很多站長(zhǎng)都試圖通過(guò)SEO為自己的網(wǎng)站獲得一個(gè)良好排名，于是在網(wǎng)絡(luò)上搜索各種不同的SEO技術(shù)。今天亞網(wǎng)互聯(lián)小編和大家講解下關(guān)于分詞的技術(shù)。

　　相信大部分站長(zhǎng)都聽(tīng)過(guò)個(gè)種技術(shù)，有些也有相當(dāng)?shù)牧私狻Ｆ鋵?shí)分詞技術(shù)并不高深，它雖在操作上有些抽像，但他應(yīng)該是比較好理解的。分詞就是把一串字符序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞。分詞包括英文分詞，中文分詞等，我們這里主要講的是中文分詞(Chinese Word Segmentation)。中文分詞應(yīng)用很廣，特別是在搜索引擎中，它的主要目的是為了對(duì)一段文字進(jìn)行文本挖掘，以達(dá)到讓電腦自動(dòng)識(shí)別語(yǔ)句的含義。這樣我們就不難理解，為什么我們?cè)诎俣龋珿OOGLE這些搜索引擎中輸入一些文字，它們就能提供出相似的一些結(jié)果出來(lái)讓我們來(lái)參考選擇。其實(shí)這些引擎也是能過(guò)分詞技術(shù)把你所輸?shù)男畔⒎衷~，以達(dá)到“理解”你所要信息的“真正含義”。雖說(shuō)有時(shí)電腦得出的結(jié)果并非你所要的，但這是無(wú)法避免的，有時(shí)可能是你的表達(dá)有誤，有時(shí)可能是這些搜索引擎的分詞并不完美。

　　在分詞技術(shù)中，有一種開(kāi)發(fā)人員常用的指標(biāo)方法叫TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一種用于信息搜索和信息挖掘的常用加權(quán)技術(shù)。其中TF詞頻(Term Frequency)指的是某一個(gè)給定的詞語(yǔ)在該文件中出現(xiàn)的次數(shù),而IDF是反文檔頻率(Inverse Document Frequency)的主要思想是：如果包含詞條的文檔越少，IDF越大，則說(shuō)明詞條具有很好的類(lèi)別區(qū)分能力。使用TF*IDF可以計(jì)算某個(gè)關(guān)鍵字在某篇文章里面的重要性，因而識(shí)別這篇文章的主要含義，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)讀懂文章的功能。這種技術(shù)說(shuō)直白一點(diǎn)就用這些指標(biāo)來(lái)判斷一段信息中某個(gè)詞的重要性到底如何?在搜索引擎中也是通過(guò)這些指標(biāo)來(lái)排列您所要找的資料。我們作為SEOer，反過(guò)來(lái)逆推，就能得知，如果我們能對(duì)分詞技術(shù)有一定理解的話(huà)，在設(shè)置關(guān)鍵詞，描述，文章，標(biāo)簽時(shí)，就能結(jié)合普通人的搜索習(xí)慣，分詞權(quán)重，再科學(xué)地組織這些關(guān)鍵詞或者是描述等等。以達(dá)到你的這些詞的布局正是這個(gè)行業(yè)里搜索引擎所關(guān)注的，網(wǎng)友朋友使用得最多的一些搜索關(guān)鍵詞。這樣，你的設(shè)置就會(huì)發(fā)揮出最大的功效!

　　分詞技術(shù)總地來(lái)說(shuō)是通過(guò)一些詞匯，平常人的使用習(xí)慣，把一段話(huà)進(jìn)行區(qū)分再理解。這些詞會(huì)有很多是人們習(xí)以為常用的詞：如中國(guó)，吃飯，醫(yī)院。也可能有些是以前沒(méi)出現(xiàn)，但社會(huì)在發(fā)展中出現(xiàn)的一些新詞，這些詞使用率越來(lái)越高，如IT的發(fā)展出現(xiàn)了一大批的有名的企業(yè)：如微軟，新浪等等，這些在傳統(tǒng)詞匯中并不是一個(gè)詞，但在發(fā)展中這些又成了人們經(jīng)常用到的詞匯，也會(huì)納入進(jìn)分詞系統(tǒng)。
    一句話(huà)來(lái)說(shuō)，分詞就是人們生活習(xí)慣用語(yǔ)的一種解析手段。

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