如果你想成為一名專(zhuān)業(yè)的SEO，那么搜索引擎分詞思維是必須掌握的，因?yàn)橹挥姓莆樟朔衷~思維，你才可以定位好搜索引擎喜歡，而且用戶(hù)也喜歡的關(guān)鍵詞，進(jìn)而才能更深層次的挖掘出SEO技術(shù)。

也許有一些新手朋友看起來(lái)中文分詞的分詞理論比較復(fù)雜，但你完全同必要詞那些理論，沒(méi)有太多的意義，你只要知道計(jì)算方法和如何去做好每個(gè)網(wǎng)頁(yè)分詞就可以了，現(xiàn)在就為大家詳細(xì)的介紹一下百度的中文分詞技術(shù)。

一、什么是中文分詞？

百度分詞技術(shù)就是百度針對(duì)用戶(hù)提交查詢(xún)的關(guān)鍵詞串進(jìn)行的查詢(xún)處理后根據(jù)用戶(hù)的關(guān)鍵詞串用各種匹配方法進(jìn)行的一種技術(shù)。

中文分詞指的是將一個(gè)漢字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞，分詞就是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過(guò)程，所謂分詞就是把字與字連在一起的漢語(yǔ)句子分成若干個(gè)相互獨(dú)立、完整、正確的單詞，詞是最小的、能獨(dú)立活動(dòng)的、有意義的語(yǔ)言成分。

我們知道，在英文的行文中，單詞之間是以空格作為自然分界符的，而中文只是字、句和段能通過(guò)明顯的分界符來(lái)簡(jiǎn)單劃界，唯獨(dú)詞沒(méi)有一個(gè)形式上的分界符，雖然英文也同樣存在短語(yǔ)的劃分問(wèn)題，不過(guò)在詞這一層上，中文比之英文要復(fù)雜的多、困難的多。

中文分詞是文本挖掘的基礎(chǔ)，對(duì)于輸入的一段中文，成功的進(jìn)行中文分詞，可以達(dá)到電腦自動(dòng)識(shí)別語(yǔ)句含義的效果。

中文分詞技術(shù)屬于自然語(yǔ)言處理技術(shù)范疇，對(duì)于一句話(huà)，人可以通過(guò)自己的知識(shí)來(lái)明白哪些是詞？哪些不是詞？但如何讓計(jì)算機(jī)也能理解？其處理過(guò)程就是分詞算法。

計(jì)算機(jī)的所有語(yǔ)言知識(shí)都來(lái)自機(jī)器詞典(給出詞的各項(xiàng)信息)、句法規(guī)則(以詞類(lèi)的各種組合方式來(lái)描述詞的聚合現(xiàn)象)以及有關(guān)詞和句子的語(yǔ)義、語(yǔ)境、語(yǔ)用知識(shí)庫(kù)，中文信息處理系統(tǒng)只要涉及句法、語(yǔ)義(如檢索、翻譯、文摘、校對(duì)等應(yīng)用)，就需要以詞為基本單位，當(dāng)漢字由句轉(zhuǎn)化為詞之后，才能使得句法分析、語(yǔ)句理解、自動(dòng)文摘、自動(dòng)分類(lèi)和機(jī)器翻譯等文本處理具有可行性，可以說(shuō)，分詞是機(jī)器語(yǔ)言學(xué)的基礎(chǔ)。

二、中文分詞的思路及原理

首先我們要知道搜索引擎工作原理是把每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容按詞來(lái)錄入到數(shù)據(jù)庫(kù)，比如你的文章標(biāo)題是：“馬海祥SEO博客提供免費(fèi)SEO實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)教程”，那么搜索引擎分把這個(gè)標(biāo)題分成搜索引擎字典已經(jīng)存儲(chǔ)的詞和用戶(hù)常關(guān)注的詞，比如：馬海祥、SEO、博客，培訓(xùn)，提供，免費(fèi)，SEO教程，SEO實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)，免費(fèi)SEO教程，免費(fèi)SEO培訓(xùn)和SEO培訓(xùn)等等。

主要大家能領(lǐng)悟這種思維就可以了，所以文章句子分割成每個(gè)詞或者單個(gè)字是搜索引擎要做的第一頁(yè)，也是最重要的一步，因?yàn)橹挥性~分好了，才能準(zhǔn)確地把價(jià)值的信息反饋給用戶(hù)。

對(duì)于一個(gè)專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)站優(yōu)化人員來(lái)說(shuō)中文分詞的方法也十分的重要，因?yàn)橹饔邪岩獌?yōu)化的每個(gè)詞好了分詞后，才能更好的做好每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的優(yōu)化工作，才能更清楚的告訴搜索引擎我這網(wǎng)站是代表什么來(lái)提高搜索引擎排名的機(jī)會(huì)，同時(shí)也清楚告訴用戶(hù)，你的網(wǎng)頁(yè)要表達(dá)的內(nèi)容，這是馬海祥做SEO服務(wù)以來(lái)體會(huì)最深刻的地方，往往一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的分詞錯(cuò)了，再多的努力都是白費(fèi)，因?yàn)樽鯯EO推廣的企業(yè)是非常講究效率的，效率低意味意投資與回報(bào)率太低，是企業(yè)資源沒(méi)有合理利用的一個(gè)錯(cuò)誤策略。

三、中文分詞的應(yīng)用

在自然語(yǔ)言處理技術(shù)中，中文處理技術(shù)比西文處理技術(shù)要落后很大一段距離，許多西文的處理方法中文不能直接采用，就是因?yàn)橹形谋匦栌蟹衷~這道工序，中文分詞是其他中文信息處理的基礎(chǔ)，搜索引擎只是中文分詞的一個(gè)應(yīng)用，其他的比如機(jī)器翻譯（MT）、語(yǔ)音合成、自動(dòng)分類(lèi)、自動(dòng)摘要、自動(dòng)校對(duì)等等，都需要用到分詞（具體可查看馬海祥博客《搜索引擎自動(dòng)提取文章關(guān)鍵詞原理》的相關(guān)介紹）。

因?yàn)橹形男枰衷~，可能會(huì)影響一些研究，但同時(shí)也為一些企業(yè)帶來(lái)機(jī)會(huì)，因?yàn)閲?guó)外的計(jì)算機(jī)處理技術(shù)要想進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)，首先也是要解決中文分詞問(wèn)題。

分詞準(zhǔn)確性對(duì)搜索引擎來(lái)說(shuō)十分重要，但如果分詞速度太慢，即使準(zhǔn)確性再高，對(duì)于搜索引擎來(lái)說(shuō)也是不可用的，因?yàn)樗阉饕嫘枰幚頂?shù)以?xún)|計(jì)的網(wǎng)頁(yè)，如果分詞耗用的時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，會(huì)嚴(yán)重影響搜索引擎內(nèi)容更新的速度。因此對(duì)于搜索引擎來(lái)說(shuō)，分詞的準(zhǔn)確性和速度，二者都需要達(dá)到很高的要求。

四、中文分詞技術(shù)的特殊性

據(jù)馬海祥了解，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上，之所以存在中文分詞技術(shù)，是由于中文在基本文法上有其特殊性，具體表現(xiàn)在：

1、與英文為代表的拉丁語(yǔ)系語(yǔ)言相比，英文以空格作為天然的分隔符，而中文由于繼承自古代漢語(yǔ)的傳統(tǒng)，詞語(yǔ)之間沒(méi)有分隔。

古代漢語(yǔ)中除了連綿詞、人名和地名等，詞通常就是單個(gè)漢字，所以當(dāng)時(shí)沒(méi)有分詞書(shū)寫(xiě)的必要，而現(xiàn)代漢語(yǔ)中雙字或多字詞居多，一個(gè)字不再等同于一個(gè)詞。

2、在中文里，“詞”和“詞組”邊界模糊，現(xiàn)代漢語(yǔ)的基本表達(dá)單元雖然為“詞”，且以雙字或者多字詞居多，但由于人們認(rèn)識(shí)水平的不同，對(duì)詞和短語(yǔ)的邊界很難去區(qū)分。

例如：“對(duì)隨地吐痰者給予處罰”，“隨地吐痰者”本身是一個(gè)詞還是一個(gè)短語(yǔ)，不同的人會(huì)有不同的標(biāo)準(zhǔn)，同樣的“海上”“酒廠(chǎng)”等等，即使是同一個(gè)人也可能做出不同判斷，如果漢語(yǔ)真的要分詞書(shū)寫(xiě)，必然會(huì)出現(xiàn)混亂，難度很大。

中文分詞的方法其實(shí)不局限于中文應(yīng)用，也被應(yīng)用到英文處理，如手寫(xiě)識(shí)別，單詞之間的空格就很清楚，中文分詞方法可以幫助判別英文單詞的邊界。

五、分詞算法的分類(lèi)

現(xiàn)有的分詞算法可分為三大類(lèi)：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法，按照是否與詞性標(biāo)注過(guò)程相結(jié)合，又可以分為單純分詞方法和分詞與標(biāo)注相結(jié)合的一體化方法。

1、基于字符串匹配的分詞方法

這種方法又叫做機(jī)械分詞方法，它是按照一定的策略將待分析的漢字串與一個(gè)“充分大的”機(jī)器詞典中的詞條進(jìn)行配，若在詞典中找到某個(gè)字符串，則匹配成功（識(shí)別出一個(gè)詞）。

按照掃描方向的不同，串匹配分詞方法可以分為正向匹配和逆向匹配；按照不同長(zhǎng)度優(yōu)先匹配的情況，可以分為最大（最長(zhǎng)）匹配和最小（最短）匹配；常用的幾種機(jī)械分詞方法如下：

（1）、正向最大匹配法（由左到右的方向）

首先粗分，按照句子把文本切成一個(gè)一個(gè)句子，然后把每個(gè)句子切成單字，字典按照樹(shù)形結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)，比如這句話(huà)“春天還會(huì)遠(yuǎn)嗎”首先查找“春”字開(kāi)頭的詞，然后按照字典樹(shù)形結(jié)構(gòu)往下走一個(gè)節(jié)點(diǎn)，查找“春”后面一個(gè)字是“天”的詞，然后又下沉一個(gè)節(jié)點(diǎn)，找“還”下面是“會(huì)”的詞，找不到了，查找就結(jié)束。

（2）、逆向最大匹配法（由右到左的方向）

就是朝相反的方向發(fā)掘可以匹配的文字，比如網(wǎng)上商城這個(gè)文字串，那么會(huì)向左延伸在網(wǎng)上的前面會(huì)出現(xiàn)的結(jié)果是區(qū)域性的文字，比如上?；蛘弑本┑龋谏坛堑那懊鏁?huì)出現(xiàn)更精準(zhǔn)的定義文字符，比如愛(ài)家，女人等專(zhuān)屬性強(qiáng)的文字符。

（3）、最少切分法

使每一句中切出的詞數(shù)最小，還需通過(guò)利用各種其它的語(yǔ)言信息來(lái)進(jìn)一步提高切分的準(zhǔn)確率。

（4）、雙向最大匹配法（進(jìn)行由左到右、由右到左兩次掃描）

正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法結(jié)合起來(lái)構(gòu)成雙向匹配法，就是向左右縱深挖掘比較匹配的結(jié)果值。

還可以將上述各種方法相互組合，例如，可以將正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法結(jié)合起來(lái)構(gòu)成雙向匹配法，由于漢語(yǔ)單字成詞的特點(diǎn)，正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。

一般說(shuō)來(lái)，逆向匹配的切分精度略高于正向匹配，遇到的歧義現(xiàn)象也較少，統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，單純使用正向最大匹配的錯(cuò)誤率為1/169，單純使用逆向最大匹配的錯(cuò)誤率為1/245，但這種精度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足實(shí)際的需要，實(shí)際使用的分詞系統(tǒng)，都是把機(jī)械分詞作為一種初分手段，還需通過(guò)利用各種其它的語(yǔ)言信息來(lái)進(jìn)一步提高切分的準(zhǔn)確率。

一種方法是改進(jìn)掃描方式，稱(chēng)為特征掃描或標(biāo)志切分，優(yōu)先在待分析字符串中識(shí)別和切分出一些帶有明顯特征的詞，以這些詞作為斷點(diǎn)，可將原字符串分為較小的串再來(lái)進(jìn)機(jī)械分詞，從而減少匹配的錯(cuò)誤率。

另一種方法是將分詞和詞類(lèi)標(biāo)注結(jié)合起來(lái)，利用豐富的詞類(lèi)信息對(duì)分詞決策提供幫助，并且在標(biāo)注過(guò)程中又反過(guò)來(lái)對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)、調(diào)整，從而極大地提高切分的準(zhǔn)確率。

對(duì)于機(jī)械分詞方法，可以建立一個(gè)一般的模型，在這方面有專(zhuān)業(yè)的學(xué)術(shù)論文，這里不做詳細(xì)論述。

2、基于理解的分詞方法

這種分詞方法是通過(guò)讓計(jì)算機(jī)模擬人對(duì)句子的理解，達(dá)到識(shí)別詞的效果，其基本思想就是在分詞的同時(shí)進(jìn)行句法、語(yǔ)義分析，利用句法信息和語(yǔ)義信息來(lái)處理歧義現(xiàn)象，它通常包括三個(gè)部分：分詞子系統(tǒng)、句法語(yǔ)義子系統(tǒng)、總控部分。

在總控部分的協(xié)調(diào)下，分詞子系統(tǒng)可以獲得有關(guān)詞、句子等的句法和語(yǔ)義信息來(lái)對(duì)分詞歧義進(jìn)行判斷，即它模擬了人對(duì)句子的理解過(guò)程，這種分詞方法需要使用大量的語(yǔ)言知識(shí)和信息，由于漢語(yǔ)語(yǔ)言知識(shí)的籠統(tǒng)、復(fù)雜性，難以將各種語(yǔ)言信息組織成機(jī)器可直接讀取的形式，因此目前基于理解的分詞系統(tǒng)還處在試驗(yàn)階段。

3、基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法

從形式上看，詞是穩(wěn)定的字的組合，因此在上下文中，相鄰的字同時(shí)出現(xiàn)的次數(shù)越多，就越有可能構(gòu)成一個(gè)詞，因此字與字相鄰共現(xiàn)的頻率或概率能夠較好的反映成詞的可信度，可以對(duì)語(yǔ)料中相鄰共現(xiàn)的各個(gè)字的組合的頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算它們的互現(xiàn)信息，定義兩個(gè)字的互現(xiàn)信息，計(jì)算兩個(gè)漢字X、Y的相鄰共現(xiàn)概率，互現(xiàn)信息體現(xiàn)了漢字之間結(jié)合關(guān)系的緊密程度，當(dāng)緊密程度高于某一個(gè)閾值時(shí)，便可認(rèn)為此字組可能構(gòu)成了一個(gè)詞。

這種方法只需對(duì)語(yǔ)料中的字組頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，不需要切分詞典，因而又叫做無(wú)詞典分詞法或統(tǒng)計(jì)取詞方法，但這種方法也有一定的局限性，會(huì)經(jīng)常抽出一些共現(xiàn)頻度高、但并不是詞的常用字組，例如“這一”、“之一”、“有的”、“我的”、“許多的”等，并且對(duì)常用詞的識(shí)別精度差，時(shí)空開(kāi)銷(xiāo)大。

實(shí)際應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)分詞系統(tǒng)都要使用一部基本的分詞詞典（常用詞詞典）進(jìn)行串匹配分詞，同時(shí)使用統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別一些新的詞，即將串頻統(tǒng)計(jì)和串匹配結(jié)合起來(lái)，既發(fā)揮匹配分詞切分速度快、效率高的特點(diǎn)，又利用了無(wú)詞典分詞結(jié)合上下文識(shí)別生詞、自動(dòng)消除歧義的優(yōu)點(diǎn)（相關(guān)原理介紹可查看馬海祥博客《如何利用詞頻統(tǒng)計(jì)原理自動(dòng)提取文章摘要》的相關(guān)介紹）。

另外一類(lèi)是基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，首先給出大量已經(jīng)分詞的文本，利用統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)詞語(yǔ)切分的規(guī)律（稱(chēng)為訓(xùn)練），從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知文本的切分，我們知道，漢語(yǔ)中各個(gè)字單獨(dú)作詞語(yǔ)的能力是不同的，此外有的字常常作為前綴出現(xiàn)，有的字卻常常作為后綴（“者”“性”），結(jié)合兩個(gè)字相臨時(shí)是否成詞的信息，這樣就得到了許多與分詞有關(guān)的知識(shí)，這種方法就是充分利用漢語(yǔ)組詞的規(guī)律來(lái)分詞，這種方法的最大缺點(diǎn)是需要有大量預(yù)先分好詞的語(yǔ)料作支撐，而且訓(xùn)練過(guò)程中時(shí)空開(kāi)銷(xiāo)極大。

到底哪種分詞算法的準(zhǔn)確度更高，目前并無(wú)定論，對(duì)于任何一個(gè)成熟的分詞系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，不可能單獨(dú)依靠某一種算法來(lái)實(shí)現(xiàn)，都需要綜合不同的算法，例如，海量科技的分詞算法就采用“復(fù)方分詞法”，所謂復(fù)方，就是像中西醫(yī)結(jié)合般綜合運(yùn)用機(jī)械方法和知識(shí)方法，對(duì)于成熟的中文分詞系統(tǒng)，需要多種算法綜合處理問(wèn)題。

六、中文分詞的技術(shù)難點(diǎn)

有了成熟的分詞算法，是否就能容易的解決中文分詞的問(wèn)題呢？事實(shí)遠(yuǎn)非如此，中文是一種十分復(fù)雜的語(yǔ)言，讓計(jì)算機(jī)理解中文語(yǔ)言更是困難，在中文分詞過(guò)程中，有兩大難題一直沒(méi)有完全突破。

1、歧義識(shí)別

歧義是指同樣的一句話(huà)，可能有兩種或者更多的切分方法，主要的歧義有兩種：交集型歧義和組合型歧義，例如：表面的，因?yàn)椤氨砻妗焙汀懊娴摹倍际窃~，那么這個(gè)短語(yǔ)就可以分成“表面 的”和“表 面的”，這種稱(chēng)為交集型歧義（交叉歧義）。

像這種交集型歧義十分常見(jiàn)，前面舉的“和服”的例子，其實(shí)就是因?yàn)榻患推缌x引起的錯(cuò)誤，“化妝和服裝”可以分成“化妝 和 服裝”或者“化妝 和服 裝”，由于沒(méi)有人的知識(shí)去理解，計(jì)算機(jī)很難知道到底哪個(gè)方案正確。

交集型歧義相對(duì)組合型歧義來(lái)說(shuō)是還算比較容易處理，組合型歧義就必須根據(jù)整個(gè)句子來(lái)判斷了，例如，在句子“這個(gè)門(mén)把手壞了”中，“把手”是個(gè)詞，但在句子“請(qǐng)把手拿開(kāi)”中，“把手”就不是一個(gè)詞；在句子“將軍任命了一名中將”中，“中將”是個(gè)詞，但在句子“產(chǎn)量三年中將增長(zhǎng)兩倍”中，“中將”就不再是詞，這些詞計(jì)算機(jī)又如何去識(shí)別？

如果交集型歧義和組合型歧義計(jì)算機(jī)都能解決的話(huà)，在歧義中還有一個(gè)難題，是真歧義，真歧義意思是給出一句話(huà)，由人去判斷也不知道哪個(gè)應(yīng)該是詞，哪個(gè)應(yīng)該不是詞，例如：“乒乓球拍賣(mài)完了”，可以切分成“乒乓 球拍 賣(mài) 完 了”、也可切分成“乒乓球 拍賣(mài) 完 了”，如果沒(méi)有上下文其他的句子，恐怕誰(shuí)也不知道“拍賣(mài)”在這里算不算一個(gè)詞。

2、新詞識(shí)別

命名實(shí)體（人名、地名）、新詞，專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)稱(chēng)為未登錄詞，也就是那些在分詞詞典中沒(méi)有收錄，但又確實(shí)能稱(chēng)為詞的那些詞。

最典型的是人名，人可以很容易理解，句子“王軍虎去廣州了”中，“王軍虎”是個(gè)詞，因?yàn)槭且粋€(gè)人的名字，但要是讓計(jì)算機(jī)去識(shí)別就困難了，如果把“王軍虎”做為一個(gè)詞收錄到字典中去，全世界有那么多名字，而且每時(shí)每刻都有新增的人名，收錄這些人名本身就是一項(xiàng)既不劃算又巨大的工程，即使這項(xiàng)工作可以完成，還是會(huì)存在問(wèn)題，例如：在句子“王軍虎頭虎腦的”中，“王軍虎”還能不能算詞？

除了人名以外，還有機(jī)構(gòu)名、地名、產(chǎn)品名、商標(biāo)名、簡(jiǎn)稱(chēng)、省略語(yǔ)等都是很難處理的問(wèn)題，而且這些又正好是人們經(jīng)常使用的詞，因此對(duì)于搜索引擎來(lái)說(shuō)，分詞系統(tǒng)中的新詞識(shí)別十分重要，新詞識(shí)別準(zhǔn)確率已經(jīng)成為評(píng)價(jià)一個(gè)分詞系統(tǒng)好壞的重要標(biāo)志之一。

點(diǎn)評(píng)：

中文分詞對(duì)于搜索引擎來(lái)說(shuō)，最重要的并不是找到所有結(jié)果，因?yàn)樵谏习賰|的網(wǎng)頁(yè)中找到所有結(jié)果沒(méi)有太多的意義，沒(méi)有人能看得完，最重要的是把最相關(guān)的結(jié)果排在最前面，這也稱(chēng)為相關(guān)度排序，中文分詞的準(zhǔn)確與否，常常直接影響到對(duì)搜索結(jié)果的相關(guān)度排序，從定性分析來(lái)說(shuō)，搜索引擎的分詞算法不同，詞庫(kù)的不同都會(huì)影響頁(yè)面的返回結(jié)果。

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