seo如何做好分词技术?如何分词能够满足搜索引擎?

阅读模式 · 学习于 2019-1-16 17:41:18

　　什么是百度分词?SEO是否有接触一些分词组件呢?从百度分词不难看出，分词是根据词义、词语、词频的方式，来决定搜索引擎对词语的捕捉。分词技术是搜索引擎对用户提交的关键词进行处理以后，根据用户的关键词串进行匹配的一种技术。虽然谷歌是这种技术的创始者，但由于中文比英文复杂得多，所以中文分词这方面还是百度领先。
　　中文分词一般为：字符串匹配、统计分词、词义分词。
　　第一种：字符串匹配分词
　　这种分词技术又称之为机械分词方法，直白说就是扫描字符串，查询页面中字符串的子串和词相同，则视为匹配，该类分词一般会加入启发式规则，例如：正向/逆向最大化匹配、长词优化等方法。
　　优势：匹配速度快，实现过程简单
　　劣势：难以区分歧义词，匹配不精准
　　案例：庖丁解牛分词器就是基于字符串匹配的分词
　　例子：成都网络推广公司
　　“成都、成都网、推广、公司”“成都、推广网、公司”
　　正向最大值匹配：把关键词从左到右进行匹配
　　逆向最大值匹配：把关键词从右到左进行匹配
　　最短路径分词法：搜索引擎提取文中词数最小值
　　SEO关键词分词技术

　　第二种：统计分词
　　这类分词基于人工标注的词性和统计特征，对中文进行建模，即根据观测到的数据(标注好的语料)对模型参数进行估计，即训练。在分词阶段再通过模型计算各种分词出现的概率，将概率最大的分词结果作为最终结果。常见的序列标注模型有HMM和CRF。
　　优点：很好处理歧义和未登录词问题，效果比基于字符串匹配效果好
　　缺点：需要大量的人工标注数据，较慢的分词速度
　　相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度。
　　可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息，计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。
　　第三种：词义分词
　　词义分词法：通过机器语音判定的分词方法，主要用以处理歧义现象。

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