搜索引擎工作原理:切词分词

作者: 少校seo 分类: 黑帽seo资讯 发布时间: 2019-07-30 16:04

页面分析

网页抓取知识是搜索引擎工作中的一个基本环节。仅仅因为一个页面被抓取并不意味着搜索引擎可以立即向最终用户提供查询服务。因此,搜索引擎还需要对原始页面进行一系列的分析和处理,以迎合用户的信息查询习惯。

搜索引擎首先对存储的原始页面简历进行索引,过滤原始页面的标签信息,提取网页的正文信息;然后,将文本信息切割成单词,并建立关键词索引以获得页面和关键词之间的关系。最后,对所有关键词进行重组,从而得到简历关键词和页面之间的对应关系。

文本信息提取

网页文本信息的提取实际上是对网页中非文本信息的过滤。其中,最重要的是过滤网页中的标签信息(如黑帽seo、HTML标签、JavaScript标签、PHP标签)。标签过滤后,搜索引擎可以获得网页的正文信息。

分词/切分

从原始页面中提取文本信息后,搜索引擎可以获得页面的真实内容。然而,为了获得与用户查询相关的数据,搜索引擎还需要对页面内容进行分段(也就是我们常说的分词或分词),以便形成匹配用户查询标准的基于关键词的信息列表。

每个搜索引擎的分词系统都会有或多或少的不同。分词系统的优缺点主要取决于开发者理解语言的能力。尤其是在中文环境中,分词算法直接影响网页内容经过分词处理后会生成什么样的关键词,以及这些关键词是否符合用户的搜索习惯。因此,分词的结果直接决定了搜索引擎能否提供与用户查询标准相匹配的信息。

在中文环境中,常见的分词方法包括字符串匹配分词和统计分词

1)字符串匹配分段基于足够大且足够权威的“字典”。如果页面上的单词与字典中的单词匹配,那么它就是一个热门。这样,你可以得到一个单词或短语。

2)统计分词(Statistical word segmentation)是根据相邻两个(或多个)单词的出现概率来判断两个(或多个)单词合并后是否会形成一个单词。统计分词通常与“词典”相结合进行匹配,后者通常用于识别一些新单词。例如,“迷你仓库”和其他传统汉语中不存在的词。

关键索引

网页的文本信息经过分词系统处理后,形成关键词列表。关键字列表中的每条记录都包括关键字号、网页号、关键字出现次数和关键字在文档中的位置等信息,如图所示。

例如,记录1中的关键字K1在页面中出现3次,对应于页面中的A1、A5、A7区域。如下图所示

为了提高关键词的检索效率,搜索引擎还将为关键词列表建立索引。这样,在对网页和关键词列表进行索引后,您可以从网页中快速定位关键词。

例如,信息过滤后的网页0的内容是“中国广东省深圳市”;然后,将内容剪成词后生成关键词“中国”、“广东省”和“深圳市”,并对关键词进行索引。这样,根据网页0,搜索引擎可以快速定位关键词“中国”、“广东省”或“深圳市”。

关键词重组

为了迎合用户搜索信息的习惯,即基于关键词搜索与关键词相关的页面。因此,搜索引擎需要建立一个关系表,其中一个以关键字为主要索引的关键字对应于多个页面,即关键字反向索引表。然而,建立关键字反向索引表最重要的任务是及时重组所有页面的关键字列表。

在分析和处理原始页面之后,搜索引擎已经可以根据用户的查询标准返回相应的页面列表。但是seo截词,简单地将页面列表返回给用户往往不能满足用户的需求,所以搜索引擎会根据页面和用户查询标准之间的相关性重新排列列表,然后将处理后的列表返回给用户。这是搜索引擎将向下面每个人介绍的问题,以便对页面进行排序。

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