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SEO分词技术,SEOer应该掌握的东西

分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。
首先大家看下我的标题、关键词、描述:
图片也发出来,让大家更直观的观察:

我们大家可以从这里面分出来很多词语:SEO、网站优化、网站运营、网站推广、博客、独立,甚至如果你要细分的话,还可以分为单个字,单个词,比如网站优化就可以分为优化、网站。这里简单的说下,肯定不止这么多,只是让大家了解一下罢了,不需要在这个地方纠结。
下面看下我随便组合的关键词排名,我们首先就组合下武汉网站优化:
 

然后在看一下其他朋友的:
 

我博客里面并没有武汉网站优化这个整体词,但是排名是第一,下面这个网站title大家可以仔细看下,几乎每个词都带上武汉,这样关键词做的也少,而且显得啰嗦,排名也不咋地(这个也跟本身权重有关系)
这里还给大家看几个图,我就不过多解释了:
SEO博客排名第5
 

武汉网站推广排名第2
 

武汉网站优化排名第1
 

武汉博客排名第3
 

这里面还有非常多的,大家自己组合,不想影响整篇文文章的美观,随便切的几个图,大家自己去组合哈,比如武汉SEO啊,武汉SEO推广,武汉SEO博客,这些大家自己去组合测试,下面我来说下我对百度分词技术的一些理解:
简单的一句话就是,百度分词技术就是利用了关键词匹配来进行给用户提供信息的一个技术,大家都知道在百度里面搜索某个东西,标题最多显示32个汉字,其他的用省略号代替,这样看起来不是很漂亮,所以我们要尽量把标题搞短一点,过多的浪费的词语完全没必要写上去,浪费字,这里提醒下各位,有的时候一些东西自己了解清楚就可以,没必要过多的纠结,毕竟搜索引擎里面包含的技术确实太多了,每个都去仔细分析,浪费你的表情!!!在7月7日写的武汉SEO混小子对网站做了一个大手术里面就写了这个博客利用百度分词技术,现在也算是得到了一些自己想要的东西咯
 

  现有的分词算法可分为三大类:基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。

  1、基于字符串匹配的分词方法

  这种方法又叫做机械分词方法,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功(识别出一个词)。按照扫描方向的不同,串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配;按照不同长度优先匹配的情况,可以分为最大(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方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的几种机械分词方法如下:

  1)正向最大匹配法(由左到右的方向);

  2)逆向最大匹配法(由右到左的方向);

  3)最少切分(使每一句中切出的词数最小)。

  还可以将上述各种方法相互组合,例如,可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法。由于汉语单字成词的特点,正向最小匹配和逆向最小匹配一般很少使用。一般说来,逆向匹配的切分精度略高于正向匹配,遇到的歧义现象也较少。统计结果表明,单纯使用正向最大匹配的错误率为1/169,单纯使用逆向最大匹配的错误率为1/245。但这种精度还远远不能满足实际的需要。实际使用的分词系统,都是把机械分词作为一种初分手段,还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。

  一种方法是改进扫描方式,称为特征扫描或标志切分,优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词,以这些词作为断点,可将原字符串分为较小的串再来进机械分词,从而减少匹配的错误率。另一种方法是将分词和词类标注结合起来,利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助,并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整,从而极大地提高切分的准确率。

  对于机械分词方法,可以建立一个一般的模型,在这方面有专业的学术论文,这里不做详细论述。

  2、基于理解的分词方法

  这种分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解,达到识别词的效果。其基本思想就是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。它通常包括三个部分:分词子系统、句法语义子系统、总控部分。在总控部分的协调下,分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断,即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。由于汉语语言知识的笼统、复杂性,难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式,因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。

  3、基于统计的分词方法

  从形式上看,词是稳定的字的组合,因此在上下文中,相邻的字同时出现的次数越多,就越有可能构成一个词。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。可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计,计算它们的互现信息。定义两个字的互现信息,计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息体现了汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时,便可认为此字组可能构成了一个词。这种方法只需对语料中的字组频度进行统计,不需要切分词典,因而又叫做无词典分词法或统计取词方法。但这种方法也有一定的局限性,会经常抽出一些共现频度高、但并不是词的常用字组,例如“这一”、“之一”、“有的”、“我的”、“许多的”等,并且对常用词的识别精度差,时空开销大。实际应用的统计分词系统都要使用一部基本的分词词典(常用词词典)进行串匹配分词,同时使用统计方法识别一些新的词,即将串频统计和串匹配结合起来,既发挥匹配分词切分速度快、效率高的特点,又利用了无词典分词结合上下文识别生词、自动消除歧义的优点。

  到底哪种分词算法的准确度更高,目前并无定论。对于任何一个成熟的分词系统来说,不可能单独依靠某一种算法来实现,都需要综合不同的算法。笔者了解,海量科技的分词算法就采用“复方分词法”,所谓复方,相当于用中药中的复方概念,即用不同的药材综合起来去医治疾病,同样,对于中文词的识别,需要多种算法来处理不同的问题。

  分词中的难题

  有了成熟的分词算法,是否就能容易的解决中文分词的问题呢?事实远非如此。中文是一种十分复杂的语言,让计算机理解中文语言更是困难。在中文分词过程中,有两大难题一直没有完全突破。

  1、歧义识别

  歧义是指同样的一句话,可能有两种或者更多的切分方法。例如:表面的,因为“表面”和“面的”都是词,那么这个短语就可以分成“表面 的”和“表 面的”。这种称为交叉歧义。像这种交叉歧义十分常见,前面举的“和服”的例子,其实就是因为交叉歧义引起的错误。“化妆和服装”可以分成“化妆 和 服装”或者“化妆 和服 装”。由于没有人的知识去理解,计算机很难知道到底哪个方案正确。

  交叉歧义相对组合歧义来说是还算比较容易处理,组合歧义就必需根据整个句子来判断了。例如,在句子“这个门把手坏了”中,“把手”是个词,但在句子“请把手拿开”中,“把手”就不是一个词;在句子“将军任命了一名中将”中,“中将”是个词,但在句子“产量三年中将增长两倍”中,“中将”就不再是词。这些词计算机又如何去识别?

  如果交叉歧义和组合歧义计算机都能解决的话,在歧义中还有一个难题,是真歧义。真歧义意思是给出一句话,由人去判断也不知道哪个应该是词,哪个应该不是词。例如:“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”,如果没有上下文其他的句子,恐怕谁也不知道“拍卖”在这里算不算一个词。

  2、新词识别

  新词,专业术语称为未登录词。也就是那些在字典中都没有收录过,但又确实能称为词的那些词。最典型的是人名,人可以很容易理解句子“王军虎去广州了”中,“王军虎”是个词,因为是一个人的名字,但要是让计算机去识别就困难了。如果把“王军虎”做为一个词收录到字典中去,全世界有那么多名字,而且每时每刻都有新增的人名,收录这些人名本身就是一项巨大的工程。即使这项工作可以完成,还是会存在问题,例如:在句子“王军虎头虎脑的”中,“王军虎”还能不能算词?

  新词中除了人名以外,还有机构名、地名、产品名、商标名、简称、省略语等都是很难处理的问题,而且这些又正好是人们经常使用的词,因此对于搜索引擎来说,分词系统中的新词识别十分重要。目前新词识别准确率已经成为评价一个分词系统好坏的重要标志之一。

  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,二者都需要达到很高的要求。目前研究中文分词的大多是科研院校,清华、北大、哈工大、中科院、北京语言学院、东北大学、IBM研究院、微软中国研究院等都有自己的研究队伍,而真正专业研究中文分词的商业公司除了海量科技以外,几乎没有了。科研院校研究的技术,大部分不能很快产品化,而一个专业公司的力量毕竟有限,看来中文分词技术要想更好的服务于更多的产品,还有很长一段路。

  实例解析搜索引擎优化SEO中的分词技术:

  前段时间发现好多人在研究中文搜索引擎的分词,什么意思呢?就是说一些比较长的词搜索搜索引擎会分认为是一个?还是几个词呢?那么,我也来探讨一下搜索引擎优化SEO中的分词吧。因为算法及关键字的变动,会有一定的出入。此篇仅仅是抛砖引玉!

  此篇文章仅仅针对国内最大的中文搜索引擎——百度。Google的中文分词技术也会举几个例子来说明一下!就在这里不做特别深入的探讨了。为什么呢?因为Google的分词,大家去看快照就可以了。Yahoo的快照经常打不开,且使用率不高,在这里也不做探讨。

  那么,搜索引擎在什么情况下才会分词呢?我的回答是:百度在抓取的网页中没有完全匹配的关键字,才会去分词,而Google则不同,它会把一个长的关键字分为若干个小的词语来对待。搜索引擎分词会按词的权重来分,并且会按中国人的习惯,去认为哪个词是主要的,哪个词是次要的。

  其实如果探讨搜索引擎什么情况会分词,建议你翻到十页以后去看看。越往后,分词越细。因为网页已经不再极尽相关,所以越能明白搜索引擎组词的规律。不过,对于搜索引擎而言,并没有所谓的分词推主词一说(点石版主,SEO资料站站长语),那纯粹是意淫!因为搜索引擎的定律是管死的,希望搞SEO的分享经验能够多有点专业精神!

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