详解中文搜索引擎分词技术及实例应用
搜索引擎分词技巧
搜索引擎分词技巧我是seoerboy，也许你还没读过我的SEO实验室，但你一定看过ZAC的“搜索引擎每日一贴”。
今天用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：银行利率网可以分词成为： 4c2 利率网银行写作：当然就是指网站内容编辑，主要包括原创、半原创。
分词写作：指的是在编辑文章时，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。
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。
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：首发公积金利率网该文章中：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。
中文分词与词性标注技术研究与应用
中文分词与词性标注技术研究与应用中文分词和词性标注是自然语言处理中常用的技术方法，它们对于理解和处理中文文本具有重要的作用。
本文将对中文分词和词性标注的技术原理、研究进展以及在实际应用中的应用场景进行综述。
一、中文分词技术研究与应用中文分词是将连续的中文文本切割成具有一定语义的词语序列的过程。
中文具有词汇没有明确的边界，因此分词是中文自然语言处理的基础工作。
中文分词技术主要有基于规则的方法、基于词典的方法和基于机器学习的方法。
1.基于规则的方法基于规则的中文分词方法是根据语法规则和语言学知识设计规则，进行分词操作。
例如，按照《现代汉语词典》等标准词典进行分词，但这种方法无法处理新词、歧义和未登录词的问题，因此应用受到一定的限制。
2.基于词典的方法基于词典的中文分词方法是利用已有的大规模词典进行切分，通过查找词典中的词语来确定分词的边界。
这种方法可以处理新词的问题，但对未登录词的处理能力有所限制。
3.基于机器学习的方法基于机器学习的中文分词方法是利用机器学习算法来自动学习分词模型，将分词任务转化为一个分类问题。
常用的机器学习算法有最大熵模型、条件随机场和神经网络等。
这种方法具有较好的泛化能力，能够处理未登录词和歧义问题。
中文分词技术在很多自然语言处理任务中都起到了重要的作用。
例如，在机器翻译中，分词可以提高对齐和翻译的质量；在文本挖掘中，分词可以提取关键词和构建文本特征；在信息检索中，分词可以改善检索效果。
二、词性标注技术研究与应用词性标注是给分好词的文本中的每个词语确定一个词性的过程。
中文的词性标注涉及到名词、动词、形容词、副词等多个词性类别。
词性标注的目标是为后续的自然语言处理任务提供更精确的上下文信息。
1.基于规则的方法基于规则的词性标注方法是根据语法规则和语境信息，确定每个词语的词性。
例如，根据词语周围的上下文信息和词语的词义来判断词性。
这种方法需要大量的人工制定规则，并且对于新词的处理能力较差。
分词 多条件检索
分词多条件检索多条件检索是一种常用的信息搜索技术，通过设定多个条件来缩小搜索范围，提高搜索结果的准确性。
本文将介绍多条件检索的基本原理、常见应用场景以及如何有效地利用多条件检索进行信息搜索。
一、多条件检索的基本原理多条件检索是指在进行信息搜索时，同时使用多个条件对目标进行筛选和过滤，从而得到符合要求的结果。
常见的多条件检索方法有布尔检索、范围检索和组合检索。
1. 布尔检索：布尔检索是一种基于逻辑运算的多条件检索方法，常用的逻辑运算符有与（AND）、或（OR）和非（NOT）。
通过使用这些逻辑运算符，可以将多个条件组合起来，从而实现更精确的搜索。
2. 范围检索：范围检索是指根据某个属性或特征的取值范围来筛选目标。
例如，在搜索商品价格时，可以设定一个价格范围，只搜索符合该范围的商品。
3. 组合检索：组合检索是指将多个条件进行组合，同时对这些条件进行检索。
例如，在搜索商品时，可以同时指定商品的类型、价格范围和销量等条件，从而得到符合多个条件的商品。
二、多条件检索的应用场景多条件检索广泛应用于各种信息搜索场景，包括学术文献检索、商品搜索、人才招聘等。
下面以学术文献检索为例，介绍多条件检索的应用场景。
1. 学术文献检索：在进行学术研究时，常常需要查找相关的学术文献。
多条件检索可以帮助研究者快速准确地找到符合自己研究方向、时间范围、作者等条件的文献。
2. 商品搜索：在进行网上购物时，我们经常需要根据多个条件来搜索商品。
通过使用多条件检索，可以快速找到符合自己需求的商品，节省搜索时间。
3. 人才招聘：在进行人才招聘时，用人单位常常需要根据多个条件来筛选候选人。
通过使用多条件检索，可以筛选出符合要求的候选人，提高招聘效率。
三、如何有效地利用多条件检索进行信息搜索在利用多条件检索进行信息搜索时，需要注意以下几点：1. 设定准确的条件：根据自己的需求，设定准确的搜索条件。
条件设定过于宽泛会导致搜索结果过多，而设定过于狭窄会导致搜索结果过少。
es中英文分词
es中英文分词Elasticsearch（简称为es）是一种开源分布式搜索引擎，广泛用于各种应用场景中，如全文搜索、日志分析、实时推荐等。
在多语言环境下，es对中英文的分词处理尤为重要。
本文将介绍es中英文分词的原理和实现方式。
一、中文分词中文文本由一系列汉字组成，而汉字与字之间没有明确的分隔符。
因此，中文分词就是将连续的汉字切分成有意义的词语的过程。
es中的中文分词器使用了基于词典匹配和规则引擎的方式进行分词。
1. 词典匹配基于词典匹配的中文分词器会将待分析的文本与一个中文词典进行匹配。
词典中包含了中文的常用词汇。
当待分析的文本与词典中的词汇相匹配时，就将其作为一个词语进行标记。
这种方法简单高效，适用于大部分中文分词场景。
2. 规则引擎规则引擎是一种基于规则的匹配引擎，它可以根据事先定义好的规则来对文本进行处理。
es中的规则引擎分词器可以根据指定的规则对中文文本进行分词操作。
这种方式的优点是可以根据具体的分词需求编写灵活的规则，适应不同语料库的分词要求。
二、英文分词英文文本中的词语之间通常以空格或标点符号作为分隔符。
因此，英文分词的目标是将文本按照空格或标点符号进行分隔。
es中的英文分词器使用了基于空格和标点符号的切分方式。
它会将空格或标点符号之间的文本作为一个词语进行标记。
如果文本中包含连字符或点号等特殊符号，分词器会将其作为一个整体进行标记。
三、多语言分词es还支持多语言环境下的分词处理。
对于既包含中文又包含英文的文本，es可以同时使用中文分词器和英文分词器进行处理。
这样可以将中文和英文的词语分开，并分别进行索引，提高搜索的准确性和效率。
四、自定义分词器除了内置的中文分词器和英文分词器，es还提供了自定义分词器的功能。
用户可以根据自己的需求，编写自己的分词规则或使用第三方分词工具，然后将其配置到es中进行使用。
在es中，可以通过设置分词器的类型、配置分词规则和添加自定义词典等方式来实现自定义分词器。
中文搜索引擎技术
一.如何获得用户的查询信息 可对搜索引擎用户查询日志(LOG)文件做查询归类。 二.如何选择提示词 对于用户查询进行分词，然后对于分词后的结果来进行相似 性计算。
Info.Retrieval
“娱乐新闻报道”和“新闻娱乐报道”的相关提示完全一样。
三.如何计算相似性并排序输出
第八章 中文搜索引擎技术
第一节 中文分词技术 分词技术简述 分词技术 分词中的难题与发展 第二节 拼写检查错误提示 第三节相关提示功能分析 第四节 CACHE结构 CACHE的实现原理 三级CACHE的设计
Info.Retrieval
一.什么是中文分词 把中文的汉字序列切分成有意义的词。 例：我/是/一个/学生 二.分词技术简述 1.基于字符串匹配的分词方法 按照一定的策略将待分析的汉字串与一个机器词库中的词条 进行匹配。 常用分词方法： 正向最大匹配法（由左到右的方向） 例：我 /有意/ 见/ 分歧 反向最大匹配法 例：我 /有/意见/分歧
Info.Retrieval
娱乐,新闻,报道
娱乐,报道
Info.Retrieval
新闻,报道
研究表明用户的查询有30%-40%是重复的。 一.一级Cache的设计 1.的一级Cache 提交一个古怪的查询，
只要是两次提交同样的查询，第二次返回时间总是0.001秒, 证明Cache的存在。
Info.Retrieval三.分词技术分析 1.最大分词词 长：
小于等于 3个中文字不切割 对于大于等于 4个汉字的词将被分词 。
Info.Retrieval
2.分词算法： 查询:“工地方向导” 正向最大匹配: 工地/方向/导 反向最大匹配: 工/地方/向导
manticoresearch 中文分词
manticoresearch 中文分词Manticoresearch中文分词Manticoresearch是一款基于Sphinx开源搜索引擎的全文检索服务器，它支持中文分词，能够有效地处理中文文本的搜索需求。
本文将介绍Manticoresearch中文分词的原理和应用。
一、中文分词的重要性中文是一种复杂的语言，词汇之间没有明显的分隔符号，这给中文文本的处理带来了困难。
而在搜索引擎中，准确的分词是实现精确搜索的基础。
因此，中文分词在搜索引擎的应用中显得尤为重要。
二、中文分词的原理Manticoresearch中文分词采用了基于词典和规则的分词算法。
首先，它通过预先构建一个词典，将常见的词汇和词组进行记录和归类。
然后，在进行分词时，Manticoresearch会根据词典中的信息进行匹配，将文本中的词汇进行切分。
三、Manticoresearch中文分词的应用1. 搜索引擎Manticoresearch中文分词的主要应用场景就是搜索引擎。
通过对用户输入的搜索关键词进行分词，Manticoresearch能够更好地理解用户的搜索意图，并提供更加精确的搜索结果。
2. 文本分析除了搜索引擎，Manticoresearch中文分词还可以应用于文本分析。
通过对文本进行分词，可以统计词频、提取关键词、进行文本分类等操作，从而实现对文本内容的深入分析。
3. 建立索引Manticoresearch中文分词还可以应用于建立索引。
在进行全文检索时，通过对文本进行分词并建立索引，可以加快搜索速度，并提高搜索结果的准确性。
四、Manticoresearch中文分词的优势1. 高效性Manticoresearch中文分词采用了高效的分词算法，能够快速处理大规模中文文本。
2. 精确性Manticoresearch中文分词基于词典和规则，能够准确识别中文词汇，避免了分词错误和歧义。
3. 可定制性Manticoresearch中文分词提供了词典的定制功能，可以根据具体的需求灵活调整词典内容，提高分词的准确性和适应性。
中文分词相关技术简介
中文分词相关技术简介目前对汉语分词方法的研究主要有三个方面：基于规则的分词方法、基于统计的分词方法和基于理解的分词方法。
基于规则的分词方法基于规则的分词方法，这种方法又叫做机械分词方法,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个"充分大的"机器词典中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功(识别出一个词)。
常用的方法：最小匹配算法(Minimum Matching)，正向(逆向)最大匹配法(Maximum Matching)，逐字匹配算法,神经网络法、联想一回溯法，基于N-最短路径分词算法,以及可以相互组合，例如,可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法等。
目前机械式分词占主流地位的是正向最大匹配法和逆向最大匹配法。
◆最小匹配算法在所有的分词算法中，最早研究的是最小匹配算法(Minimum Matching)，该算法从待比较字符串左边开始比较，先取前两个字符组成的字段与词典中的词进行比较，如果词典中有该词，则分出此词，继续从第三个字符开始取两个字符组成的字段进行比较，如果没有匹配到，则取前3个字符串组成的字段进行比较，依次类推，直到取的字符串的长度等于预先设定的阈值，如果还没有匹配成功，则从待处理字串的第二个字符开始比较，如此循环。
例如，"如果还没有匹配成功"，取出左边两个字组成的字段与词典进行比较，分出"如果"；再从"还"开始，取"还没"，字典中没有此词，继续取"还没有"，依次取到字段"还没有匹配"(假设阈值为5)，然后从"没"开始，取"没有"，如此循环直到字符串末尾为止。
这种方法的优点是速度快，但是准确率却不是很高，比如待处理字符串为"中华人民共和国"，此匹配算法分出的结果为：中华、人民、共和国，因此该方法基本上已经不被采用。
百度中文分词技巧
百度中文分词技巧什么是中文分词？我们都知道，英文句子都是由一个一个单词按空格分开组成，所以在分词方面就方便多了，但我们中文是一个一个汉字连接而成，所以相对来说是比较复杂的。
中文分词指的是将一个汉语句子切分成一个一个单独的词，按照一定的规则重新组合成词序列的过程。
这个也称做“中文切词”。
分词对于搜索引擎有着很大的作用，是文本挖掘的基础，可以帮助程序自动识别语句的含义，以达到搜索结果的高度匹配，分词的质量直接影响了搜索结果的精确度。
目前搜索引擎分词的方法主要通过字典匹配和统计学两种方法。
一、基于字典匹配的分词方法这种方法首先得有一个超大的字典，也就是分词索引库，然后按照一定的规则将待分词的字符串与分词库中的词进行匹配，若找到某个词语，则匹配成功，这种匹配有分以下四种方式：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）；4、双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描）通常，搜索引擎会采用多种方式组合使用。
但这种方式也同样给搜索引擎带来了难道，比如对于歧义的处理（关键是我们汉语的博大精深啊），为了提高匹配的准确率，搜索引擎还会模拟人对句子的理解，达到识别词语的效果。
基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。
通常包括三个部分：分词子系统、句法语义子系统、总控部分。
在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。
这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息，当然我们的搜索引擎也在不断进步。
二、基于统计的分词方法虽然分词字典解决了很多问题，但还是远远不够的，搜索引擎还要具备不断的发现新的词语的能力，通过计算词语相邻出现的概率来确定是否是一个单独的词语。
所以，掌握的上下文越多，对句子的理解就越准确，分词也越精确。
举个例子说，“搜索引擎优化”，在字典中匹配出来可能是：搜索/引擎/优化、搜/索引/擎/优化，但经过后期的概率计算，发现“搜索引擎优化”在上下文相邻出现的次数非常多，那么基于统计就会将这个词语也加入进分词索引库。
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四.分词中的难题 1.歧义识别 这个门把手坏了」 把手坏了 把手」 「这个门把手坏了」 －「把手」是个词 ； 把手拿开 拿开」 －「把手 不是一个词； 把手」 －「把手」不是一个词； 「请把手拿开」 元帅任命了一名中将 中将」 －「中将 是个词； 中将」 「元帅任命了一名中将」 －「中将」是个词； 产量三年中将增长两倍」 －「中将 不再是词。 中将增长两倍 中将」 「产量三年中将增长两倍」 －「中将」不再是词。 真歧义 「乒乓球拍卖完了」 乒乓球拍卖完了」 可以切分成「 可以切分成「乒乓 球拍 卖 完 了」、 也可切分成「 也可切分成「乒乓球 拍卖 完 了」。 2.新词识别 就是那些在字典中没收录过，但又确实能称为词的那些词。 就是那些在字典中没收录过，但又确实能称为词的那些词。 「吴官正在吉林考察」 吴官正在吉林考察」 在吉林考察
2.基于统计的分词方法 相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。 相邻的字同时出现的次数越多，就越有可能构成一个词。 用于系统自动识别新词。 用于系统自动识别新词。 3.基于理解的分词方法 在分词的同时进行句法、语义分析， 在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义 信息来处理歧义现象。 信息来处理歧义现象。
统计结果表明:单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169， 统计结果表明:单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169，单纯使用反向 最大匹配的错误率为1/245。逆向匹配的切分精度略高于正向匹配。 最大匹配的错误率为1/245。逆向匹配的切分精度略高于正向匹配。
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“娱乐新闻报道”和“新闻娱乐报道”的相关提示基本完全一样。 娱乐新闻报道” 新闻娱乐报道”的相关提示基本完全一样。
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三、如何计算相似性并排序输出
为什么增 加的都是 “娱乐新 闻”的相 关提示呢？ 关提示呢？
配算法
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查询: 查询: 邓小平安定军山 正向最大匹配: 邓小平/安定/ 正向分词时优先。
中文搜索引擎技术
第一节 中文分词技术 分词技术简述 分词技术 分词中的难题与发展 分词中的难题与发展 第二节 拼写检查错误提示 第三节相关提示功能分析 第三节相关提示功能分析 第四节 案例分析 中国三大搜索引擎的分词技术
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第一节 中文分词技术
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查询:何润东西南北( 何润东” 查询:何润东西南北(“何润东”、“东西南北”两个词) 东西南北”两个词) 正向最大匹配: 何润东/ 正向最大匹配: 何润东/西/南北
归纳: 归纳: 首先用专有词典采用最大正向匹配分词，切分出部分结果； 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。 剩余没有切分交给普通词典，同样采取正向最大匹配分词。
收录人名本身是一项巨大的工程
「听说温家宝物非常多」 过多专用人名的收录很容易出现问题 听说温家宝物非常多」 温家宝物非常多
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五.最新进展 设计目标: 设计目标: 1.无长度限制 1.无长度限制 2.歧义包容 歧义包容: 2.歧义包容:将出现歧义的 各种可能性都包含进去， 各种可能性都包含进去， 作为分词的参考。 作为分词的参考。 方案： 方案：将关系数据库的词按 字打散， 字打散，并存放到层次 数据库中。 数据库中。 特色：分词长度限制 长度限制， 特色：分词长度限制，词的 成了树 的遍历。 的遍历色摇滚”整个儿好地看成一个 词，赞。它连“很搞笑”都看成是 一个整体！
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设每个单词都有一个权重值 IDF(word)＝ IDF(word) 是包含单词word的网页数目 是包含单词word的网页数目 得： IDF(娱乐 IDF(娱乐)=log(10/1)=1 娱乐)=log(10/1)=1 IDF(新闻 IDF(新闻)=log(10/1)=1 新闻)=log(10/1)=1 IDF(报道 IDF(报道)= log(10/1)=1 报道)= 权重是：娱乐=新闻= 权重是：娱乐=新闻=报道 IDF(娱乐 新闻,报道) IDF(娱乐,新闻,报道) 娱乐, = IDF(娱乐) + IDF(娱乐) + IDF(娱乐) =3 IDF(娱乐 IDF(娱乐 IDF(娱乐 娱乐) 娱乐) 娱乐) IDF(娱乐 新闻,报道) >IDF(娱乐 报道)>IDF(新闻 报道) IDF(娱乐,新闻,报道) >IDF(娱乐,报道)>IDF(新闻,报道) 娱乐, 娱乐, 新闻, 查询权重相同，则按照用户查询次数由高到低排序输出。 查询权重相同，则按照用户查询次数由高到低排序输出。
感冒 感冒解痛散 感冒解痛颗粒 感冒解痛灵茶 等都能匹配
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第二节 拼写序标注 成拼音。 成拼音。 查询：罗华世界有风军 查询： 词长不限，专用词全部标注 词长不限，
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二.错误提示流程
用户输入 匹配 不做拼写检查
查分词词典 不匹配
利用拼音标注程序对用户输入进行拼音标注
在同音词词典 里面扫描 拼音提示 流程 匹配 输出权重比较大 的几个提示结果
不匹配 不做提示
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３６大分词词长： 最大分词词长
小于等于3 小于等于3个中文字不切割
对于大于等于4个汉字的词将被分词。 对于大于等于4个汉字的词将被分词。
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2.分词算法： 2.分词算法： 分词算法 查询: 工地方向导” 查询:“工地方向导” 正向最大匹配: 工地/方向/ 正向最大匹配: 工地/方向/导 反向最大匹配: 反向最大匹配: 工/地方/向导 地方/
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分析语句： 分析语句：红色摇滚很搞笑
从拆词的情况来看，谷歌 谷歌竟然并 谷歌 没有把“摇滚”看作是一个词！它是 不是在搞笑？这就意味着，当你的谷 歌里搜索“摇滚”的时候，谷歌把这 句话也当成候选的结果“斗牛士摇来 摇去，公牛说：本牛不操无名之辈， 滚！” 雅虎比谷歌更懂中文！人家起码 雅虎 知道摇滚是一个词。
一.什么是中文分词 把中文的汉字序列切分成有意义的词。 把中文的汉字序列切分成有意义的词。 一个/ 例：我/是/一个/学生 二.分词技术简述 1.基于字符串匹配的分词方法 按照一定的策略将待分析的汉字串与一个机器词库中的词条 进行匹配。 进行匹配。 常用分词方法： 常用分词方法： 正向最大匹配法（由左到右的方向） 正向最大匹配法（由左到右的方向） 有意/ 例：我 /有意/ 见/ 分歧 反向最大匹配法 意见/ 例：我 /有/意见/分歧
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第四节 案例分析
中国三大搜索引擎的分词技术 让大家欣赏一下中国三大搜索引擎的分词技术。很幸运， 我们的三大搜索引擎都在他们的快照里把查询语句拆分， 然后用不同颜色的高亮来显示，大家可以一目了然地看 到他们的分词方法。搜狗、有道这些非主流的搜索引擎 都没有这种功能。腾讯搜搜采用的是谷歌的内核，快照 可以直接看到，但是却没有分词高亮显示。谷歌已经去 掉了“快照”功能，只有上Google去，并且需要使用代 理服务器或者用一点小技巧才能看到。
第三节相关提示功能分析
一、如何获得用户的查询信息 可对搜索引擎用户查询日志(LOG)文件做查询归类。 可对搜索引擎用户查询日志(LOG)文件做查询归类。 文件做查询归类 二、如何选择提示词 对于用户查询进行分词，然后对于分词后的结果来进行相似 对于用户查询进行分词，然后对于分词后的结果来进行相似 性计算。 性计算。
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四、中文分词的应用
目前在自然语言处理技术中，中文处理技术比西文处理技术 要落后很大一段距离，许多西文的处理方法中文不能直接采用， 就是因为中文必需有分词这道工序。中文分词是其他中文信息处 理的基础，搜索引擎只是中文分词的一个应用。其他的比如机器 翻译（MT）、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等， 都需要用到分词。因为中文需要分词，可能会影响一些研究，但 同时也为一些企业带来机会，因为国外的计算机处理技术要想进 入中国市场，首先也是要解决中文分词问题。在中文研究方面， 相比外国人来说，中国人有十分明显的优势。 分词准确性对搜索引擎来说十分重要，但如果分词速度太慢， 即使准确性再高，对于搜索引擎来说也是不可用的，因为搜索引 擎需要处理数以亿计的网页，如果分词耗用的时间过长，会严重 影响搜索引擎内容更新的速度。因此对于搜索引擎来说，分词的 准确性和速度，二者都需要达到很高的要求。