從百度搜索seo優化的視角看來，假如分詞技術性能夠使用適當，能使你seo優化更上一層樓，實際上分詞基本原理非常簡單，也是當客戶鍵入查看關鍵字的過程中能夠給客戶匹配有關精確輸出結果，從而是百度搜索所尋求的客戶好感度感受。

假如能非常好的把握百度搜索分詞技術性就能夠完成百度關鍵詞的精準定位，并且能夠列舉出長尾詞，進而推動網址更強的提升，招來更多的是總流量，百度搜索分詞技術性比Google分詞優秀的原因是百度搜索有一個很大的詞典，包括了人的名字、地名大全、公司名等，與此同時有正方向的匹配和反向匹配，以較短的途徑滿足用戶的檢索要求。

百度搜索分詞關鍵要以詞意、詞句、高頻詞的方法達到百度搜索引擎對語句的爬取，實際的分詞基本原理分成這三絕大多數：

一、字符串數組匹配分詞方式

細分化為是正方向匹配法、反向匹配法、短途徑分詞法等。

1、正方向匹配法

正方向匹配法通常是融合大家長期性書寫的形式，將一個詞或是一句話從左向右來分詞，比如：“一個學生在教室上自習”，這一句話的正方向匹配法就是一個，學生們，已經，教室里，上，自修，關鍵選用從左向右的匹配方式。

2、反向匹配法

反向匹配法與正方向匹配法恰好反過來，比如：“一個學生在教室上自習”關鍵是由學生們，已經，教室里，上，自修利用反向匹配法從右往左邊區別。

3、較短途徑分詞法

其實就是一段話中必須分出去的詞量特別少，盡量將一句話分為好多個詞來區別，也是有特殊情況，便是將正方向匹配、反向匹配、短途徑匹配三者結合在一起構成的分詞方式，比如正方向匹配與反向匹配組成下去就稱為雙重匹配法。

注：上圖為百度搜索分詞技術性的應用

二、詞意分詞方式

詞意分詞方式便是利用一種機器指令來分辨的分詞方法，開展語法、文本挖掘，依靠英語的語法信息和詞義信息做出分辨解決分歧的狀況，現階段這種辦法在搜索引擎中還不是成熟穩重。

三、數據分析方法

數據分析關鍵要在人力標明與統計分析特點下開展的，針對漢語開展建立模型，在分詞環節根據模式來測算分詞發生的可能性，可以將幾率的結論做為前的主力資金，較為常用的隊列實體模型有HMM和CRF。

優點能夠有效的解決分歧和不可以登陸詞的難題，實際效果比字符串數組匹配實際效果好些。

缺點是有可能必須很多的人力標明，速率會相對性較慢。

由于鄰近的字與此同時發生的頻次比較多，就會越有很有可能構成一個詞語，因此字與詞鄰近一部分發生的可能性能夠很好地反映詞句的真實度。

還可以對語料庫中外架發生的每個字的組合頻率開展統計分析，費用預算出他的一同信息，進而界定這種信息，測算這個詞中間鄰近的產生的幾率。

在做百度搜索分詞剖析的情況下，無論是文章標題TItle分詞，或是主頁關鍵詞設定，我們都不能夠自由應用網頁搜索的任意一個關鍵字，由于你就會發現主頁文章標題能利用搜索引擎摘除關鍵詞排名靠前。