很多站長都試圖通過SEO為自己的網(wǎng)站獲得一個良好排名，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)。

　　相信大部分站長都聽過個種技術(shù)，有些也有相當?shù)牧私狻Ｆ鋵嵎衷~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一個單獨的詞。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一段文字進行文本挖掘，以達到讓電腦自動識別語句的含義。這樣我們就不難理解，為什么我們在百度，GOOGLE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)果出來讓我們來參考選擇。其實這些引擎也是能過分詞技術(shù)把你所輸?shù)男畔⒎衷~，以達到“理解”你所要信息的“真正含義”。雖說有時電腦得出的結(jié)果并非你所要的，但這是無法避免的，有時可能是你的表達有誤，有時可能是這些搜索引擎的分詞并不完美。

　　在分詞技術(shù)中，有一種開發(fā)人員常用的指標方法叫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)指的是某一個給定的詞語在該文件中出現(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，則說明詞條具有很好的類別區(qū)分能力。使用TF*IDF可以計算某個關(guān)鍵字在某篇文章里面的重要性，因而識別這篇文章的主要含義，實現(xiàn)計算機讀懂文章的功能。這種技術(shù)說直白一點就用這些指標來判斷一段信息中某個詞的重要性到底如何?在搜索引擎中也是通過這些指標來排列您所要找的資料。我們作為SEOer，反過來逆推，就能得知，如果我們能對分詞技術(shù)有一定理解的話，在設(shè)置關(guān)鍵詞，描述，文章，標簽時，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。以達到你的這些詞的布局正是這個行業(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)置就會發(fā)揮出最大的功效!

　　分詞技術(shù)總地來說是通過一些詞匯，平常人的使用習(xí)慣，把一段話進行區(qū)分再理解。這些詞會有很多是人們習(xí)以為常用的詞：如中國，吃飯，醫(yī)院。也可能有些是以前沒出現(xiàn)，但社會在發(fā)展中出現(xiàn)的一些新詞，這些詞使用率越來越高，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)詞匯中并不是一個詞，但在發(fā)展中這些又成了人們經(jīng)常用到的詞匯，也會納入進分詞系統(tǒng)。
    一句話來說，分詞就是人們生活習(xí)慣用語的一種解析手段。

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