中文搜索引擎分词技术
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。
中文分词技术在搜索引擎中的应用研究
n
n
n
式 中： 汉 字 串 X、Y 和 XY 出 现 的 次 数 分 别 计 为 n(X)、
n(Y)、n(XY)，汉字串总长度为 n。
互信息用于定量估计两个汉字间的结合力：互信程度就会越低。同时还提供
了两个相连汉字的断连判别规则：互信息高于某一阈值，则连，
否则断。互信息分词的优点是可以从已有的大量实例中进行归纳
基于理解的分词方法是通过机器智能模拟人对内容的理解
来实现识别，其主要思想是：在分词的同时，进行语义、句法
的分析，利用语义和句法信息来进行歧义现象的处理。该分词
方法需要使用许多的语言知识信息，由于中文的语言知识及语
言规则过于复杂，难以把各种信息组织成方便机器直接读取的
关键词：中文分词技术 词汇构成 字符串匹配 文章编号：ISSN2095-6711/Z01-2017-05-0217
在对汉字信息进行处理时，由于汉字词汇构成的特殊性， 不能像英文一样，可以用空格来分隔单词，所以怎么把一整段 的汉字进行切分，形成一个个独立的词语，是中文信息处理上 的一个难点。中文的分词技术目前在应用上可以分为三个类型： 基于字符串匹配的分词技术、基于统计的分词技术和基于理解 的分词技术。
总结，分析语言内在的关联信息，并将其加入到统计模型中。
2．t 测试
对有序的汉字串 xyz 来说，字符 Y 相对应于 x 和 z 的 t 测试
的定义为： tx,z ( y)
P(z / y) P( y / x) 2 (P(z / y) 2 (P( y / x) （3）
式中： --y 关于 x 相应的条件概率； --z 关于 y 的相应条
一、基于字符串匹配分词 基于字符串匹配分词又称为机械分词型算法或基于词库的 分词算法，是按照预定的策略，将等待切分的汉字串与一个充 分大的机器词进行匹配。按照扫描的方向不同，则串匹配分词 分为逆向匹配和正向匹配；按照不同长度优先匹配可分为最大 ( 最长 ) 匹配和最小 ( 最短 ) 匹配；按照是否与词性标注过程相 结合，又可以分为单纯分词和分词与标注相结合的一体化。字 符串匹配分词需要分词词典的支持，具有效率高，算法简单的 特点，但难以排除机械切分产生的歧义，准确率较差。常用的 字符串匹配分词主要有如下几种。 1．正向最大匹配分词算法。该算法又称 MM 算法（Maximum Matching Method），优点是算法简单，不需要任何的词法、句法 和语义知识，没有复杂的数据结构。假设 Words 为词库，Max 表 示词库中最大词条的长度，Str 是等待切分的汉字串，MM 分词算 法思路：取 Str 中的前 Max 个汉字，作为匹配的字段，与 Words 中的对应词条进行匹配；如果词库内有这样的一个词组，那么就 匹配成功，词条被分离出来；反之，就去掉相应匹配字段的最末 一个字，再将余下的字符串，作为另一个的匹配字段进行匹配。 2．逆向最大匹配分词算法。逆向最大匹配分词算法可称 为 RMM 法，基本原理与 MM 算法是一样，不同的是分词扫描 的方向是从等待切分的汉字串尾端开始处理的。这种分词算法 对交集型的歧义字段上的处理效果要比最大正向匹配法更好。 RMM 算法的主要优点是实现简单且切分速度快，切分的准确率 与 MM 算法相比有明显的提高，然而它的缺点就是歧义现象不 能完全的排除。 3．双向匹配分词算法。双向匹配分词算法可称为 BM 法 (Bi-direction Matching Method)，它的基本原理是将将逆向最大匹 配方法和正向最大匹配方法结合起来，构成双向匹配方法，从 而使得切分的准确率得到进一不提高，还可消解一部分歧义现 象。但是由于该算法在执行过程中要做双向性扫描，所以会增 加时间复杂度，且分词词库一定要同时能够支持正向、逆向这 两种顺序的检索，在结构上比一般词库还要复杂很多。 二、基于统计的分词方法 基于统计的分词算法又称为无词库分词，算法认为词条是 最稳定的组合，相邻汉字在文本中同时出现的次数越多，越可 能构成一个词。因此字与字相邻共现的频率或概率能够较好的 反映成词的可信度，对语料中相邻共现的各个字的组合的频度
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。
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。
SEO搜索中文分词算法原理实战教程
SEO搜索中文分词算法原理实战教程SEO搜索中文分词算法原理实战教程，如果一个人想成为一个合格的SEO人员，那么搜索引擎分词思维是必须掌握的，因为只有掌握了分词思维，你才可以做出搜索引擎喜欢，而且用户也喜欢的网页，虽然在梦想之旅视频教程中有和大家分享过搜索引擎中文分词原理，但没有完全的，系统的用文字版本和图片版本和大家分享，那么顾芳源就带大家如何正确学习SEO搜索分词思维吧。
搜索引擎中文分词原理首先我们要知道搜索引擎工作原理是把每个网页的内容按词来录入到数据库，比如你的文章标题是：梦想SEO实战培训提供免费SEO教程，那么搜索引擎分把这个标题分成搜索引擎字典已经存储的词和用户常关注的词，比如：“梦想”、SEO、实战，培训，提供，免费，SEO教程，SEO实战培训，免费SEO教程，免费SEO 培训和SEO培训等等，更多在这里就不一一列出来了，见图解。
主要大家领悟这种思维就可以了，所以文章句子分割成每个词或者单个字是搜索引擎要做的第一页，也是最重要的一步，因为只有词分好了，才能准确地把价值的信息反馈给用户，对于一个专业的网站优化人员来说中文分词的方法也十分的重要，因为主有把要优化的每个词好了分词后，才能更好的做好每个网页的优化工作，才能更清楚的告诉搜索引擎我这网站是代表什么来提高搜索引擎排名的机会，同时也清楚告诉用户，你的网页要表达的内容，这是顾芳源做医院SEO顾问服务以来体会最深刻的地方，往往一个网页的分词错了，再多的努力都是白费，因为做SEO推广的企业是非常讲究效率的，效率低意味意投资与回报率太低，是企业资源没有合理利用的一个错误策略。
seo搜索中文分词算法原理也许有一些新手朋友看起来中文分词的分词理论比较复杂，但你完全同必要词那些理论，没有太多的意义，你只要知道计算方法和如何去做好每个网页分词就可以了，现在顾芳源还是以“SEO搜索中文分词算法原理实战教程”的标题为例子来分享中文的分词算法。
1、最小分词法，也就是从小到大把一个关键词切分为不同的词组，在每一句中找出最小的词组，比如先分成常用的词组：SEO，搜索，中文，分词，算法，原理，实战，教程等，然后按分成单个字，开始最小的字与词合并，比如：中文与分词进行合并，就出现了一个最小词组“中文分词”，更多请自己举一反三。
中文搜索引擎中的中文分词应用
中文搜索引擎中的中文分词应用摘要网络信息的急剧增长给人们搜索信息带来一定的困难，搜索引擎的出现及时地解决了这个问题。
而在搜索引擎中核心的部分之一是中文分词算法，它在一定程度上影响着检索的速度。
简单介绍中文分词的重要性、方法以及现在存在的问题，对中文分词的进一步发展提供一定的依据，推动搜索引擎发挥越来越强大的作用。
关键词搜索引擎；中文分词；网络信息中图分类号：tp393.01 文献标识码：b 文章编号：1671-489x （2013）03-0067-02chinese search engine in chinese word segmentation application//zhu liliabstract the rapid increase of network information search information for people to bring certain difficulty. search engine solute to the problem timely. the search engine is one of the core of the chinese word segmentation algorithm. to a certain extent it affects the speed of retrieval. this paper focuses on the simple introduction about chinese word importance， methods and the problems. to provide further development for the chinese word segmentation. allows search engines to play an increasingly strong role.key words search engine； chinese word segmentation；network information1 引言随着科技时代的发展，网络越来越成为人们生活中的重要部分，特别是网络信息的急剧增长使人们获取信息的方式发生了极大的改变。
百度搜索引擎中文分词与文本粒度
百度搜索引擎的目的就是在满足绝大部分用户的需求下提供最精确最丰富的搜索结果，对于搜索引擎而言，用户停留时间越短，越说明搜索引擎的高效性和准确性，不管是百度的轻应用、知心搜索，还是谷歌的语义搜索、蜂鸟算法，或是360的我的搜索，都是为了能够帮助人们更方便的找到所求。
而对于搜索引擎而言，想要给用户最需求的就需要去判断用户搜索词的意图。
而搜索引擎尽管非常高效，数据库非常庞大，但它毕竟不是那么智能，不能直接判断出搜索词的意思，尽管谷歌已公布可以借助更加复杂的搜索请求更好的理解人类语言的概念，而不是一些零散的单词，这样的搜索能提供更加精准的结果，即整句搜索。
但这只是一小步，搜索引擎不论是进行索引还是网页排序仍需要对文本进行切分，即中文分词。
分词仍然是最基础也是最重要的。
而在中文分词过程中文本粒度起到关键性的作用。
文本粒度所谓文本粒度，对于搜索引擎而言：粒度是衡量文本所含信息量的大小。
文本含信息量越多，粒度就越大，反之就小。
有人会说那简单啊，当然词越长含有的信息量就越大，你确定？那木木SEO告诉你一个小玩意：肌联蛋白是目前已知的最大蛋白质，名字足足有189819个字母，是名副其实最大的单词。
这个单词的信息量是有多大？闲话不多说，先来看下面几组词中，哪些的粒度大，哪些的粒度小。
萝卜、葡萄、乒乓龙井、篮球、红色、橡皮檫踢球、拔河、谈恋爱、登山高清电视机、南非双人游、呼叫中心系统第一组词由两个字组成，但是仅表达一个意思，这些词的粒度是小的。
而第二组词虽然也基本由两个字组成，也只有一个意思，但这些词还可以拆分，如篮和球、橡皮和檫、踢和球等，这类词粒度要稍微大一些。
而后面的第四组，不要说粒度就更大了。
再看看下面一组词：勒布朗.詹姆斯、变形金刚4、北京百度网讯科技有限公司、中华人民共和国这类词尽管很长，但都是专名词，是一类比较特殊的词，只表达一个意思，粒度也都不大。
但机构名、人名等属于有内部结构的专名，比电影电视剧名的粒度稍大一些。
中文分词技术及其应用初探
中文分词技术及其应用初探一、中文分词技术是啥呢？嘿呀，咱们来聊聊这个中文分词技术哈。
这就好比是把一长串的中文句子给它像切蛋糕一样切成一块一块的小部分。
比如说“我爱中国”，就可以分成“我”“爱”“中国”这几个小部分。
它可有用啦，可以帮助计算机更好地理解咱们人类说的话或者写的文字呢。
这就像是给计算机的眼睛戴上了一副特制的眼镜，让它能看得更清楚我们表达的意思。
二、中文分词技术的应用可广啦1. 在搜索引擎里，它就像是一个超级小助手。
当我们在搜索框里输入一句话的时候，它就把这句话进行分词，然后找到最匹配的网页内容。
比如说你输入“好看的电影”，它就把这个分成“好看”“的”“电影”，然后在海量的电影相关网页里找到那些真的是在说好看电影的页面，这样我们就能更快地找到自己想要的信息啦。
2. 在智能语音助手那里，它也很重要哦。
像我们对着语音助手说“今天天气怎么样”，它把这个句子分词后，就能理解我们是在问天气的事情，然后给我们回答。
要是没有这个分词技术，那语音助手可能就会懵圈，不知道我们到底在说啥呢。
3. 在文本分析方面也很厉害。
比如说对于一些新闻报道或者文章，通过分词技术可以统计每个词出现的频率，这样就能知道这篇文章大概是在讲什么主题啦。
就像如果一篇文章里“科技”这个词出现的频率特别高，那这篇文章很可能就是和科技相关的内容。
三、中文分词技术的发展前景我觉得这个技术以后肯定会越来越牛的。
随着我们对计算机智能化要求越来越高，它的作用也会越来越凸显。
说不定以后还能和其他的新技术结合起来，创造出更多有趣又实用的东西呢。
比如说和虚拟现实技术结合，在虚拟的场景里，我们说的话可以更精准地被识别和处理，那玩起来可就更带劲啦。
而且在跨语言交流方面也可能会有新的突破，让不同语言之间的交流变得更加顺畅，就像不同国家的人之间有了一种无形的桥梁一样。
中文分词技术真的是一个很有趣又很有用的东西，虽然我们可能平时都不太注意它，但是它却在我们的生活中默默发挥着很大的作用呢。
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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。
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？
设每个单词都有一个权重值 IDF(word)＝rd) 是包含单词word的网页数目 得： IDF(娱乐)=log(10/1)=1 IDF(新闻)=log(10/1)=1 IDF(报道)= log(10/1)=1 权重是：娱乐=新闻=报道 IDF(娱乐,新闻,报道) = IDF(娱乐) + IDF(娱乐) + IDF(娱乐) =3 IDF(娱乐,新闻,报道) >IDF(娱乐,报道)>IDF(新闻,报道) 查询权重相同，则按照用户查询次数由高到低排序输出。
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 案例分析
中国三大搜索引擎的分词技术
第一节 中文分词技术
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
用户输入
匹配
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 不做拼写检查
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
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。 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。
真歧义 「乒乓球拍卖完了」 可以切分成「乒乓 球拍 卖 完 了」、 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。 「吴官正在吉林考察」
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
五.最新进展
设计目标: 1.无长度限制 2.歧义包容:将出现歧义的 各种可能性都包含进去， 作为分词的参考。 方案：将关系数据库的词按 字打散，并存放到层次 数据库中。 特色：分词长度限制，词的 长度变成了树的高度， 每小于等于3个中文字不切割
对于大于等于4个汉字的词将被分词。
2.分词算法： 查询:“工地方向导” 正向最大匹配: 工地/方向/导平安定军山 正向
Байду номын сангаас
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。
分析语句：红色摇滚很搞笑
从拆词的情况来看，谷歌竟然并 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 知道摇滚是一个词儿好地看成一个 词。它连“很搞笑”都看成是一个 整体！
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，分词时优先。
查询:何润东西南北(“何润东”、“东西南北”两个词) 正向最大匹配: 何润东/西/南北
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； 剩余没有切分交给普通词典，同样采取正向最大匹配分词。
四.分词中的难题
1.歧义识别 「这个门把手坏了」 －「把手」是个词 ； 「请把手拿开」 －「把手」不是一个词； 「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。
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。
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。 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，利用句法信息和语义 信息来处理歧义现象。
感冒 感冒解痛散 感冒解痛颗粒 感冒解痛灵茶 等都能匹配
第二节 拼写序标注 成拼音。
查询：罗华世界有风军 词长不限，专用词全部标注
二.错误提示流程