一、什么是中文分詞算法

中文分詞算法是指將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞，與英文以空格作為天然的分隔符不同，中文字符在語義識別時，需要把數個字符組合成詞，才能表達出真正的含義。分詞算法是文本挖掘的基礎，通常應用于自然語言處理、搜索引擎、智能推薦等領域。

二、分詞算法分類

中文分詞算法大概分為三大類，第一類是基于字符串匹配，即掃描字符串，假如發現字符串的子串和詞典中的詞相同，就算匹配，比如機械分詞方法。這類分詞通常會加入一些啟發式規則，比如“正向/反向很大匹配”，“長詞優先”等。第二類是基于統計以及機器學習的分詞方法，它們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。

三、機械分詞算法

(1)匹配方法

機械分詞方法按照掃描方向的不同，可以分為正向匹配和逆向匹配;按照不同長度優先匹配的情況，可以分為很大(很長)匹配和很小(很短)匹配;常用的幾種機械分詞方法如下：

①、正向很大匹配法(由左到右的方向);如以例句“達觀數據是一家大數據公司”，使用正向很大匹配法分詞的結果為“達觀/數據/是一/家/大數據/公司”

②、逆向很大匹配法(由右到左的方向);同樣以例句“達觀數據是一家大數據公司”，使用逆向很大匹配法分詞的結果為“達觀/數據/是/一家/大數據/公司”

③、很少切分(使每一句中切出的詞數很小)。例句“達觀數據是一家大數據公司”被分為“達觀數據/是/一家/大數據公司”。

四、中文分詞算法在SEO優化中的應用：

10個人有9個人不知道中文分詞，也這是很多做SEO的硬傷，假如連很基本的搜索引擎中文分詞技術算法都不知道，只能用一句摸著石頭過河來形容了。深度了解百度中文技術可以讓搜索引擎排名變得簡單化，清楚化。那么如何理解中文分詞技術是本文的核心課點。首先在了解百度中文技術以前要了解一個語義分析系統，搜索引擎不像人的大腦一樣可以很直接的通用意識行為來判別一個網頁的核心主題。

比如我們作為一個用戶看到一篇文章叫做我的父親，對于用戶而言，你很直觀的感覺的就是該網頁文章的核心關鍵詞就是父親，絕對不是我或者別的，之所以有這種感覺那是因為所謂用戶來思考，父親是一個名詞，我是代詞，的是助詞。但是對于搜索引擎本身來講它是不可能像人的大腦一樣思考這個意識來決定網頁核心主題的，對于中國人來說，語義分析和詞性則是搜索引擎利用區別網頁核心關鍵詞的主要方式，比如我們都知道中文有名詞、形容詞、動詞、介詞、副詞等等。并且不同的詞性他的含義和作用也完全不一樣，那么搜索引擎如何借助詞性來判定關鍵詞的核心主題呢?

假如我們從大范圍來講，一個網頁的主題包含的關鍵詞不少，但是真正有價值的關鍵詞其實就那么幾個，并且這些有價值的詞我們暫且稱為核心關鍵詞。從詞性來看，多數這些有價值的詞均為名詞形態，假如不了解該詞到底屬于什么關鍵詞詞性可以通過語義分析系統去識別(網址：ictclas.nlpir.org/nlpir/)，也可以對照一下自己網站的關鍵詞，核心詞絕對是以名詞為主。

一般來說，核心關鍵詞定位多數都是名詞+動詞，或者名詞+形容詞，比如小明在奔跑，該標題對于用戶來說，都知道核心關鍵詞是小明，沒了小明奔跑就沒有任何價值了。但是對于搜索引擎來說肯定不理解，從上面我們所講到的分詞原理，可以了解到該詞的核心關鍵詞也是小明，因為小明是名詞，奔跑是動詞，也叫做名+動。當然定位核心關鍵詞的首要條件是必須是詞性的頻次相等的情況下才會優先將名詞定位核心關鍵詞，比如漂亮_漂亮同義詞_漂亮的含義，雖然該標題里面漂亮是形容詞，并且也包含了其他名詞，但是為何核心詞是漂亮而不是其他名詞，因為頻次相同才會將名詞定位核心詞，頻次不相同優先將頻次很大的關鍵詞定位核心關鍵詞。

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