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從百度搜索引擎優化的角度來看，如果分詞技術可以運用恰當，可以使你的網站優化更上一層樓，其實分詞原理很簡單，就是當用戶輸入查詢關鍵詞的時候可以給用戶匹配相關準確輸出結果，同時也是百度所追求的用戶友好度體驗。

如果可以很好的掌握百度分詞技術就可以實現網站關鍵詞的定位，而且可以羅列出長尾關鍵詞，從而帶動網站更好的優化，引來更多的流量，百度分詞技術比谷歌分詞先進的原因是百度有一個巨大的詞庫，包含了人名、地名、企業名等，同時有正向的匹配和反向匹配，以較短的路徑滿足用戶的搜索需求。

百度分詞主要是以詞義、詞語、詞頻的方式滿足搜索引擎對詞語的抓取，具體的分詞原理分為這三大部分：

一、字符串匹配分詞方法

細分為是正向匹配法、反向匹配法、短路徑分詞法等。

1、正向匹配法

正向匹配法主要是結合我們長期寫字的方式，將一個詞或者一句話從左向右來分詞，例如：“一個學生在教室上自習”，這一句話的正向匹配法就是一個，學生，正在，教室，上，自習，主要采用從左向右的匹配方法。

2、反向匹配法

反向匹配法與正向匹配法剛好相反，例如：“一個學生在教室上自習”主要是將學生，正在，教室，上，自習利用反向匹配法從右向左區分。

3、較短路徑分詞法

其實就是一段話中需要分出來的詞數比較少，盡可能將一句話分成幾個詞來區分，也有特殊情況，就是將正向匹配、反向匹配、短路徑匹配三者結合起來組成的分詞方法，例如正向最大匹配與反向最大匹配組合起來就叫做雙向最大匹配法。

注：上圖為百度分詞技術的運用

二、詞義分詞方法

詞義分詞方法就是利用一種機器語言來判斷的分詞方式，進行句法、語義分析，借助語法信息和語義信息作出判斷處理歧義的現象，目前這樣的方法在百度中還不算成熟。

三、統計分析方法

統計分析主要是在人工標注與統計特征下進行的，對于中文進行建立模型，在分詞階段通過模型來計算分詞出現的概率，能夠將概率的結果作為最后的籌碼，比較常見的序列模型有HMM和CRF。

優勢是可以很好的處理歧義和不能登錄詞的問題，效果比字符串匹配效果要好。

劣勢是可能需要大量的人工標注，速度會相對比較慢。

因為相鄰的字同時出現的次數較多，就越有可能組成一個詞語，所以字與詞相鄰部分出現的幾率可以很好地反應詞語的可信度。

也可以對語料中臨邊出現的各個字的組合頻度進行統計，預算出他們的共同信息，從而定義這些信息，計算這個詞之間相鄰的出現的概率。

在做百度分詞分析的過程中，不論是標題TItle分詞，還是首頁相關關鍵詞設置，我們都不可以隨意使用百度搜索的任意一個關鍵詞，因為你會發現首頁標題能利用百度搜索引擎切除相關關鍵詞排名靠前。

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