從百度搜索引擎優化的角度來看，如果分詞技術能夠得到恰當的運用，可以使你的網絡推廣效果達到更高的水平。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。那么如何分割單詞呢？
百度分詞主要滿足搜索引擎通過詞義、詞和詞頻對詞的捕獲。具體分詞原則分為以下三個部分：
一、 字符串匹配分詞方法
它又分為正向匹配法、反向匹配法、短路徑分詞法等。
1.前向匹配法
正匹配法主要用于結合我們長期的寫作方法，從左到右分割單詞或句子。例如，“這有利于網絡推廣”。這句話的正面匹配方法是網站優化，推廣，這是好的。主要采用從左到右的匹配方式。
2.反向匹配法
反向匹配方法與正向匹配方法剛好相反。例如，“哪個網站優化推廣得好”主要是對網站進行優化推廣，哪個網站好用從右到左的反向匹配法。
3.短路徑分割
事實上，需要從段落中分離出來的單詞數量相對較少。一個句子應該盡可能地分成幾個詞。也有一些特殊情況，即由正向匹配、反向匹配和短路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。
二、 詞義切分方法
詞義切分方法是利用機器語言對分詞方法進行判斷，進行句法和語義分析，借助語法信息和語義信息進行判斷，處理歧義現象。目前，這種方法在百度還不成熟。
三、 統計分析方法
統計分析主要在手工標注和統計特征下進行。對于中國人，建立了一個模型。在分詞階段，通過該模型計算分詞的概率，并將概率結果作為芯片。更常見的序列模型是HMM和CRF。
其優點是可以很好地處理歧義和無法登錄詞的問題，效果優于字符串匹配。
缺點是它可能需要大量的手動注釋，并且速度相對較慢。
由于同時出現的相鄰詞越多，形成一個詞的可能性就越大，因此詞的相鄰部分出現的概率可以很好地反映詞的可信度。
我們還可以統計語料庫中每個單詞的組合頻率，預算它們的公共信息，從而定義這些信息并計算單詞之間相鄰出現的概率。
在百度分詞分析的過程中，無論是標題分詞還是主頁上相關關鍵詞的設置，都不能隨意使用百度搜索的任何關鍵詞，因為你會發現，主頁的標題可以使用百度搜索引擎截斷相關關鍵詞，排名靠前。
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