在搜索引擎技術(shù)中，中文分詞對于影響搜索引擎結(jié)果排序有著至關(guān)重要的作用。我們在實(shí)際的搜索引擎優(yōu)化中，為了避免很多主關(guān)鍵詞的大量競爭，也會使用到中文分詞技術(shù)來做SEO優(yōu)化。
舉個(gè)簡單的例子，假如我們需要優(yōu)化一個(gè)內(nèi)容是“軸承”的網(wǎng)頁，那么想要這個(gè)關(guān)鍵詞在搜索引擎中排名更好，那就是很難的一件事了。因?yàn)?ldquo;軸承”這個(gè)關(guān)鍵詞熱度太高，所以想要通過SEO手段去將其優(yōu)化到搜索結(jié)果的首頁是一件非常難的事。在這個(gè)時(shí)候我們經(jīng)常會使用長尾關(guān)鍵詞去優(yōu)化這樣的高熱度關(guān)鍵詞，也就是說，我們經(jīng)常會優(yōu)化一些例如“北京軸承銷售商”、“北京進(jìn)口軸承”等這樣的關(guān)鍵詞。而想要把這樣的關(guān)鍵詞做到搜索結(jié)果的前列，對于中文分詞技術(shù)的把握和對于關(guān)鍵詞的布局，有很大的重要性。
中國的文字博大精深，不同的標(biāo)點(diǎn)符號，不同的斷句就代表著不同的意思。所以，曾經(jīng)有一位Google的科學(xué)家說：“如果可以做好中文搜索引擎，那么我們就不怕任何語種的搜索引擎研究了。”
那么中文分詞在搜索引擎優(yōu)化中到底具有怎樣的意義呢？分詞對SEO的影響是多方面的，最重要的就是對長尾流量的影響。例如說我們常常見到很多很想做的長尾關(guān)鍵詞，例如廣州進(jìn)口軸承銷售，上海進(jìn)口軸承銷售等等，但我們通過前文對于SEO的了解可以知道，一個(gè)頁面做關(guān)鍵詞不要超過三個(gè)，因?yàn)槌^三個(gè)就會分散了每個(gè)關(guān)鍵詞的權(quán)重，反而一個(gè)都做不好。但如果我們想超過三個(gè)又不影響呢？那么我們這時(shí)候就需要利用中文分詞來對關(guān)鍵詞進(jìn)行組合了，例如：進(jìn)口軸承銷售-上海-廣州。這樣分出來的結(jié)果可能沒有廣州進(jìn)口軸承銷售或上海進(jìn)口軸承銷售的關(guān)鍵詞來的直接，但用這樣分詞的辦法卻使到很多詞都獲得不錯(cuò)的效果。多個(gè)詞排名在搜索引擎結(jié)果頁的首位，總是要比一個(gè)關(guān)鍵詞排名在第一位的覆蓋面要廣。久而久之，因?yàn)?廣州+進(jìn)口軸承銷售、上海+進(jìn)口軸承銷售這些頁面讓搜索引擎知道你的頁面和“進(jìn)口軸承銷售”這個(gè)關(guān)鍵詞相關(guān)度很高，因此進(jìn)口軸承銷售這個(gè)主關(guān)鍵詞的排名也會相對提高。
當(dāng)然，我們上面舉得例子是還沒有完全對于關(guān)鍵詞進(jìn)行完全的拆分。下面我們就對中文分詞做一個(gè)粗略的討論。
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“查字典”的分詞辦法。例如這個(gè)句子：“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。”
用 “查字典” 的分詞方法，我們要做的就是把整個(gè)句子讀一遍，然后把字典里有的詞都單獨(dú)標(biāo)示出來，當(dāng)遇到復(fù)合詞的時(shí)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(gè)文字。根據(jù)這樣的辦法，我們以上的文字可以切分為：
“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(gè)詞才是重點(diǎn)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。于是在80年代，哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)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。但是這樣的辦法雖然更好，新的問題卻也顯現(xiàn)了出來。例如，我們在做“二義性”關(guān)鍵詞組的時(shí)候，就不能說最長的分割就是最好的結(jié)果。舉個(gè)例子，“吉利大學(xué)城書店”這個(gè)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(jì)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。
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