浅述搜索引擎的两种分词算法
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21世纪互联网的快速发展让人们生活越来越便利，当日益剧增的海量信息让我们眼花缭乱时，搜索引擎的出现可以让我们快速找到自己想要的答案。因此多了解搜索引擎的分词算法，可以让网站在搜索引擎上获得更好的展现机会。在讲解中文分词技术之前，先来了解下全文检索技术。
全文检索技术
全文检索是指索引程序扫描文章中的每个词并建立对应索引，记录该词出现的位置和次数。当通过搜索引擎查询时，检索程序就在记录的索引进行查找并返回给用户。全文检索又分为基于字的全文索引和基于词的全文索引。基于字的全文索引会对内容中的每个字建立索引并记录，此方法查全率高，但查准率低，特别是对于中文，有时搜索马克，会列出马克思的结果。基于词的全文索引是把一个词语作为一个单位进行索引记录，并能处理同义词。搜索引擎有自己的词库，当用户搜索时，搜索引擎会从词库中抽取关键词作为索引项，这样可以大大提高检索的准确率。
中文分词技术
一直以来大家都比较熟悉百度，百度有自己的中文分词技术。一般采用的包括正向最大匹配，反向最大匹配，最佳匹配法，专家系统方法等。其中最大正向匹配是最常用的分词解决方案，它采用机械式算法，通过建立词典并进行正向最大匹配对中文进行分词。举个简单的例子比如搜索“北京大学在哪里”，则返回结果很多都是包含北京大学，北大等词语的网页，搜索引擎就是采用正向最大匹配去判断，把北京大学当做一个词语来索引记录并返回。当然，正向最大匹配也有不完整性，比如长度过长的词语，搜索引擎有时无法准确的分词，或者对前后都相互关联的词无法准确分词。例如“结合成分子时”，会被返回结合、成分、子时，而有时我们想要的关键词是“分子”。
很多时候百度都会根据自己词库中词语的权重进行拆分，权重的计算基于生活各个方面，比较复杂，搜索引擎要做的就是返回用户最想要的结果，有时站长们做网站要站在用户的角度去考虑问题，其实这也是站在搜索引擎的角度考虑问题，不论在确定目标关键词或者是长尾关键词时，都可以根据中文分词的原理来选择，这样可以最大化的减少无用功。
分词原理不断在变化，不断在更新，我们应该继续学习，只有掌握了本质才能抓住实质。
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