SEO如何學懂關鍵詞分詞技術

seo如何做好分詞技術?如何分詞能夠滿足搜索引擎?什么是百度分詞?SEO是否有接觸一些分詞組件呢?從百度分詞不難看出，分詞是根據詞義、詞語、詞頻的方式，來決定搜索引擎對詞語的捕捉。

中文分詞一般為：字符串匹配、統計分詞、詞義分詞。

第一種：字符串匹配分詞

這種分詞技術又稱之為機械分詞方法，直白說就是掃描字符串，查詢頁面中字符串的子串和詞相同，則視為匹配，該類分詞一般會加入啟發式規則，例如：正向/逆向很大化匹配、長詞優化等方法。

優勢：匹配速度快，實現過程簡單

劣勢：難以區分歧義詞，匹配不精準

案例：庖丁解牛分詞器就是基于字符串匹配的分詞

例子：天線貓網絡推廣公司

“天線貓、天線貓網、推廣、公司”“天線貓、推廣網、公司”

正向很大值匹配：把關鍵詞從左到右進行匹配

逆向很大值匹配：把關鍵詞從右到左進行匹配

很短路徑分詞法：搜索引擎提取文中詞數很小值

第二種：統計分詞

這類分詞基于人工標注的詞性和統計特征，對中文進行建模，即根據觀測到的數據(標注好的語料)對模型參數進行估計，即練習。在分詞階段再通過模型計算各種分詞出現的概率，將概率很大的分詞結果作為很終結果。常見的序列標注模型有HMM和CRF。

優點：很好處理歧義和未登錄詞問題，效果比基于字符串匹配效果好

缺點：需要大量的人工標注數據，較慢的分詞速度

相鄰的字同時出現的次數越多，就越有可能構成一個詞。因此字與字相鄰共現的頻率或概率能夠較好的反映成詞的可信度。

可以對語料中相鄰共現的各個字的組合的頻度進行統計，計算它們的互現信息。定義兩個字的互現信息，計算兩個漢字X、Y的相鄰共現概率。互現信息體現了漢字之間結合關系的緊密程度。

第三種：詞義分詞

詞義分詞法：通過機器語音判定的分詞方法，主要用以處理歧義現象。

文章來源：未知

文章標題：SEO如何學懂關鍵詞分詞技術?

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