SEO如何学习关键词分词技术？

seo如何做好分词技术？如何分词满足搜索引擎？百度分词是什么？SEO有没有接触过一些分词组件？从百度分词不难看出，分词是根据词义、词语、词频来决定搜索引擎对词语的捕捉。

中文分词一般为：字符串匹配、统计分词、词义分词。

第一：字符串匹配分词

这种分词技术又称机械分词方法。直截了当地说，它是扫描字符串，查询页面中字符串的子串和单词相同，这被视为匹配。这些分词通常添加启发性规则，如积极/反向最大化匹配、长字优化等。

优点：匹配速度快，实现过程简单

缺点：歧义词难以区分，匹配不精准

案例：煮丁解牛分词器是基于字符串匹配的分词

例:北京网络推广公司

“北京，北京网，推广，公司”“北京，推广网，公司”

正最大值匹配：从左到右匹配关键字

逆向最大值匹配：从右到左匹配关键字

最短路径分词法：搜索引擎提取文本中词数最小值

二是统计分词

基于人工标注的词性和统计特征，对中文进行建模，即根据观测到的数据(标注好的语料)估计模型参数，即训练。 在分词阶段，通过模型计算各种分词的概率，以最大概率的分词结果为最终结果。 在分词阶段，通过模型计算各种分词的概率，以最大概率的分词结果为最终结果。常见的序列标记模型HMM和CRF。

优点：很好处理歧义和未登录词问题，效果比基于字符串匹配效果好

缺点：需要大量的人工标记数据，分词速度较慢

同时出现相邻单词的次数越多，构成单词的可能性就越大。因此，单词相邻共现的频率或概率可以更好地反映成词的可信度。

可以统计语料中相邻共现的单词组合的频率，计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息，计算两个字X、Y相邻共现概率。互现信息反映了汉字结合的紧密性。

三是词义分词

词义分词法：机器语音判断的分词法主要用于处理歧义。