掌握百度分詞技術(shù)，使網(wǎng)站優(yōu)化錦上添花

從百度搜索引擎優(yōu)化的角度來(lái)看，如果分詞技術(shù)可以運(yùn)用恰當(dāng)，可以使你的網(wǎng)站優(yōu)化更上一層樓，其實(shí)分詞原理很簡(jiǎn)單，就是當(dāng)用戶輸入查詢關(guān)鍵詞的時(shí)候可以給用戶匹配相關(guān)準(zhǔn)確輸出結(jié)果，同時(shí)也是百度所追求的用戶友好度體驗(yàn)。

如果可以很好的掌握百度分詞技術(shù)就可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站關(guān)鍵詞的定位，而且可以羅列出長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞，從而帶動(dòng)網(wǎng)站更好的優(yōu)化，引來(lái)更多的流量，百度分詞技術(shù)比谷歌分詞先進(jìn)的原因是百度有一個(gè)巨大的詞庫(kù)，包含了人名、地名、企業(yè)名等，同時(shí)有正向的匹配和反向匹配，以較短的路徑滿足用戶的搜索需求。

百度分詞主要是以詞義、詞語(yǔ)、詞頻的方式滿足搜索引擎對(duì)詞語(yǔ)的抓取，具體的分詞原理分為這三大部分：

一、字符串匹配分詞方法

細(xì)分為是正向匹配法、反向匹配法、短路徑分詞法等。

1、正向匹配法

正向匹配法主要是結(jié)合我們長(zhǎng)期寫字的方式，將一個(gè)詞或者一句話從左向右來(lái)分詞，例如：“一個(gè)學(xué)生在教室上自習(xí)”，這一句話的正向匹配法就是一個(gè)，學(xué)生，正在，教室，上，自習(xí)，主要采用從左向右的匹配方法。

2、反向匹配法

反向匹配法與正向匹配法剛好相反，例如：“一個(gè)學(xué)生在教室上自習(xí)”主要是將學(xué)生，正在，教室，上，自習(xí)利用反向匹配法從右向左區(qū)分。

3、較短路徑分詞法

其實(shí)就是一段話中需要分出來(lái)的詞數(shù)比較少，盡可能將一句話分成幾個(gè)詞來(lái)區(qū)分，也有特殊情況，就是將正向匹配、反向匹配、短路徑匹配三者結(jié)合起來(lái)組成的分詞方法，例如正向大匹配與反向大匹配組合起來(lái)就叫做雙向大匹配法。

注：上圖為百度分詞技術(shù)的運(yùn)用

二、詞義分詞方法

詞義分詞方法就是利用一種機(jī)器語(yǔ)言來(lái)判斷的分詞方式，進(jìn)行句法、語(yǔ)義分析，借助語(yǔ)法信息和語(yǔ)義信息作出判斷處理歧義的現(xiàn)象，目前這樣的方法在百度中還不算成熟。

三、統(tǒng)計(jì)分析方法

統(tǒng)計(jì)分析主要是在人工標(biāo)注與統(tǒng)計(jì)特征下進(jìn)行的，對(duì)于中文進(jìn)行建立模型，在分詞階段通過(guò)模型來(lái)計(jì)算分詞出現(xiàn)的概率，能夠?qū)⒏怕实慕Y(jié)果作為最后的籌碼，比較常見的序列模型有HMM和CRF。

優(yōu)勢(shì)是可以很好的處理歧義和不能登錄詞的問(wèn)題，效果比字符串匹配效果要好。

劣勢(shì)是可能需要大量的人工標(biāo)注，速度會(huì)相對(duì)比較慢。

因?yàn)橄噜彽淖滞瑫r(shí)出現(xiàn)的次數(shù)較多，就越有可能組成一個(gè)詞語(yǔ)，所以字與詞相鄰部分出現(xiàn)的幾率可以很好地反應(yīng)詞語(yǔ)的可信度。

也可以對(duì)語(yǔ)料中臨邊出現(xiàn)的各個(gè)字的組合頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，預(yù)算出他們的共同信息，從而定義這些信息，計(jì)算這個(gè)詞之間相鄰的出現(xiàn)的概率。

在做百度分詞分析的過(guò)程中，不論是標(biāo)題TItle分詞，還是首頁(yè)相關(guān)關(guān)鍵詞設(shè)置，我們都不可以隨意使用百度搜索的任意一個(gè)關(guān)鍵詞，因?yàn)槟銜?huì)發(fā)現(xiàn)首頁(yè)標(biāo)題能利用百度搜索引擎切除相關(guān)關(guān)鍵詞排名靠前。

網(wǎng)站標(biāo)題：掌握百度分詞技術(shù)，使網(wǎng)站優(yōu)化錦上添花
文章起源：http://bm7419.com/news27/251727.html

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