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，它可以使你的網站優化達到一個更高的水平。事實上，分詞的原理非常簡單，即當用戶輸入查詢關鍵字時，可以將相關的準確輸出結果匹配給用戶。同時，也是百度追求的用戶友好體驗，超級排名系統編譯發布。 廊坊科遠網絡

如果能熟練掌握百度分詞技術，就可以實現網站關鍵詞的定位，并列出長尾關鍵詞，從而帶動網站更好的優化，吸引更多的流量。百度分詞技術之所以比谷歌分詞技術更先進，是因為百度擁有龐大的詞庫，包括人名、地名、企業名等，同時有正向匹配和反向匹配，以較短的路徑滿足用戶的搜索需求。 科遠網絡-分享優質信息

百度分詞主要是為了滿足搜索引擎對詞義、詞數和詞頻的把握 廊坊科遠網絡

1、 字符串匹配分詞方法 廊坊科遠網絡

分為正向匹配法、反向匹配法、短路徑分詞法等。 廊坊科遠網絡

正匹配法主要是結合我們長期以來的寫作方式，將一個詞或一個句子從左到右進行劃分。例如，“一個學生正在教室里學習”。這句話的正匹配法是學生、存在、課堂、在課堂上學習，主要采用從左到右的匹配法。 廊坊科遠網絡

反向匹配法與正向匹配法正好相反。例如，“一個學生在課堂上學習”主要采用逆向匹配的方法，從右到左區分學生、存在、課堂、學習。 m.iajd.cn

2、 詞義切分方法

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詞義切分的方法是利用機器語言判斷分詞的方式，對句法、語義進行分析，借助語法信息和語義信息做出判斷來處理歧義現象。目前，這種方法在百度還不成熟。

3、 統計分析法

統計分析主要是在人工標注和統計特征下進行的。對于中國人來說，這個模型是建立起來的。在分詞階段，通過該模型計算分詞的概率，并將概率結果作為最后一塊芯片。比較常見的序列模型是HMM和CRF。

它的優點是可以處理歧義和不能登錄詞，而且效果優于字符串匹配。

缺點是可能需要大量的人工標注，速度會比較慢。

由于相鄰詞在同一時間出現的頻率越高，形成一個詞的可能性就越大，因此詞與詞相鄰部分的概率可以很好地反映詞的可信度。

我們還可以通過統計語料庫中相鄰詞的組合頻率來估計它們的共同信息，從而定義這些信息并計算相鄰詞出現的概率。

在做百度分詞分析的過程中，無論是標題分詞，還是首頁相關關鍵字設置，我們都不能隨意使用百度搜索的任何關鍵字，因為你會發現首頁標題可以用百度搜索引擎刪除相關關鍵字，排名***。