思，计算机很容易理解英文语句的意思

  　　分词是中文搜索引擎中特有的技术。在英文中以单词为单位，单词之间会有空格，并且每个单词都有特定的意思，计算机很容易理解英文语句的意思。但是中文以字为单位，只有将一句话中所有的字串联起来才能表达一个完整的意思，计算机不能直接把中文分成单个字来理解，所以就需要引入中文分词技术，把一句话切分成一个个有意义的词语来进行理解。比如把“我是一个学生”切分成“我/是/一个/学生”。

　　搜索引擎面对中文网页时就是这样，靠中文分词来理解网页锁描述的内容。其实分词技术的基础就是拥有海量的有意义的词库(词典)，搜索引擎会使用自己强大的词库来对网页内容进行拆分，或者是对内容进行机械切割，统计出出现次数最多的词。通过分词就可以使得搜索引擎明白该网页内容是与什么相关的，这回直接决定该网页出现在哪些词的搜索结果中，所以中文分词在SEO工作中也是需要潜心研究的。现在很多SEO人员只是知道有这么个技术，但是这项技术具体是怎么进行分析的，以及中文分词是怎么运用到SEO工作中的还一无所知。

　　搜索引擎对于中文内容的理解和分词一直都没有太大的进步，所以搜索引擎程序在判断网页内容和那次的相关性方面的技术，与几年前相比也并没有太大进步。现在常见的中文分词技术有两种：基于词典匹配和基于统计，也有研究基于语义分析的分词方法，但是汉语博大精深，计算机程序暂时还不能很好地支持。

　　1.基于词典匹配。

　　这种分词技术是使用搜索引擎自己的词典对网页内容进行拆分。按照匹配方向的不同可以分为正向匹配和你想匹配;按照不同长度优先匹配的不同可以分为最长匹配和最小匹配。常见的三种匹配方法是正向最大匹配(由左到右)、逆向最大匹配(由右到左)和最少切分。

　　2.基于统计。

　　这种分词技术不依靠词典，而是对大量文字样本进行分析，然后把相邻出现次数比较多的几个字当成一个词来处理。基于统计的分词方法在一定程度上解决了搜索引擎词典更新的问题。并且有利于消除歧义。

　　搜索引擎会把网页拆分出来的词按照词频进行排序，使用TF-IDF之类的算法以确定该网页主要和哪些词相关，并进行相关度计算。搜索引擎会综合各方面因素来确定当前页面主要描述的内容。分词技术指导SEO人员在进行网站内容建设和关键词布局时，可以把一个关键词分成更小的单位进行拆分布局，这样不仅可以加强网页和这个关键词的相关度，也会使得网页匹配出更多的关键词。

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