SEO優(yōu)化實戰(zhàn)的經(jīng)驗總結(jié)范文
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最早的中文分詞辦法是由北京航天航空大學(xué)的梁南元教授提出的一種基于“”的分詞辦法。該方法是把整個句子讀一遍，然后把字典里有的詞都單獨標(biāo)示出來，當(dāng)遇到復(fù)合詞的時候（例如北京大學(xué)），就找到最長的詞匹配。遇到不認(rèn)識的字符串就分割成單個文字。
例如：“著名導(dǎo)演張藝謀說國慶節(jié)晚上將安排十萬人到天安門聯(lián)歡。”
根據(jù)該辦法，可以切分為：
“著名 | 導(dǎo)演 | 張藝謀 | 說 | 國慶節(jié) | 晚上 | 將 | 安排 | 十萬人 | 到 | 天安門 | 聯(lián)歡”
這樣的分詞辦法雖然說可以應(yīng)付很多的句子，但是由于細(xì)分的太多，在真正搜索引擎使用的過程中，到底哪一個詞才是重點就無法表述，從而搜索引擎搜索出的結(jié)果也不能達(dá)到最大的相關(guān)度。
在80年代，哈爾濱工業(yè)大學(xué)計算機博士生導(dǎo)師王曉龍博士提出了“最少詞數(shù)”的分詞理論，即為，一句話應(yīng)該是分詞最少的字符串，這樣會更多的讓搜索引擎更明白這句話到底是什么意思。但是它對于例如“二義性”的關(guān)鍵詞組，就不能說最長的分割就是最好的結(jié)果。
例如：“吉利大學(xué)城書店”
這個關(guān)鍵詞正確的分詞應(yīng)該是“吉利 | 大學(xué)城 | 書店”而不是詞典中的“吉利大學(xué) | 城 | 書店 ”
目前，主流的分詞辦法有兩種，一種是基于統(tǒng)計模型的文字處理，另外一種是基于字符串匹配的逆向最大匹配法。
基于統(tǒng)計模型的文字處理
從形式上看，詞是穩(wěn)定的字的組合，因此在上下文中，相鄰的字同時出現(xiàn)的次數(shù)越多，就越有可能構(gòu)成一個詞。因此字與字相鄰共現(xiàn)的頻率或概率能夠較好的反映成詞的可信度�？梢詫φZ料中相鄰共現(xiàn)的各個字的組合的頻度進(jìn)行統(tǒng)計，計算它們的互現(xiàn)信息。定義兩個字的互現(xiàn)信息，計算兩個漢字X、Y的相鄰共現(xiàn)概率�；ガF(xiàn)信息體現(xiàn)了漢字之間結(jié)合關(guān)系的緊密程度。當(dāng)緊密程度高于某一個閾值時，便可認(rèn)為此字組可能構(gòu)成了一個詞。這種方法只需對語料中的字組頻度進(jìn)行統(tǒng)計，不需要切分詞典，因而又叫做無詞典分詞法或統(tǒng)計取詞方法。但這種方法也有一定的局限性，會經(jīng)常抽出一些共現(xiàn)頻度高、但并不是詞的常用字組，例如“這一”、“之一”、“有的”、“我的”、“許多的”等，并且對常用詞的識別精度差，時空開銷大。實際應(yīng)用的統(tǒng)計分詞系統(tǒng)都要使用一部基本的分詞詞典（常用詞詞典）進(jìn)行串匹配分詞，同時使用統(tǒng)計方法識別一些新的詞，即將串頻統(tǒng)計和串匹配結(jié)合起來，既發(fā)揮匹配分詞切分速度快、效率高的特點，又利用了無詞典分詞結(jié)合上下文識別生詞、自動消除歧義的優(yōu)點。
基于字符串匹配的逆向最大匹配法
一般來說，在SEO中使用最多的分詞辦法就是基于字符串匹配的逆向最大匹配法。這種方法就是從句子的后面往前（從右向左）進(jìn)行分詞。
在搜索引擎運行的機制中，有很多種中文分詞的辦法，例如正向最大匹配分詞、逆向最大分析、基于統(tǒng)計的分詞等。但是在實際的搜索引擎運行過程中，分詞的辦法卻沒有這么簡單了。因為搜索引擎不僅僅要去考慮到分詞結(jié)果的正確性，還需要考慮到對于分不出來的詞的處理。
首先我們來討論分詞結(jié)果的準(zhǔn)確度，一般來說，搜索引擎是使用多種分詞的方式構(gòu)成一個混合分詞方式來進(jìn)行分詞的，因為這樣可以讓詞匯最大化的、更準(zhǔn)確的分開�；旌戏衷~的原理是：先使用專業(yè)詞典進(jìn)行分詞，之后再使用普通詞庫進(jìn)行一次分詞。
那么對于分不出來的詞，搜索引擎又是如何操作的呢？
一般來說，搜索引擎遇到這樣的關(guān)鍵詞時，會采取一元分詞+二元分詞+混合分詞+不分詞的方式來解決這樣的問題。
例如：“草泥馬是一種食草動物”
一元分詞結(jié)果：“草泥馬是一種食草動物”或者“草泥馬是一種食草動物”或者“草泥馬是一種食草動物”
二元分詞結(jié)果：“草泥泥馬是一種食草動物”。
第三種方式——干脆不分，以保持新詞的完整性。
在經(jīng)過了這一系列的分詞程序后，實際分詞的結(jié)果是：草泥泥馬草泥馬是一種食草食草動物食草動物。
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