河北百度愛(ài)采購對于中文內容的理解和分詞一直都沒(méi)有太大的進(jìn)步，所以搜索引擎程序在判斷網(wǎng)頁(yè)內容和關(guān)鍵詞的相關(guān)性方面的技術(shù)，與幾年前相比也并沒(méi)有太大進(jìn)步�，F在常見(jiàn)的中文分詞技術(shù)有兩種：基于詞典匹配和基于統計，也有研究基于語(yǔ)義分析的分詞方法，但是漢語(yǔ)博大精深，計算機程序暫時(shí)還不能很好地支持。這種分詞技術(shù)是使用搜索引擎自己的詞典對網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行拆分。按照匹配方向的不同可以分為正向匹配和逆向匹配；按照不同長(cháng)度優(yōu)先匹配的不同可以分為最長(cháng)匹配和最小匹配。常見(jiàn)的三種匹配方法是正向最大匹配（由左到右）、逆向最大匹配（由右到左）和最少切分。不論使用什么樣的匹配方式，河北百度愛(ài)采購都是使用搜索引擎已有的詞典，對網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行拆分理解。這種河北百度愛(ài)采購的準確度取決于詞典的完整性和更新情況。如果當—個(gè)新詞岀現時(shí)，搜索引擎沒(méi)有即時(shí)把該詞加入到詞典中，那么就會(huì )影響最終的分詞精度。尤其是在網(wǎng)絡(luò )如此發(fā)達的今天，幾乎每天都有新詞出現。這種分詞技術(shù)不依靠詞典，而是對大量文字樣本進(jìn)行分析，然后把相鄰出現次數比較多的幾個(gè)字當成一個(gè)詞來(lái)處理。
    基于統計的分詞方法在一定程度上解決了搜索引擎詞典更新的問(wèn)題，并且有利于消除歧義在當前的搜索引擎中文分詞中多多少少都會(huì )存在著(zhù)一些難題沒(méi)有解決，這可能是因為漢語(yǔ)真的太博大精深了，在當下計算機根本不可能完全理解。比如，網(wǎng)絡(luò )上流傳的兩句話(huà)“以前喜歡一個(gè)人，現在喜歡一個(gè)人”“以前誰(shuí)都看不上，現在誰(shuí)都看不上”，有些人第一眼看到這兩句話(huà)也不太理解，相信搜索引擎在短期內更不會(huì )真正理解這兩句話(huà)。搜索引擎會(huì )把網(wǎng)頁(yè)拆分出來(lái)的詞按照詞頻進(jìn)行排序，使用TF-IDF之類(lèi)的算法以確定該網(wǎng)頁(yè)主要和哪些詞相關(guān)，并進(jìn)行相關(guān)度計算。搜索引擎會(huì )綜合各方面因素來(lái)確定當前頁(yè)面主要描述的內容。河北百度愛(ài)采購技術(shù)指導SEO人員在進(jìn)行網(wǎng)站內容建設和關(guān)鍵詞布局時(shí)，可以把一個(gè)關(guān)鍵詞分成更小的單位進(jìn)行拆分布局，這樣不僅可以加強網(wǎng)頁(yè)和這個(gè)關(guān)鍵詞的相關(guān)度，也會(huì )使得網(wǎng)頁(yè)匹配出更多的關(guān)鍵詞在百度搜索長(cháng)尾詞搜索引擎優(yōu)化公司”，自然搜索結果的第一和第三名的網(wǎng)頁(yè)Title、Description和頁(yè)面內容都沒(méi)有完整出現“搜索引擎優(yōu)化公司寳這個(gè)詞，但是依然擁有比較不錯的排名。
    這兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)的百度快照，可見(jiàn)百度網(wǎng)頁(yè)搜索把搜索引擎優(yōu)化公司”分別切割成了“搜索引擎優(yōu)化”公司”和搜索引擎優(yōu)化優(yōu)化公司”，來(lái)進(jìn)行相關(guān)度計算。在后面的搜索結果中還有很多網(wǎng)頁(yè)都完整地出現了“搜索引擎優(yōu)化公司”這個(gè)詞，但是并沒(méi)有排到更靠前的位置�？梢�(jiàn)如果中文分詞用得好，會(huì )為網(wǎng)頁(yè)額外増加大量可以匹配的關(guān)鍵詞，這樣就可以使網(wǎng)站整體獲得更多的搜索展示機會(huì )和流量。