「SEO中文分词的实际案例」 实例透析搜索引擎如何进行中文分词

　　SEO中文分词的实际案例： 实例透析搜索引擎如何进行中文分词

　　原始的词库可能只有辞海那些基础的关键词，但是随着互联网的发展新词的产生，SE的词库远远大于辞海。后面会详细解释。

　　SEO中文分词的实际案例： seo的中文分词技巧你了解多少？

　　反向最大匹配法右到左的方向%A “seo是什么意思

　　SEO中文分词的实际案例： 浅谈中文分词对SEO优化有什么帮助

　　SEO分词，这样做的好处就是做上去的排名很稳定，比一般那些堆关键词那种烂帖子排名更持久，这也算是SEO的一个技术。

　　其他答案:可以私聊我~

　　SEO中文分词的实际案例： SEO案例：＂到底SEO是什么＂中的分词写作技巧-百度知道

　　展开全部 SEO(Search Engine Optimization)汉译为搜索引擎优化。搜索引擎优化是一种利用搜索引擎的搜索规则来提高目前网站在有关搜索引擎内的自然排名的方式。SEO的目的理解是：为网站提供生态式的自我营销解决方案，让网站在行业内占据领先地位，从而获得品牌收益；SEO包含站外SEO和站内SEO两方面；SEO是指为了从搜索引擎中获得更多的免费流量，从网站结构、内容建设方案、用户互动传播、页面等角度进行合理规划，使网站更适合搜索引擎的索引原则的行为；使网站更适合搜索引擎的索引原则又被称为对搜索引擎优化，对搜索引擎优化不仅能够提高SEO的效果，还会使搜索引擎中显示的网站相关信息对用户来说更具有吸引力。... 收起回答

　　SEO中文分词的实际案例：seo怎么分词？夫唯学院分词技术分析

　　理解搜索引擎的分词技术可以很好的实现网站关键字的定位，并能列出长尾关键词，使网站更好的优化，带来更多的流量。百度的分词技术要比谷歌的先进，主要是百度有一个很庞大的词库，其中包含了很多的人名、地名、公司名等。再加上正向最大匹配，反向最大匹配，双向最大匹配，最短路径方法等技术能很好的实现满足用户的搜索要求。

　　分词技术可以让你的流量增加。比如标题是ABC_DEF_GHI，目标关键字是ABC、DEF、GHI，分词技术就是Title标题上的词语重新组合，ABD、DEI、GHC任意组合，其实，分词就是一个“词语的排列组合”。

　　Title标题上的目标关键词能组合出来新的关键词当然这些组合出来的词可以是指数高的，也可以是低的，这个也是根据自己的情况来定，当把目标关键字优化上去啦，就可以说优化分词的关键字，优化跟目标关键字一样，内锚外链。

　　百度是如何来分词的呢?分词技术现今非常成熟了。他分为3种技术：

　　1.字符串匹配的分词方法　　也是常用的分词法。字符串匹配的分词方法，又细分为3个分词方法。

　　a.正向最大匹配法 什么意思呢?就是把一个词从左至右来分词。举个例子。 “不知道你在说什么”这句话采用正向最大匹配法是如何分的呢?“不知道，你，在，说什么”正向最大匹配法就是从左至右匹配。

　　b.反向最大匹配法 来分上面我举的例子是如何分的呢 "不知道你在说什么"。反向最大匹配法来分上面这段是如何分的。“不，知道，你在，说，什么”，这个就分的比较多了，反向最大匹配法就是从右至左。

　　c.就是最短路径分词法 这个怎么理解呢 ，就是说这一段话里面要分出来的词数是最少的。还是上面哪句话“不知道你在说什么”最短路径分词法就是指，我把上面哪句话分成的词要是最少的。不知道，你在，说什么，这就是最短路径分词法，分出来就只有

　　3个词了 。好了，当然还有上面三种可以相互结合组成一些分词方法。比如正向最大匹配法和反向最大匹配法组合起来就可以叫做双向最大匹配法。好了，第一种说完了。

　　2.词义分词法

　　这种其实就是一种机器语音判断的分词

　　方法。很简单，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来分词，这种分词方法，现在百度应该还不成熟。处在测试阶段。

　　3.统计的分词方法

　　这个很简单，就是根据词组的统计，就会发现两个相邻的字出现的频率最多，那么这个词就很重要。就可以作为用户提供字符串中的分隔符。这样来分词。比如，“我的,你的，许多的，这里，这一，那里”。等等，这些词出现的比较多，就从这些词里面分开来。

　　刚刚讲啦分词技术，又如何来运用分词技术为我们的站点获得流量呢？

　　我们可以利用分词技术来增加我们站点长尾关键词。这样就可以获取流量排名。不但这些分出来的长尾词能够获取一定的排名，也能够推动站点的目标关键词获取很好的排名。

　　讲了这么多，来举个例子，让大家更好的理解分词技术。

　　例如：惠州小程序开发，如何来分词呢?

　　正向最大匹配，反向最大匹配，双向最大匹配，最短链接匹配。

　　1.正向最大匹配

　　“惠州，小程序开发”

　　2.反向最大匹配

　　“惠州小程序，开发”

　　3.双向最大匹配

　　“惠州，小程序，开发”

　　4.最短路径最大匹配。

　　“惠州小程序开发”好了，我们分了词为“惠州，“小程序，开发，惠州小程序。”这些词每个都可以做一个首页为目标关键词。

　　分词技术的好处：

　　1、可以隐藏你网站的流量，别人不知道你还从“其它词”来流量，可以让竞争对手捉摸不透。

　　2、当网站上线几个月，目标关键字3-5个都优化上来啦，想改标题就难啦，轻者降权，重则都不用我多说大家都知道的。进退两难，所以在网站刚上线的时候就规划好你的目标关键字。我的网站目标关键字可以分词吗，怎么分，能分多少个，分出来的怎么优化给网站带来流量，但是有的分出来是没有用的，像上面的举例，根据网站自身的内容来判断。

　　我们用为什么要做标题TItle分词：

　　1、百度标题里规定只能写25个字（写多了百度不认账），超过25个就用...表示；可以做：

　　惠州搜外科技-百度小程序开发-小程序商城定制-微信小程序开发

　　2、所以我们要在25个字中尽可能地分出更多的词；

　　3、分出更多的词，就有机会获得排名，就创造了更多的流量；

　　总结：分出来的词越多，排名的机会就越多，相对应的流量就越多。

　　SEO中文分词的实际案例：多标准中文分词模型

　　这是复旦19年6月刚发的文章，初略看一遍，记笔记。Chinese Word Segmentation简称CWS

　　将多标准学习引入到CWS，不同分词标准语料共享common knowledge，能够互相提升；

　　作者提到应该是第一次从头开始训练transformer做分词任务，避免了RNN和CNN的长依赖；

　　embedding都是pre-trained，另加PE、criterion embedding,bigram-embedding；

　　采用共享的全连接self-attention shared model，encoder和decoder都是shared；

　　用transformer效果显著且模型简单高效,且用一个参数就能控制标准输出；

　　Transfer Capability 非常好——只需加入新的criterion embedding训练；

　　中文分词为什么现存多标准——Different linguistic perspectives

　　做多标准分词模型的的原因——现存大多数方法只care model单一标准下的性能，造成资源浪费，不能很好的利用所有分词标准的语料及挖掘他们之间的共性基础知识。

　　提出一个简单高效的模型——fully-connected self-attention model，根据标准指标来指定期望的model output criterion.

　　中文分词不像英文分词，中文sentence是连续性的字符且words之间没有明显的区分边界；

　　词通常作为最小语义单元，so分词成为一个比较重要的最初步骤，为NLP的下游提供便利；

　　the-state-of-art 是有监督机器学习方法，大多数CWS当成character-based 序列标注问题；

　　也有将神经网络引进来的，目的减少特征工程的耗时耗力（我理解为前期特征标注？），但他们还是比较依赖大规模的高质量标注语料；欲扬先抑作者指出这样做的劣势，语言标注需要语言学家烧钱，不同的语言学角度有不同的分词标准，应该是想指出训练的单一分词标准依赖于训练语料，不能很好的根据当前语言角度分词；

　　举个栗子：在不同语料库上分词结果是不一样的。

　　巴拉巴拉讲一堆，侧面突然做这个多标准研究是有必要的，不然就是浪费资源！

　　、

　　主流的neural CWS架构主要三部分：

　　character embedding layer——>map discrete language into distributed embeddingencoding layer,主流LSTM(变种)，还有部分RNN和CNN——>提取上下文特征decoding layer，CRF或MLP（多层感知机），文中CRF效果更好（output公式不写了）

　　在作者之前的研究工作中，提出了一个CWS的多标准学习框架（这是之前的工作，和本文的框架不一样，文中还详细列出了公式，肯定一下自己之前的输出哈哈），把单一标准分词任务当做MTL（multi-task-learing）中的单个任务，这个框架有一个shared layer提取标准不变的特征，还有一个private layer提取标准特定特征（我理解为敏感特征），但这篇文章的实验结果证明了没有必要为每个标准单独分个private layer，因为这些不同标准通常有部分是重叠的。

　　MTL-based 多标准分词

　　不忘夸一夸transformer，毕竟靠他恰饭的嘛，其他的lstm指标都是弟弟，多亏了transformer的全连接self-attention网络，作者才可以设计出fully-shared 架构 for Multi-c CWS。这个架构中encoder和decoder都是shared，就上图把private去掉，直接input给shared layer。图中m表示criterion-embeddings,直接在input的时候指定你的output的criterion。

　　embedding layer:

　　直接在input的X前面加入一个token[m]代表m-th个标准bigram embedding，二元语法嵌入，这个是和unigram做一个级联作为character的representation，character embedding是通过改进的word2vec预训练position embedding，直接用transformer的思想——三角函数（当然PE也可以作为学习参数也可以预定义）标准M的embedding矩阵表示pre-trained fixed at 50epochs并在实验中更新

　　shared encoder：提取标准感知的上下文特征；

　　使用transformer的encoder N6

　　shared decoder：预测特定标准下的label,使用CRF

　　数据集使用五个简体语料，3个繁体语料，model超参数，6层self-attention，每层4个attention heads.

　　单标准学习对比模型：biSLTMS、stacked-BILSTM、SWITCH-LSTMS、transformer

　　多标准学习对比模型：MTL、SWITCH-LSTMS、transformer

　　得出结论：单标准transformer效果明显更好；多标准transformer相比单标准transformer大部分语料都有提高（F1），平均在0.4 gain。

　　作者在后面还做了部分切除实验，分析model效果，主要针对CRF、bigram、pretrained emb

　　CRF对model没有影响，且CRF训练和预测占用大量时间，bigram和pretrained emb在有些分词标准有影响，就平均性能来说，这二者对提升模型都有贡献，难分胜负。

　　还有一个联合语料预训练embedding分析，因为上面的实验虽然是繁体中文，但作者都是转换为简体再预训练生成embedding，因为他不确定繁体和简体character有没有联系，所以做了个实验。我的理解是作者不确定简体中文训练的shared common knowledge对繁体语料标准有没有作用。

　　比较：8个全转简体pre-train简体input、8个全转繁体pre-train繁体input、5简3繁input8简8繁pre-train、8简8繁input8简8繁pre-train，结果是联合语料pre-train，繁体标准也接受到了简体的有益信息。

　　通过余弦相似，列出联合预训练语料中指定词的前8个相似词，证明中文和繁体character及其bigram能在embedding中很好的对齐。

　　作者做了个实验，看model迁移到一个新的标准上效果会怎么样，首先让多标准模型（switch-lstms、transformer）在7个数据集上进行训练学习，随后只学习的新的criterion embedding和7个数据集上的少量训练实例。

　　transformer-T表示迁移学习，否则是重新开始学习，重新开始训练的transformer和switch-lstms在样本很少的情况下，性能很低，继续训练的transformer-T性能最好。

　　作者期望能够结合更多的序列标注任务来测试他们的模型。

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　　SEO中文分词的实际案例：浅谈搜索引擎中的seo分词技术？

　　何谓搜索引擎中的seo分词技术，就是说，搜索引擎建立一个索引库，将页面上的文字进行拆分，然后将分好的词一个个都放在索引库里的技术，叫做分词；搜索引擎的这种技术，就叫做分词技术。 　　怎么理解呢？这项技术是搜索引擎的一项技术，这种技术对于seo来说意义是非常大的，因为他会改变我们对于关键词的认识习惯。 　　比如说，如果我们将“seo培训”优化到了首页，那么，“seo”、“培训”这些词也会有非常好的权重，虽然没有“seo培训”权重高，但是我们在后面只要稍微优化一下，排名也会很容易的上来。 　　如果你仅仅将“灯”、“茶”等词优化到了百度首页，那么这些单个的字是分不出其他词的，所以说搜索引擎不会给其他的词分到权重。 　　所以，我们在写页面的关键词时，要利用搜索引擎的这项技术，合理的书写、布局我们的关键词，使页面尽可能多的命中关键词，这样可以让更多的关键词有排名。