从百度搜索seo优化的视角看来，假如分词技术性能够使用适当，能使你seo优化更上一层楼，实际上分词基本原理非常简单，也是当客户键入查看关键字的过程中能够给客户匹配有关精确输出结果，从而是百度搜索所寻求的客户好感度感受。
假如能非常好的把握百度搜索分词技术性就能够完成百度关键词的精准定位，并且能够列举出长尾词，进而推动网址更强的提升，招来更多的是总流量，百度搜索分词技术性比Google分词优秀的原因是百度搜索有一个很大的词典，包括了人的名字、地名大全、公司名等，与此同时有正方向的匹配和反向匹配，以较短的途径满足用户的检索要求。
百度搜索分词关键要以词意、词句、高频词的方法达到百度搜索引擎对语句的爬取，实际的分词基本原理分成这三绝大多数：
一、字符串数组匹配分词方式
细分化为是正方向匹配法、反向匹配法、短途径分词法等。
1、正方向匹配法
正方向匹配法通常是融合大家长期性书写的形式，将一个词或是一句话从左向右来分词，比如：“一个学生在教室上自习”，这一句话的正方向匹配法就是一个，学生们，已经，教室里，上，自修，关键选用从左向右的匹配方式。
2、反向匹配法
反向匹配法与正方向匹配法恰好反过来，比如：“一个学生在教室上自习”关键是由学生们，已经，教室里，上，自修利用反向匹配法从右往左边区别。
3、较短途径分词法
其实就是一段话中必须分出去的词量特别少，尽量将一句话分为好多个词来区别，也是有特殊情况，便是将正方向匹配、反向匹配、短途径匹配三者结合在一起构成的分词方式，比如正方向匹配与反向匹配组成下去就称为双重匹配法。
注：上图为百度搜索分词技术性的应用
二、词意分词方式
词意分词方式便是利用一种机器指令来分辨的分词方法，开展语法、文本挖掘，依靠英语的语法信息和词义信息做出分辨解决分歧的状况，现阶段这种办法在搜索引擎中还不是成熟稳重。
三、数据分析方法
数据分析关键要在人力标明与统计分析特点下开展的，针对汉语开展建立模型，在分词环节根据模式来测算分词发生的可能性，可以将几率的结论做为前的主力资金，较为常用的队列实体模型有HMM和CRF。
优点能够有效的解决分歧和不可以登陆词的难题，实际效果比字符串数组匹配实际效果好些。
缺点是有可能必须很多的人力标明，速率会相对性较慢。
由于邻近的字与此同时发生的频次比较多，就会越有很有可能构成一个词语，因此字与词邻近一部分发生的可能性能够很好地反映词句的真实度。
还可以对语料库中外架发生的每个字的组合频率开展统计分析，费用预算出他的一同信息，进而界定这种信息，测算这个词中间邻近的产生的几率。
在做百度搜索分词剖析的情况下，无论是文章标题TItle分词，或是主页关键词设定，我们都不能够自由应用网页搜索的任意一个关键字，由于你就会发现主页文章标题能利用搜索引擎摘除关键词排名靠前。
