中文分词(Chinese Word Segmentation)指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。中文分词技术属于自然语言处理技术范畴，对于一句话，人可以通过自己的知识来明白哪些是词，哪些不是词，但如何让计算机也能理解？其处理过程就是分词算法。

中文分词对于搜索引擎来说，最重要的并不是找到所有结果，因为在上百亿的网页中找到所有结果没有太多的意义，没有人能看得完，最重 要的是把最相关的结果排在最前面，这也称为相关度排序。中文分词的准确与否常常直接影响到对搜索结果的相关度排序。从定性分析来说，搜索引擎的分词算法不同，词库的不同都会影响页面的返回结果。

现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。一般常用的几种机械分词方法如下：

1）正向最大匹配法（由左到右的方向）

2）逆向最大匹配法（由右到左的方向）

3）最少切分（使每一句中切出的词数最小）

4）双向最大匹配法（进行由左到右、由右到左两次扫描）

很多时候一个网站的流量更多的来源于长尾词流量，中文分词算法对SEO具有指导意义。可以通过中文分词的研究让我们获得更多的百度长 尾流量。

百度分词是根据内容中，第一次出现关键词相关词为标准来分的。例如“大连网站优化”这个词，如果你的正文中第一个出现的是“大连” 这个词，那么你的页面上的关键词就会被拆分成“大连”和“网站优化”两个词，标题中一定要包含关键词，但不一定要完全匹配，但内容中出现的关键词是要跟百度分词完全匹配的，在完全匹配中又会根据文件URL路径的深度来进行排序，在关键词都完全匹配的情况下，比如说目录比文件有优先权，根目录下的文件要比二级目录下的文件有优先权，完全匹配的会排在前面，然后再是部分匹配的。

在关键词没有完全匹配的情况下，如果有分词，比如说：“大连SEO”这个关键词，有一个网页里第一次出现的关键词是“大连”，并且有适当的关键词密度，但是这个网页中却没有“SEO”这个关键词，而另一个网页里第一次出现的关键词是“SEO”，那么这个网页的关键词就会被拆分成“大连”和“SEO” 两个词，虽然第二个网页里包含有“大连”和“SEO” 但是第一个网页还是会排在第二个网页的前面，这说明关键词的前面部分是最重要的。关键词第一部分出现的频率是排名的关键，比如说“大连网站优化”，如果两个网页都没有完全匹配，都是含有两个分词，那么“大连”这个分词密度高的网页将会排在前面。如果完全匹配，但是关键词第一出现是在页面内容的最后面部分，那么这个网页的排名将比前面这些页面还要低。

百度根据第一次出现的相关关键词分切词，如果第一次出现的相关关键词是关键词的尾部，那么就从后面开始切，如果是前面部分就从前面开始切，也就是根据网页内容的顺序和反序进行分词，顺序的时候就是以关键词前半部分为起点，反序的时候就是以关键词的后半部分为起点。例如：“大连姜文SEO ”这个关键词，如果你的网页中第一次出现的关键词是“大连”，那么你这个页面的关键词会被拆分成”大连” 和“姜文SEO”两个词。可以根据百度的分切词原理，自己来选择比较好做的关键词头部（也就是调整你网页内容中第一次出现的关键词）。也就是进行人为分词切词，百度会进行从前往后判断，也会从后往前面切。

如果在关键词没有完全匹配的情况下，并且关键词出现得不完整，比如说：大连SEO这个词，网页的内容包含的关键词中如果没有“大连”这个词， 那么分切词就会从“SEO”开始，但是这样的网页都会排在比较靠后了，因为你关键词的前部分都没有包含。

缺词的情况下下，如果与不缺词的网页进行比较，那还是根据分切词前部分的密度进行排序，也就是说按照切词的顺序，如果切出来的词，前部分的密度比后部分的密度比例大是关键，例如一个网页中前部分与后部分关键词的比例是1：2。另外一个网页的比例是1：6。那么当然前面的那个网页排名要靠前。同样在缺词的情况下，切出来前词短的排名有优势。中文分词工具可以自行去百度搜索，这里就不详细说了。