分词方法有哪些
分词是指将一段句子切分成一个个单独的词项，对于英文来讲，单词作为词项，由于英文的书写格式，词与词之间必须有空格，这样搜索引擎很容易将一段句子处理成词项的集合;但是中文来讲，词之间没有空格，搜索引擎不能够直接将句子处理成词项的集合，需要一个分词过程，这里简单介绍搜索引擎中文分词的方法。一、基于词典的分词方法也叫“机械分词法”，将分词的句子与词典中的词语进行匹配，如果匹配成功，则将匹配的部分作为一个词，最后生成一个词语序列，根据分词的方向与优先长度不同可分为一下四种方法：1、正向匹配法根绝句子的正序(由左至右)进行匹配，例如：发展中国家，切分为：发展/中国/家。2、逆向匹配法根据句子的逆序(由右至左)进行匹配，例如：发展中国家，切分为：发展/中/国家。3、最大匹配法根据词典中最长的词语的长度确切分，如果不是，则在使用次一级长度去切分，假设字典中最长的词语是4个，以“发展中国家”为例，首先截取前四个“发展中国”判断，如果与字典中的词匹配，那么就是词项，如果不匹配，那就截取前三个词“发展中”来判断，以此类推直至切分出词项。4、最小匹配法同最大匹配法刚好相反。二、基于理解分词的方法为了解决分词中的歧义问题，搜索引擎完全模拟人理解句子的过程，对句子进行句法分析与语义分析，这个方法需要大量的语言知识和信息，计算过程比较复杂，对搜索引擎的基础硬件要求比较高。三、基于统计分词的方法随着时代与互联网的发展，会产生很多新的词汇，例如一些人名、新科技名词、新事件名(比如XX门、XX帝等)，这些词汇未被词典收录，这些词成为“未登录词”，这些词汇的切分就要依靠统计分词的方法，搜索引擎通过统计这些字在整个语料库中出现的频率，例如在语料库中发现“S”、“E”、“O”同时出现的次数非常高，那么搜索引擎就判定”SEO”是一个词汇。
分词的基本原理
本文只是对NLP知识进行梳理，巩固及时查漏补缺。 在对文本处理的时候，首要做的就是分词。英文可以按空格分词，但有时候需要把多个单词作为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要作为一个词看待。而中文没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都是类似的，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 三大主流分词方法： 现代分词几乎都是基于统计的分词，而统计的样本内容来自于一些标准的语料库。 假如有一个句子： “小明来到荔湾区” ，我们期望语料库统计后分词的结果是： "小明/来到/荔湾/区" ，而不是 “小明/来到/荔/湾区” 。那么如何做到这一点呢？ 从统计的角度，我们期望 "小明/来到/荔湾/区" 这个分词后句子出现的概率要比 “小明/来到/荔/湾区” 大。数学表示就是：如果有一个句子S，它有m种分词选项， 其中下标 代表第 种分词的词个数。如果我们从中选择了最优的第𝑟种分词方法，那么这种分词方法对应的统计分布概率应该最大，即： 但是我们的概率分布 并不好求出来，因为它涉及到 个分词的联合分布。在NLP中，为了简化计算，我们通常使用马尔科夫假设，即每一个分词出现的概率仅仅和前一个分词有关，即： 由马尔科夫假设，则联合分布为： 而通过我们的标准语料库，我们可以近似的计算出所有的分词之间的二元条件概率，比如任意两个词 , ，它们的条件概率分布可以近似的表示为： 其中𝑓𝑟𝑒𝑞(𝑤1,𝑤2)表示𝑤1,𝑤2在语料库中相邻一起出现的次数，而其中𝑓𝑟𝑒𝑞(𝑤1),𝑓𝑟𝑒𝑞(𝑤2)分别表示𝑤1,𝑤2在语料库中出现的统计次数。 利用语料库建立的统计概率，对于一个新的句子，我们就可以通过计算各种分词方法对应的联合分布概率，找到最大概率对应的分词方法，即为最优分词。 2.1 正向最大匹配思想MM 例： 我们要对 南京市长江大桥 这个句子进行分词，根据正向最大匹配的原则： 2.2 逆向最大匹配算法RMM 该算法是正向最大匹配的逆向思维，匹配不成功，将匹配字段的最前一个字去掉，实验表明，逆向最大匹配算法要优于正向最大匹配算法。 例：取出 南京市长江大桥 的后四个字“长江大桥”，发现词典中有匹配，切割下来；对剩余的“南京市”进行分词，整体结果为：南京市、长江大桥。 2.3 双向最大匹配法BM 双向最大匹配法是将正向最大匹配法得到的分词结果和逆向最大匹配法的到的结果进行比较，从而决定正确的分词方法。 例：双向的最大匹配，即把所有可能的最大词都分出来，上面的句子可以分为：南京市、南京市长、长江大桥、江、大桥。 2.4 设立切分标志法 收集切分标志，在自动分词前处理切分标志，再用MM、RMM进行细加工。 随着大规模语料库的建立，统计机器学习方法的研究和发展，基于统计的中文分词方法渐渐成为了主流方法。 主要思想 ：把每个词看做是由词的最小单位各个字组成的，如果相连的字在不同的文本中出现的次数越多，就证明这相连的字很可能就是一个词。因此我们就可以利用字与字相邻出现的频率来反应成词的可靠度，统计语料中相邻共现的各个字的组合的频度，当组合频度高于某一个临界值时，我们便可认为此字组可能会构成一个词语。 主要统计模型： N元模型 只依赖于前一个词太武断了，我们能不能依赖于前两个词呢？ 这样也是可以的，只不过这样联合分布的计算量就大大增加了。我们一般称只依赖于前一个词的模型为二元模型(Bi-Gram model)，而依赖于前两个词的模型为三元模型。以此类推，我们可以建立四元模型，五元模型,...一直到通用的N元模型。越往后，概率分布的计算复杂度越高。当然算法的原理是类似的。 在实际应用中，N一般都较小，一般都小于4，主要原因是N元模型概率分布的空间复杂度为O( )，其中|V|为语料库大小，而N为模型的元数，当N增大时，复杂度呈指数级的增长。 N元模型的分词方法虽然很好，但是要在实际中应用也有很多问题， 维特比算法与分词 为了简化原理描述，我们的讨论都是以二元模型为基础。 对于一个有很多分词可能的长句子，我们当然可以用暴力方法去计算出所有的分词可能的概率，再找出最优分词方法。但是用维特比算法可以大大简化求出最优分词的时间。 大家一般知道维特比算法是用于隐式马尔科夫模型HMM解码算法的，但是它是一个通用的求序列最短路径的方法，不光可以用于HMM，也可以用于其他的序列最短路径算法，比如最优分词。 维特比算法采用的是动态规划来解决这个最优分词问题的，动态规划要求局部路径也是最优路径的一部分，很显然我们的问题是成立的。首先我们看一个简单的分词例子："人生如梦境"。它的可能分词可以用下面的概率图表示： 参考： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6677078.html
浅谈搜索引擎中的seo分词技术
何谓搜索引擎中的seo分词技术，就是说，搜索引擎建立一个索引库，将页面上的文字进行拆分，然后将分好的词一个个都放在索引库里的技术，叫做分词；搜索引擎的这种技术，就叫做分词技术。 怎么理解呢？这项技术是搜索引擎的一项技术，这种技术对于seo来说意义是非常大的，因为他会改变我们对于关键词的认识习惯。 比如说，如果我们将“seo培训”优化到了首页，那么，“seo”、“培训”这些词也会有非常好的权重，虽然没有“seo培训”权重高，但是我们在后面只要稍微优化一下，排名也会很容易的上来。 如果你仅仅将“灯”、“茶”等词优化到了百度首页，那么这些单个的字是分不出其他词的，所以说搜索引擎不会给其他的词分到权重。 所以，我们在写页面的关键词时，要利用搜索引擎的这项技术，合理的书写、布局我们的关键词，使页面尽可能多的命中关键词，这样可以让更多的关键词有排名。
分词技术的基本介绍
我们要理解分词技术先要理解一个概念。那就是查询处理，当用户向搜索引擎提交查询后，搜索引擎接收到用户的信息要做一系列的处理。步骤如下所示：1.首先是到数据库里面索引相关的信息，这就是查询处理。那么查询处理又是如何工作的呢？很简单，把用户提交的字符串没有超过3个的中文字，就会直接到数据库索引词汇。超过4个中文字的，首先用分隔符比如空格，标点符号，将查询串分割成若干子查询串。举个例子。“什么是百度分词技术” 我们就会把这个词分割成“ 什么是，百度，分词技术。”这种分词方法叫做反向匹配法。2.然后再看用户提供的这个词有没有重复词汇如果有的话，会丢弃掉，默认为一个词汇。接下来检查用户提交的字符串，有没有字母和数字。如果有的话，就把字母和数字认为一个词。这就是搜索引擎的查询处理。
【热门技术】什么是搜索引擎分词技巧
今天给大家分享一个我在网上看到的SEO精彩实例，大家一定看过ZAC的“搜索引擎每日一贴”吧？用ZAC的博客文章作为实例，分享一个SEO写作技巧——分词写作。 什么是分词？ 简单的说：就是把语句正确分解成词组的技术，搜索引擎核心技术之一。搜索引擎抓到一个 今天给大家分享一个我在网上看到的SEO精彩实例，大家一定看过ZAC的“搜索引擎每日一贴”吧？用ZAC的博客文章作为实例，分享一个SEO写作技巧——分词写作。什么是分词？简单的说：就是把语句正确分解成词组的技术，搜索引擎核心技术之一。搜索引擎抓到一个页面，找到核心内容后就开始进行词组分解。分词完成后才开始后续的关键词密度计算等等。比如： www.zgseo.tk 自贡SEO博客可以分词成为：自贡SEO，SEO博客分词写作： 指的是在编辑文章时，主要包括原创、半原创，有意的对目标关键词的分词进行多次重复的写作意识。下面以ZAC的这篇“到底SEO是什么”作为案例进行讲解。这篇文章的目标关键词是“SEO是什么”，我们先看一下该文章的排名。（百度谷歌的排名情况）目前关键词“SEO是什么”，百度第五、谷歌也第五，下面是2张SERP的截图。现在我们来看一下这篇文章的写作技巧。首先，我们需要了解目标关键词和目标关键词的分词结果：目标关键词： SEO是什么该目标关键词可以分解成2个词： SEO 什么 “是”在这里是连词，所以可以忽略。下面我们分别查看关键词及分词在“到底SEO是什么”一文中的出现情况。下面是三张截图，黄底部分是关键词首先我们通过下图，可以看到“SEO是什么”在文章中出现2次，一次接近头部并加粗了，另一次接近底部。（“SEO是什么”在文章中的分布）再来看看“SEO”出现的情况，文中一共显示了15次，如下图：最后再看看“什么”出现几次，文中“什么”一共出现7次，如下图：（“什么”在文章中出现几次）该文章中：SEO是什么 出现2次SEO 出现15次什么 出现7次大家注意，文中带“什么”的句子，其实都是可有可无的话。举例：“大公司的链接都是用户自己给的，人家根本不去做什么外部链接建设??”这句话里的“什么”，完全可以去掉，一样可以读的通，并且保持原意。ZAC平时就习惯用“什么”吗？NO！该文章中出现7次“什么”，完全是ZAC为了争取“SEO是什么”这个关键词排名而出现的。这就SEO高手在写作过程中的分词意识！当我们在给编辑人员进行培训时，必须灌输他们分词意识，一开始可以强硬的要求编辑人员最少出现关键词次数，慢慢的习惯后就不用限制的。利用分词写作技巧原创的文章，即使是半原创，一般的小关键词可以轻松搞定。当然，首先你的网站本身需要一定的权重。
怎么在SEO中学会运用关键词分词技术
搜外网告诉你字符串匹配的分词方法
1正向最大匹配法
就是把一个词从左至右来分词。
举个例子：”不知道你在说什么”
这句话采用正向最大匹配法是如何分的呢？“不知道，你，在，说什么”。
2反向最大匹配法
“不知道你在说什么”反向最大匹配法来分上面这段是如何分的。“不，知道，你在，说，什么”，这个就分的比较多了，反向最大匹配法就是从右至左。
3就是最短路径分词法。
就是说一段话里面要求切出的词数是最少的。
“不知道你在说什么”最短路径分词法就是指，把上面那句话分成的词要是最少的。“不知道，你在，说什么”，这就是最短路径分词法，分出来就只有3个词了。
4双向最大匹配法。
而有一种特殊的情况，就是关健词前后组合内容被认为粘性相差不大，而搜索结果中也同时包含这两组词的话，百度会进行正反向同时进行分词匹配。
什么是关键词分词，为什么要分词？
关键词分词又叫切词，它是将连续的字序列按照一定规则重新组合成词序列的过程
为什么要分词？
这里说的分词是中文分词，因为对英文而言，是以单词为单位词与词之间有空格隔开。而中文是以字为单位，多个字连在一起才能构成一个表达具体 含义的词。词与词之间没有分割，因此，对于支持自然语言检索的工具，从语句中划分出具有独立意义的词的过程即进行中文分词必不可少！
什么是百度分词？百度分词技术又是什么？
首先查询专用词典(人名,部分地名等)，将专有名称切出，剩下的部分采取双向匹配分词策略。
如果两者切分结果相同，说明没有歧义，直接输出分词结果
如果不一致，则输出最短路径的那个结果
如果长度相同。则选择单字词少的那一组切分结果。如果单字也相同，则选择正向分词结果。
如果说百度有优势的话，唯一的优势就是那个很大的专用词典。
这个专用词典登录了人名(比如大长今)。称谓(比如老太太)。部分地名(比如阿联酋等)。
从语料库里面不断识别出词典未登录词。逐渐扩充这个专门词典。Spelling Checker（百度词典）拼写检查错误提示(以及拼音提示功能)，拼写检查错误提示是搜索引擎都具备的一个功能。也就是说用户提交查询给搜索引擎，搜索引擎检查看是否用户输入的拼写有错误。
对于中文用户来说一般造成的错误是输入法造成的错误。
那么我们就来分析看看百度是怎么实现这一功能的。
我们分析拼写检查系统关注以下几个问题:
(1)系统如何判断用户的输入是有可能发生错误的查询?
那么百度有又是如何做到这些的？百度判断用户输入是否错误的标准，
我觉得应该是查字典，如果发现字典里面不包含这个词汇，那么很有可能是个错误的输入。此时启动错误提示功能，这个很好判断，
因为如果是一个正常词汇的话，百度一般不会有错误提示。而你故意输入一个词典不可能包含的所谓词汇
此时百度一般会提示你正确的检索词汇。
百度又是怎么提示正确词汇的呢？
很明显是通过拼音的方式，在百度输入查询“紫材”。
百度提供的提示词汇为: “紫菜”，
是同音字。所以百度必然维持着一个同音词词典。里面保留着同音词信息
比如可能包含着下面这条词条: “ zi cai 紫材”，
另外还有一个标注拼音程序，
现在能够看到的基本流程是：用户输入“紫材”，查词典。发现没有这个词汇，启动标注拼音程序。将“紫材”标注为拼音“zhi cai”。然后查找同音词词典，发现同音词“紫菜”，那么提示用户可能的正确拼写。
但是还有一些遗留的小问题。比如是否将词表里面所有同音词都作为用户的提示信息？
比如某个拼音有10个同音词，是否都输出呢？
大家觉得百度会都输出吗？百度并没有将所有同音词都输出，而是选择一定筛选标准。选择其中几个输出，怎么证明这一点？
我们看看拼音“liu li”的同音词。搜狗拼音输入法提示同音词汇有“六里 刘历 琉璃 流利 刘丽”等N个。
这里是故意输入一个词典不包含的词汇，这样百度的拼写检查才开始工作。百度提示您要找的是不是: “流氓”。我们改换输入“遛邙”。
看百度的查询呈现，
就没有提示您要找的是不是“流氓”了。看看我两次输入的字有什么区别，这说明什么？
说明不是所有同音词都给提示，而是选择性的做呈现提示。那么选择的标准是什么？
大家再回头看看，第一次和第二次输入的“遛氓与遛邙”是有绝对的区别的。
第一次输入的“遛氓”的“氓”字是流氓的氓字，所以百度做了提示您要找的是不是“流氓”了。
去百度，就是有一点对的，一个字是对的，百度也会给你个流氓
另外一个小问题:同音词词典是否包含一字词? 包含2字词，3字词,那么是否包含4字词以及更长的词条?
这里一字词好回答,不用测试也能知道肯定不包含，因为你输入一个字，谁知道是否是错误的呢？
反正只要是汉字就能在词表里面找到，所以没有判断依据。
二字词是包含的，上面有例子
三字词也包含吗？
下面我们查询 “中城药”百度错误提示:“中成药”
修改查询为“重城药”。
那么我们看看4字词汇百度怎么处理？百度是不是还是会给我们提示呢，
输入:静华烟云
输入 静话烟云
输入 京花阎晕
那么更长的词汇百度是否也提示？
我们现在输入: “落花世界有风军”， 这个查询是什么意思，估计读过古诗的都知道。看看百度的提示
这说明什么？
说明同音词词典包含不同长度的同音词信息。
另外也说明了百度的核心中文处理技术，也就是那个词典还真挺大的。
还有一个比较重要的问题。如果汉字是多音字那么怎么处理？百度比较偷懒。它根本就没有对多音字做处理。
我们来看看百度的一个标注拼音的错误。在看这个错误前先看看对于多音字百度是怎么提示错误的。
百度提示“局长”！！“俱长”的拼音有几种拼法，大家说说？两种“ju zhang / ju chang”
可见如果是多音字则几种情况都提示。
现在我们来看看错误的情况,我们输入查询“距长”，看看结果
百度提示为“局长”当然好解释，因为是同音字。
但是为什么会被提示“局长”呢？这说明百度的同音字词典有错误，
说明在“ju chang”这个词条里面包含“局长”这个错误的同音词。
让我们顺藤摸瓜。这个错误又说明什么问题呢？
说明百度的同音词典是自动生成的。而且没有人工校对。还说明在自动生成同音词典的过程中，百度不是根据对一篇文章标注拼音然后，在抽取词汇和对应的拼音信息获得的。而是完全按照某个词典的词条来标注音节的，以对于多音字造成的错误无法识别出来，
如果是对篇章进行拼音标注，可能就不会出现这种很容易发现的错误标注。当然还有另外一种解释，就是“局长”是故意被百度提示出来可能的正确提示词汇。
因为考虑到南方人“zh”和 “ch”等前后鼻音分不清么。
我们继续测试到底是何种情况
是百度有错误还是这是百度的先进的算法?
我们输入查询“悬赏”，故意将之错误输入为“悬桑”。
没有错误提示。说明确实没有考虑这种情况，鼻音没有考虑。
根据以上推导, 我们可以得出如下结论：
百度是将分词词典里面每个词条利用拼音标注程序标注成拼音，然后形成同音词词典。
所以两个词典是同样大的而且这个词典也随着分词词典的增长而在不断增长。
至于标注过程中多音字百度没有考虑，如果是多音字就标注成多个发音组合，
通过这种方式形成同音词词典。这样的同音词词典显然包含着很多错误。
最后一个问题：百度对于英文进行拼写检查么？让我们试试看，输入查询“china”，
大家告诉我，什么情况
专注中文搜索的百度还能搜索到英文
真是意外的惊喜。变换一下查询“chini”。
那么拼音搜索和中文检查错误是否采用同一套同音词词典呢,让我们来实验一下,搜索”rongji”，
最后让我们总结归纳一下百度的拼写检查系统:
就是百度的后台作业:
(1)前面我们说过,百度分词使用的词典至少包含两个词典一个是普通词典,另外一个是专用词典(专名等),
最后让我们总结归纳一下百度的拼写检查系统:
百度利用拼音标注程序依次扫描所有词典中的每个词条,
然后标注拼音,如果是多音字则把多个音都标上,比如”长大”,会被标注为”zhang da/chang da”两个词条.
(2)通过标注完的词条,建立同音词词典,比如上面的”长大”,会有两个词条: zhang daà长大chang daà长大。
(3)利用用户查询LOG频率信息给予每个中文词条一个权重;LOG大家知道是什么吗？函数
(4)同音词词典建立完成了,当然随着分词词典的逐步扩大,同音词词典也跟着同步扩大;
拼写检查:
(1)用户输入查询,如果是多个子字符串,不作拼写检查;
(2)对于用户查询，先查分词词典，如果发现有这个单词词条，不作拼写检查;
(3)如果发现词典里面不包含用户查询，启动拼写检查系统：
首先利用拼音标注程序对用户输入进行拼音标注
(4)对于标注好的拼音在同音词词典里面扫描，
如果没有发现则不作任何提示；
(5)如果发现有词条，则按照顺序输出权重比较大的几个提示结果；
拼音提示:
(1)对于用户输入的拼音在同音词词典里面扫描,如果没有发现则不作任何提示;
(2)如果发现有词条，则按照顺序输出权重比较大的几个提示结果。
对百度分词算法的进一步分析，上面说过，经过分析得出百度的分词系统采用双向最大匹配分词，
但是后来发现推理过程中存在一个漏洞，而且推导出来的百度分词算法步骤还是过于繁琐。所以进一步进行分析，看看是否前面的推导有错误。
那么以前的分析有什么漏洞呢？
我们推导百度分词有反向最大匹配的依据是百度将“北京华烟云”分词为“北/京华烟云”，从这里看好像采用了反向最大匹配。因为正向最大匹配的结果应该是“北京/华/烟云”，但是由此就推论说百度采用了双向最大匹配还是太仓促了。
前面我们也讲过，百度有两个词典，一个普通词典，一个专有词典。
而且是专有词典的词汇先切分，然后将剩余片断交给普通词典去切分。
以上面的“北京华烟云”之所以被切分成“北/京华烟云”，
另外一个可能是“京华烟云”这个词汇是在专有词典里面存储的。
所以先分析，这样得出“京华烟云”剩下“北”，没什么好切分的，所以就呈现出来了。
这里只是假设，那么是否确实“京华烟云”在专有词典呢？
我们再看一个例子“山东北京华烟云”，
如果“京华烟云”在普通词典，如果是反向切分，那么结果应该是，如果是正向切分应该是，无论如何都分不出。这说明什么？说明“京华烟云”是在那个专有词典
所以先切分出“京华烟云”，然后剩下的“山东北”交由普通词典切分，明显是正向最大匹配的结果呈现。
当然按照我们在前面讲的算法推导“山东北”的切分也会得出的结论。
但是明显比正向最大匹配多几个判断步骤，既然效果一样，另外一个更加简洁的方法也能说得通，那当然选择简便的方法了。所以初步判断百度采取的是正向最大匹配。
我们继续测试采用何种分词算法，
为了减少专有词典首先分词造成的影响，那么查询里面不能出现相对特殊的词汇
我们查询“天才能量级”，看看
这里应该没有专有词典出现过的词汇，百度切分为天才 /能量/ 级
看来是正向最大匹配的结果。
另外，如果所有查询词汇都出现在专有词典，那么采取的是何种方法？
这样首先就得保证词汇都出现在专有词典，这么保证这一点呢?我们构造查询“山东京城”，百度切分为“山东/京城”，说明“东京”是在普通词典的。构造查询“陈晓东京华烟云”，
通过前面分析可以看出两个词汇都在专有词典里面，百度切分为陈晓东 /京华烟云 ，
说明对于专有词典词汇也是采取正向最大匹配或者双向最大匹配。
那么使用反向最大匹配了吗？构造查询例子“陈晓东方不败”。
首先我们肯定“陈晓东”和“东方不败”都是在专有词典出现的，
如果是正向切分陈晓东 /方/ 不败
那么应该是或者如果是反向切分则是陈晓/东方不败
可以看出百度的切分是或者，说明采用的是正向最大匹配。
通过分析，百度的词典不包含“不败”这个单词。所以实际上百度的切分很明显这和我们以前推导的算法是有矛盾的，所以以前的分析算法确实有问题，所以结论是百度采取的是正向最大匹配算法
重新归纳一下百度的分词系统:首先用专有词典采用最大正向匹配分词,切分出部分结果，剩余没有切分交给普通词典，同样采取正向最大匹配分词，最后输出结果。
另外,GOOGLE也是采用正向最大匹配分词算法，
不过好像没有那个专用词典，所以很多专名都被切碎了
百度中文分词如何分词
而百度中文分词就是把词按照一定的规格，将一个长尾词分割成几个部分，从而概括一段话的主要内容。在百度中文分词中，百度强调的是：一、 字符串匹配的分词方法。我们需要有一定的字符串做基础，就是一段词用字符分开，比如标点符号，空格等。才能够进行分词匹配，我们把这些字符串叫做机械词典。机械词典的个数不定。由每个搜索引擎自己确定。每个机械词典之间还会有优先级。字符串匹配的分词方法最常用的有几种：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（使每一句中切出的词数最小）百度中文分词基于字符串匹配举例给大家说明一下：“我想去澳大利亚旅游”正向最大匹配：我想去，澳大利亚旅游逆向最大匹配：我想，想去，澳大利亚，旅游。最少切分：我把上面哪句话分成的词要是最少的“我想去，澳大利亚旅游”这就是最短路径分词法，分出来就只有2个词了。另外，不同的搜索的词典不同，分出来的词也不同。二、理解的分词方法。这种分词方法不需要机械词典。这种其实就是一种机器语音判断的分词方法。很简单，进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象来分词，这种分词方法，现在还不成熟。处在测试阶段。三、统计的分词方法。这个顾名思义，就是根据词组的统计，发现那些相邻的字出现的频率高，那么这个词就很重要。可以作为用户提供字符串中的分隔符。比如，“我的，你的，许多的，这里，这一，那里”。等等，这些词出现的比较多，就从这些词里面分开来。四、对于百度中文分词的理解：基于统计的分词方法得到的词或者句子的权重要高于基于字符串匹配得到的。就是全字匹配得到的词的权重会高于分开的词的权重。根据自己的观察现在百度大部分都是使用的是正向匹配。百度分词对于一句话分词之后，还会去掉句子中的没有意义的词语。
中文分词
中文分词主要有三种技术，分别为： 基于统计的分词模型其主要思想是把每个词看作是由词的最小单位的各个字组成的，如果相连的字在不同的文本中出现的次数越多，就证明这相连的字很可能就是一个词。 其一般分为两步： 语言模型中常用的为n元模型，所谓n元模型就是在估算条件概率时，忽略距离大于等于n的上文此的影响，其概率计算公式如下： 一般使用频率计数的比例来计算n元条件概率 当n越大时，模型包含的词序信息越丰富，同时计算量随之增大。与此同时，长度越长的文本序列出现的次数也会减少。同时为避免出现分母为零的情况，一般在n元模型中与要配合相应得平滑算法来解决这个问题，例如拉普拉斯平滑等 隐含马尔可夫模型是将分词作字在字串中得序列标注任务来实现的，其基本思路是：每个字在构造一个特定的词语时都占据着一个确定的构词位置。 用数学抽象表示如下: 用 代表输入的句子，n为句子长度， 代表输出的标签，理想输出为： 我么们假设每个字的输出仅仅与当前字有关，就可以得到： 通过贝叶斯公式我们可以把最大化 转化为最大化 针对 作马尔可夫假设，得到： 对 有： 作齐次马尔可夫假设的计算公式如下(这个公示表示，每个输出仅仅与上一个输出有关): 于是得到： ~ 在HMM中，求解 的常用方法是Veterbi算法，这个算法的核心思想是： 如果最终的最优化路径经过某个 ,那么从初始节点到 点的路径必然也是一个最优路径。 最常用的就是先基于词典的方式进行分词，然后再用统计分词方法进行辅助。 jieba分词结合了基于规则和基于统计这两类方法。 jieba提供了三种分词模式： 除了可以进行分词外，还可以进行词性标注。 下面是各种分词工具比较： 图片 来自 还有 NLPIR汉语分词系统 ，主要功能包括中文分词；英文分词；词性标注；命名实体识别；新词识别；关键词提取；支持用户专业词典与微博分析。NLPIR系统支持多种编码、多种操作系统、多种开发语言与平台
中文分词的介绍
中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在词这一层上，中文比之英文要复杂的多、困难的多。
淘宝宝贝标题优化技巧关于怎么分词
1、不要过于简短，不要只用一两个关键词，别人不搜这两个关键词，就靠边了。2、合理利用可以使用的所有字符，尽量将你的宝贝描写的比较诱人，让别人看到就想点击进去。3、设置关键词的时候我站在买家的角度思考，比如说买电脑，买家买电脑会搜索什么样的关键词，然后再设置相关的关键词。扩展资料：如何查询分词：1、把要查看的该款宝贝标题全部复制，粘贴放在搜索栏目中搜索下，找到这宝贝。2、将鼠标移动至搜索到的该宝贝的标题上，再点击一下，就会看到“审查元素”。3、在点击“审查元素”，接着左下方就会出现该宝贝的分词了，红色圈起来的就是了。参考资料：百度百科--淘宝优化参考资料：百度百科--淘宝SEO
淘宝宝贝标题优化技巧
2017淘宝宝贝标题优化技巧 一个好的标题，能够最大限度的提高关键词排名，也就是提高展现次数。我们做好标题的目的就是：实现新品第一周会有流量，第二周流量爆发。淘宝宝贝标题优化技巧你知道多少?下面跟我一起来了解吧! 一个完整合格的标题是由30个汉字60个字符组成，淘宝网给予了60个字符的权限尽量别浪费资源，对于一些中小卖家来说，主要流量来源还是依托于自然搜索免费流量，搜索流量来自于关键词搜索，当买家购买商品的时候大部分人会输入购买商品的关键词进行搜索，而你的标题中正好有买家搜索的关键词，你的宝贝被展现的几率就很大。 这里需要注意的是，你标题中有买家搜索的关键词也不是一定会展现的你的商品，只是你的商品被买家搜索到的几率增加了，如果你的标题中没有买家搜索的关键词是肯定不会展现你的商品，所以在做标题的时候尽可能的将标题书写完整，占满60个字符。 在书写标题的时候需要注意几个事项;标题中不能使用敏感词、极限词、违反广告法的词，还要注意标题的可读性，不可以乱用特殊符号，淘宝网标题只认两种符号分别是;“空格和/”标题中关键词的重复使用率、关键词的先后顺序、无效的关键词、关键词的紧密性、类目属性的相关性等。 淘宝宝贝标题 选词 书写标题最关键的一步就是“选词”选词的途径有很多 1：“下拉框”(搜索下拉框是淘宝质量最高的词) 在下拉框中输入一个关键词的时候系统会推荐10个以你输入的关键词为核心推荐词，系统推荐的关键词是近7天内搜索量最高的词。 在下拉框推荐的词中细心的小伙伴可能发现了，推荐的关键词中后面有个小三角，在小三角中还会有推荐的关键词，我们称之为下拉框多级核心发散功能，在发散的关键词中有标红的关键词我们称之为“热点词”。 在无线端下拉框推荐的词和PC端推荐的词是不一样的，写标题选词的时候尽量选择无线端推荐的词。 2：“你是不是想找” 在你是不是想找中系统会推荐一些关键词，这些关键词是和你搜索的关键词最匹配的词，也是近7天内搜索量较高的词。 3;淘宝排行榜 排行榜中有销售较好的商家，可以参考同行的标题来选一些适合自己的词。 4：生意参谋， 生意参谋中的选词助手可以查看行业相关搜索词，功能是非常的强大，可以查看;全网搜索热度、全网搜索热度变化、全网点击率、全网商品数、直通车平均点击单价。 生意参谋中的行业排行可以查看“热门搜索词”“飙升搜索词”在热门搜索词中可以查看搜索词的搜索人气、搜索词的点击率、点击人气、支付转化率、直通车参考价格等，在飙升搜索词中可以查看搜索词的搜索增长幅度，同样可以查看搜索词的点击率、点击人气等。 5：类目属性词 在书写标题的时候一定要注意类目属性的匹配度，因为在淘宝网搜索排序中类目属性的相关性是决定展现排名的最大因素，而且在书写标题的时候加上类目属性词对于宝贝的排名是有很大帮助的。 例如：一款“毛呢大衣”标题中加上羽绒服行不行?肯定是不行的，因为你的类目属性就不对，是不会有展现的，所以在写标题的时候一定要注意商品的类目属性匹配度，是什么属性就写什么属性，千万不要因为某个词搜索度高就用这个词，这个想法是错误的，搜索度高的词是基于和自身宝贝匹配的基础上才可以拿来用。 6：直通车 在直通车添加关键词一栏中可以选择热搜词、潜力词、同行词、飙升词、带有手机标的词、质优词、锦囊词、拓展词、联想词、置左词，直通车选词也是很不错的地方，值得推荐。 淘宝宝贝 组合标题 在组合标题的时候需要注意关键词的重复、滥用、顺序、空格相关、紧密优先。 1：关键词重复 什么情况下属于关键词的重复?举例;“连衣裙”这个词，在组合标题的时候可不可以频繁的使用?可以频繁的使用，频繁的使用不会出现违规处罚，假如在标题中“连衣裙”这个词出现了3次，那么就相当于浪费了一些字数，因为当买家搜索连衣裙的时候你标题中只要包含这个词就有机会被搜索到，并不是你标题中出现连衣裙这个词越多越好，一般小类目建议同一个关键词最多出现2次，因为有些小类目可选的词相对较少，可以重复使用一个关键词，在重复使用的时候是为了标题的可读性，逼不得已的时候重复两次也是可以的，大的类目可选词就比较多了，在做标题的时候建议尽量别重复使用一个关键词，因为标题字数是有限的，在标题中尽可能多的展现宝贝的相关词，标题中展现的相关词越多而且没有重复被搜到的几率就很大。 2：关键词的滥用 滥用一些关键词轻者被降权屏蔽搜索严重者扣分处罚，所以在组合标题的时候一定要注意有些词是不能乱用的，比如现在广告法命令禁止使用的词，如极致、全网第一、最佳、国家级、大牌、金牌等，新手在做标题的时候建议先普及下广告法，避免出现违法广告法情况被扣分，有些小伙伴在写标题的.时候喜欢用“包邮”这个词，包邮这个词基本上是没什么作用的，因为当你宝贝设置全国包邮的时候，即便标题中没有包邮这个词在买家搜索词中出现“包邮”这个词也会展现你的宝贝，相反你设置的是部分地区包邮，标题中出现包邮这个词，在买家搜索的时候也不会展现你的宝贝，所以在写标题的时候建议尽量别用包邮这个词，浪费资源位。比如搜索“女包包邮”出现的宝贝标题中并没有出现包邮，但是还是被展现搜到了。 3：顺序相关性 有些词先后顺序调换搜索指数就会产生变化，有些词确实不会被影响，所以在写标题的时候一定做到精准、精细。 例如：“修身羽绒服女”“羽绒服修身女”这两个词是一样的，先后顺序调换下搜索人气和搜索热度会不会一样呢?可以用生意参谋-市场行情-搜索词分析-搜索词查询功能验证。 4：空格相关性 空格是强制分隔符，分词工具、加权符号，新手在做标题的时候建议多巧用空格，在做标题的时候一直强调的可读性，可以用空格巧妙的实现，关键词的顺序和空格是会影响标题的搜索。 不是所有的关键词加上空格搜索人气都会增加，在写标题的时候要巧用空格，而不是乱用空格。 5：紧密优先 在“修身羽绒服女”关键词下加上空格后搜索人气变小了，其实就是关键词的紧密性发生变化了，“修身羽绒服女”这个关键词本身就是一个紧密词，加上空格后破坏了关键词的紧密度所以搜索人气发生了变化变小了，在一些核心关键词下要考虑词的紧密度，在我们选词的时候核心词最好选择紧密排列的词作为核心词，因为紧密排列的词会加权，在搜索的时候会优先展示紧密排列的核心词，在写标题的时候核心词建议放在标题的前后，因为标题的前后权重是最高的，类似杠杆原理。 品牌店铺会在标题的开始写上品牌名称，这也是推广品牌的一种方式，因为品牌店铺有一批忠实粉丝会搜品牌词，小店前期就不建议写上品牌词，有一定粉丝的时候写上品牌词，逐渐的培养粉丝的品牌意识，为以后成为品牌商打基础。 综上所述：做标题写满30个字数，注意标题的可读性，注意别滥用关键词防止违规，注意关键词的先后顺序，巧用空格加权，关键词的紧密性，标题的杠杆原理。 ;
