簡單的說：就是把語句正確分解成詞組的技術(shù)，搜索引擎核心技術(shù)之一。搜索引擎抓到一個(gè)頁面，找到核心內(nèi)容后就開始進(jìn)行詞組分解。分詞完成后才開始后續(xù)的關(guān)鍵詞密度計(jì)算等等。
分詞技術(shù)是指，一個(gè)關(guān)鍵詞，舉例子來說，我的網(wǎng)站里有“空中英語教室”這個(gè)關(guān)鍵詞，分詞技術(shù)是把這個(gè)短語分為“空中”“英語”“教室”這三個(gè)詞。
何謂搜索引擎中的seo分詞技術(shù)，就是說，搜索引擎建立一個(gè)索引庫，將頁面上的文字進(jìn)行拆分，然后將分好的詞一個(gè)個(gè)都放在索引庫里的技術(shù)，叫做分詞；搜索引擎的這種技術(shù)，就叫做分詞技術(shù)。
精確模式、全模式、搜索引擎模式。精確模式，試圖將句子精確的分開，適用于文本分析。cutall參數(shù)默認(rèn)為False，所有使用cut方法時(shí)默認(rèn)為精確模式。
jieba庫是一款優(yōu)秀的 Python 第三方中文分詞庫，jieba 支持三種分詞模式：精確模式、全模式和搜索引擎模式。精確模式： 試圖將語句最精確的切分，不存在冗余數(shù)據(jù)，適合做文本分析。
在jieba分詞中，最常用的分詞函數(shù)有兩個(gè)，分別是 cut 和 cut_for_search ，分別對應(yīng)于“精確模式/全模式”和“搜索引擎模式”。
1、Searcher是對IndexSearcher的封裝在早期realtime為true則會從tranlog中讀取，后面只會從index的lucene讀取了。即實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)只在lucene之中。
2、一般情況下如果es服務(wù)正常啟動，可以通過接口的方式獲取elasticsearch版本信息：curlhttp：//1：9200上述命令可以得到elasticsearch的服務(wù)狀態(tài)和其他信息包括版本號。Elasticsearch是位于ElasticStack核心的分布式搜索和分析引擎。
3、舉一個(gè)分詞簡單的例子：比如你輸入 Mastering Elasticsearch ，會自動幫你分成兩個(gè)單詞，一個(gè)是 mastering ，另一個(gè)是 elasticsearch ，可以看出單詞也被轉(zhuǎn)化成了小寫的。
采用的分詞器是什么，比如你搜索的關(guān)鍵詞是“搜索引擎”，如果采用的分詞器的分詞結(jié)果就包含“搜索引擎‘這個(gè)詞，那么采用TermQuery就可以了；如果采用的分詞器的分詞結(jié)果不是“搜索引擎‘這個(gè)詞，而是”搜索“和”引擎“這。
詞義分詞法 就是一種機(jī)器語音判斷的分詞方法。很簡單，進(jìn)行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現(xiàn)象來分詞，這種分詞方法，還不成熟，處在測試階段。
不要過于簡短，不要只用一兩個(gè)關(guān)鍵詞，別人不搜這兩個(gè)關(guān)鍵詞，就靠邊了。合理利用可以使用的所有字符，盡量將你的寶貝描寫的比較誘人，讓別人看到就想點(diǎn)擊進(jìn)去。
ik分詞測試 創(chuàng)建一個(gè)索引，名為index。 curl -XPUT 為索引index創(chuàng)建mapping。
1、基于字典的分詞法：將待分析的一段文字與一個(gè)事先編制好的字典中的詞條進(jìn)行匹配，在待分析文字中掃描到字典中已有的詞條則匹配成功，或者切分出一個(gè)單詞，這種分詞方法的準(zhǔn)確性在很大程度上取決于字典的完整性。
2、Hanlp：多樣化的分詞策略Hanlp則提供了一系列針對不同場景的分詞方法，如標(biāo)準(zhǔn)分詞、NLP分詞、索引分詞和CRF分詞等。標(biāo)準(zhǔn)分詞器簡潔易用，NLP分詞則包含更豐富的自然語言處理功能。
3、首先，分詞策略大致可以分為兩類：基于詞典的方法，如正向、逆向和雙向匹配，它們速度較快，但需要不斷優(yōu)化詞典和匹配策略，以應(yīng)對新詞和歧義問題。例如，ansj_seg通過靈活的詞典處理提供了高效分詞。
4、當(dāng)前百度搜索引擎分詞主要采用字典匹配和統(tǒng)計(jì)學(xué)這兩種方法。
5、CWS精度的高低關(guān)乎很多應(yīng)用程序的效果，例如搜索引擎、自然語言處理等。CWS精度的提高需要通過算法的不斷優(yōu)化和語料庫的不斷擴(kuò)充來完成。常用的中文分詞算法有基于規(guī)則的分詞算法和基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的分詞算法。
6、常見的基于詞典的分詞算法分為以下幾種：正向最大匹配法、逆向最大匹配法和雙向匹配分詞法等。基于詞典的分詞算法是應(yīng)用最廣泛、分詞速度最快的。
1、在Elasticsearch的世界里，文本處理就像藝術(shù)與科技的交融，其中分詞器是關(guān)鍵的一環(huán)。首先，我們來看看Normalization的魔法，它如同一個(gè)精細(xì)的畫師，將所有輸入的詞匯轉(zhuǎn)換為小寫，并精準(zhǔn)地剝離非英文單詞，讓搜索更加精準(zhǔn)。
2、對于漢字的處理，無需使用ik/ HanLP一類的分詞器，直接使用keyword analyzer，配合去除一些不需要的stop word即可。從搜索日志挖掘的Suggest詞，可以根據(jù)搜索詞的搜索頻次作為熱度來設(shè)置weight，Suggest會根據(jù)weight來排序。
3、還有許多中文分詞器，在這里列舉幾個(gè)：IK ：jieba ：THULAC ：大家可以自己安裝下，看下它中文分詞效果。
