SEO中文分詞的實際案例

1、如何把分詞運用到SEO中

何謂搜索引擎中的seo分詞技術，就是說，搜索引擎建立一個索引庫，將頁面上的文字進行拆分，然後將分好的詞一個個都放在索引庫里的技術，叫做分詞；搜索引擎的這種技術，就叫做分詞技術。 怎麼理解呢？這項技術是搜索引擎的一項技術，這種技術對於seo來說意義是非常大的，因為他會改變我們對於關鍵詞的認識習慣。 比如說，如果我們將「seo培訓」優化到了首頁，那麼，「seo」、「培訓」這些詞也會有非常好的權重，雖然沒有「seo培訓」權重高，但是我們在後面只要稍微優化一下，排名也會很容易的上來。 如果你僅僅將「燈」、「茶」等詞優化到了百度首頁，那麼這些單個的字是分不出其他詞的，所以說搜索引擎不會給其他的詞分到權重。 所以，我們在寫頁面的關鍵詞時，要利用搜索引擎的這項技術，合理的書寫、布局我們的關鍵詞，使頁面盡可能多的命中關鍵詞，這樣可以讓更多的關鍵詞有排名。

2、什麼是中文分詞及中文分詞的應用

這種方法又叫做機械分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個「充分大的」機器詞典中的詞條進行配，若在詞典中找到某個字元串，則匹配成功（識別出一個詞）。按照掃描方向的不同，串匹配分詞方法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，可以分為最大（最長）匹配和最小（最短）匹配；按照是否與詞性標注過程相結合，又可以分為單純分詞方法和分詞與標注相結合的一體化方法。常用的幾種機械分詞方法如下： 1）正向最大匹配法（由左到右的方向）； 2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）； 3）最少切分（使每一句中切出的詞數最小）。還可以將上述各種方法相互組合，例如，可以將正向最大匹法和逆向最大匹法結合起來構成雙向匹配法。統計結果表明，單純使用正向最大匹配的錯誤率為1/169，單純使用逆向最大匹配的錯誤率為1/245。但這種精度還遠遠不能滿足實際的需要。實際使用的分詞系統，都是把機械分詞作為一種初分手段，還需通過利用各種其它的語言信息來進一步提高切分的准確率

3、SEO案例："到底SEO是什麼"中的分詞寫作技巧

SEO（Search Engine Optimization）漢譯為搜索引擎優化。搜索引擎優化是一種利用搜索引擎的搜索規則專來提高目前網站在有關搜屬索引擎內的自然排名的方式。SEO的目的理解是：為網站提供生態式的自我營銷解決方案，讓網站在行業內占據領先地位，從而獲得品牌收益；SEO包含站外SEO和站內SEO兩方面；SEO是指為了從搜索引擎中獲得更多的免費流量，從網站結構、內容建設方案、用戶互動傳播、頁面等角度進行合理規劃，使網站更適合搜索引擎的索引原則的行為；使網站更適合搜索引擎的索引原則又被稱為對搜索引擎優化，對搜索引擎優化不僅能夠提高SEO的效果，還會使搜索引擎中顯示的網站相關信息對用戶來說更具有吸引力。

4、如何在SEO中靈活運用百度中文分詞技術

第一：字元串匹配的分詞方法

（1）正向最大匹配法

就是把一個詞從左至右來分詞。

舉個例子：」不知道你在說什麼」

這句話採用正向最大匹配法是如何分的呢？「不知道，你，在，說什麼」。

（2）反向最大匹配法

「不知道你在說什麼」反向最大匹配法來分上面這段是如何分的。「不，知道，你在，說，什麼」，這個就分的比較多了，反向最大匹配法就是從右至左。

（3）就是最短路徑分詞法。

就是說一段話裡面要求切出的詞數是最少的。

「不知道你在說什麼」最短路徑分詞法就是指，把上面那句話分成的詞要是最少的。「不知道，你在，說什麼」，這就是最短路徑分詞法，分出來就只有3個詞了。

（4）雙向最大匹配法。

而有一種特殊的情況，就是關健詞前後組合內容被認為粘性相差不大，而搜索結果中也同時包含這兩組詞的話，百度會進行正反向同時進行分詞匹配。

第二：詞義分詞法

就是一種機器語音判斷的分詞方法。很簡單，進行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現象來分詞，這種分詞方法，現在還不成熟，處在測試階段

第三：統計分詞法

根據片語的統計，就會發現兩個相鄰的字出現的頻率最多，那麼這個詞就很重要。就可以作為用戶提供字元串中的分隔符，這樣來分詞。

比如，「我的，你的，許多的，這里，這一，那裡」等等，這些詞出現的比較多，就從這些詞裡面分開來。

如果一天寫10篇文章，一年就可以寫3650篇文章，給你的網站寫3650個關鍵詞並合理布局到你網站中，可以使用關鍵詞挖掘工具提詞，根據用戶需求進行關鍵詞的篩選，吸引流量指日可待。分詞還有一種好處，那就是提升內頁的排名。SEO是心理學，去猜想用戶使用什麼詞搜索，從而進行非常有意思的工作。

5、seo優化中網站標題與百度中文分詞的關系

seo優化的細節過程中標題是非常重要的元素之一，在seo的交流與討論中曾有人說過這樣一句話，seo不就是改改標題加加友情鏈接嘛，當時還是一笑了之，如今想來這位朋友真說對了一句話，seo優化細節過程中，網站的標題還是非常重要的。那麼百度中文分詞與網站標題到底有什麼關系呢？
1、搜索詞與網站標題完全匹配
當用戶在百度搜索的時候，搜索詞如果和您的網站標題完全匹配，當您的網站達到一定的權重的時候就會有個好的排名，那麼如果詞不和您的網站標題完全匹配就進行分詞，分詞的方式參與了中文分詞原理的綜合方式。
2、搜索詞不匹配才進行分詞
當詞語與您的網站標題不匹配的時候就會進行分詞，分詞的方式會參與，正向、逆向、統計、理解、以及新詞和歧義詞。

6、有哪些比較好的中文分詞方案

中文分詞演算法大概分為兩大類

a.第一類是基於字元串匹配，即掃描字元串，如果發現字元串的子串和詞相同，就算匹配。
這類分詞通常會加入一些啟發式規則，比如「正向/反向最大匹配」, 「長詞優先」 等策略。

這類演算法優點是速度塊，都是O(n)時間復雜度，實現簡單，效果尚可。

也有缺點，就是對歧義和未登錄詞處理不好。

b.第二類是基於統計以及機器學習的分詞方式

這類分詞基於人工標注的詞性和統計特徵，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，即訓練。 在分詞階段再通過模型計算各種分詞出現的概率，將概率最大的分詞結果作為最終結果。常見的序列標注模型有HMM和CRF。

這類分詞演算法能很好處理歧義和未登錄詞問題，效果比前一類效果好，但是需要大量的人工標注數據，以及較慢的分詞速度。

7、搜索引擎常用的中文分詞的方法有哪些

分詞是指將一段句子切分成一個個單獨的詞項，對於英文來講，單詞作為詞項，由於英文的書寫格式，詞與詞之間必須有空格，這樣搜索引擎很容易將一段句子處理成詞項的集合;但是中文來講，詞之間沒有空格，搜索引擎不能夠直接將句子處理成詞項的集合，需要一個分詞過程，這里簡單介紹搜索引擎中文分詞的方法。

一、基於詞典的分詞方法

也叫「機械分詞法」，將分詞的句子與詞典中的詞語進行匹配，如果匹配成功，則將匹配的部分作為一個詞，最後生成一個詞語序列，根據分詞的方向與優先長度不同可分為一下四種方法：

1、正向匹配法

根絕句子的正序(由左至右)進行匹配，例如：發展中國家，切分為：發展/中國/家。

2、逆向匹配法

根據句子的逆序(由右至左)進行匹配，例如：發展中國家，切分為：發展/中/國家。

3、最大匹配法

根據詞典中最長的詞語的長度確切分，如果不是，則在使用次一級長度去切分，假設字典中最長的詞語是4個，以「發展中國家」為例，首先截取前四個「發展中國」判斷，如果與字典中的詞匹配，那麼就是詞項，如果不匹配，那就截取前三個詞「發展中」來判斷，以此類推直至切分出詞項。

4、最小匹配法

同最大匹配法剛好相反。

二、基於理解分詞的方法

為了解決分詞中的歧義問題，搜索引擎完全模擬人理解句子的過程，對句子進行句法分析與語義分析，這個方法需要大量的語言知識和信息，計算過程比較復雜，對搜索引擎的基礎硬體要求比較高。

三、基於統計分詞的方法

隨著時代與互聯網的發展，會產生很多新的詞彙，例如一些人名、新科技名詞、新事件名(比如XX門、XX帝等)，這些詞彙未被詞典收錄，這些詞成為「未登錄詞」，這些詞彙的切分就要依靠統計分詞的方法，搜索引擎通過統計這些字在整個語料庫中出現的頻率，例如在語料庫中發現「S」、「E」、「O」同時出現的次數非常高，那麼搜索引擎就判定」SEO」是一個詞彙。

8、中文分詞的技術難點

有了成熟的分詞演算法，是否就能容易的解決中文分詞的問題呢？事實遠非如此。中文是一種十分復雜的語言，讓計算機理解中文語言更是困難。在中文分詞過程中，有兩大難題一直沒有完全突破。 歧義是指同樣的一句話，可能有兩種或者更多的切分方法。主要的歧義有兩種：交集型歧義和組合型歧義，例如：表面的，因為「表面」和「面的」都是詞，那麼這個短語就可以分成「表面 的」和「表 面的」。這種稱為交集型歧義（交叉歧義）。像這種交集型歧義十分常見，前面舉的「和服」的例子，其實就是因為交集型歧義引起的錯誤。「化妝和服裝」可以分成「化妝 和 服裝」或者「化妝 和服 裝」。由於沒有人的知識去理解，計算機很難知道到底哪個方案正確。
交集型歧義相對組合型歧義來說是還算比較容易處理，組合型歧義就必須根據整個句子來判斷了。例如，在句子「這個門把手壞了」中，「把手」是個詞，但在句子「請把手拿開」中，「把手」就不是一個詞；在句子「將軍任命了一名中將」中，「中將」是個詞，但在句子「產量三年中將增長兩倍」中，「中將」就不再是詞。這些詞計算機又如何去識別?
如果交集型歧義和組合型歧義計算機都能解決的話，在歧義中還有一個難題，是真歧義。真歧義意思是給出一句話，由人去判斷也不知道哪個應該是詞，哪個應該不是詞。例如：「乒乓球拍賣完了」，可以切分成「乒乓 球拍 賣 完 了」、也可切分成「乒乓球 拍賣 完 了」，如果沒有上下文其他的句子，恐怕誰也不知道「拍賣」在這里算不算一個詞。 命名實體（人名、地名）、新詞，專業術語稱為未登錄詞。也就是那些在分詞詞典中沒有收錄，但又確實能稱為詞的那些詞。最典型的是人名，人可以很容易理解。句子「王軍虎去廣州了」中，「王軍虎」是個詞，因為是一個人的名字，但要是讓計算機去識別就困難了。如果把「王軍虎」做為一個詞收錄到字典中去，全世界有那麼多名字，而且每時每刻都有新增的人名，收錄這些人名本身就是一項既不劃算又巨大的工程。即使這項工作可以完成，還是會存在問題，例如：在句子「王軍虎頭虎腦的」中，「王軍虎」還能不能算詞？
除了人名以外，還有機構名、地名、產品名、商標名、簡稱、省略語等都是很難處理的問題，而且這些又正好是人們經常使用的詞，因此對於搜索引擎來說，分詞系統中的新詞識別十分重要。新詞識別准確率已經成為評價一個分詞系統好壞的重要標志之一。

9、中文分詞原理 百度如何分詞 分詞對seo的影響

分詞是搜索引擎的一種技術，做seo可以合理利用搜索引擎的分詞技術，避免關鍵詞堆砌

10、什麼是SEO分詞技術

分詞技術是指，一個關鍵詞，舉例子來說，我的網站里有「空中英語教室」這個關鍵詞，分詞技術是把這個短語分為「空中」「英語」「教室」這三個詞。大家所聽說的優化都是強調，要反復出現「空中英語教室」這個詞，其實，從技術的角度來說，做這個詞時，你要做三個詞「空中」「英語」「教室」的優化，把這三個詞的密度提升好，這樣，你的排名才會靠前。所以給大家一個思路，做關鍵詞時，你要把片語分開做優化。分詞技術涉及到搜索引擎詞典等等核心技術，這種核心技術是不可能被更改的，通過此種方式的優化，永遠都是排名的一部分因素，所以通過此種方式坐上去的排名，很難掉下來，比單純的優化一個大的片語好的多。