1、简单点说便是从左到右从事分词，比方baidu：武林别传说，武林别传与传说是两个不一样的词，凭据用户索习惯与词库分析baidu会前往一个正向最大的婚配，也便是分词为：武林别传 说。
2、用户在搜索引擎界面输入关键词，单击“搜索”按钮后，搜索引擎程序即对搜索词进行处理，如中文特有的分词处理，去除停止词，判断是否需要启动整合搜索，判断是否有拼写错误或错别字等情况。搜索词的处理必须十分快速。
3、目标人群搜索词通过搜索推广点击进来，而未能给企业带来任何效益，这时就需要否定匹配。否定匹配一般结合广泛以及短语匹配使用，在推广过中中存在没有效益的关键词，都通过否定匹配不允许关键词展示。
4、双向最大匹配法(进行由左到右、由右到左两次扫描)；逆向最大匹配法(由右到左的方向)。
5、才能够进行分词匹配，我们把这些字符串叫做机械词典。机械词典的个数不定。由每个搜索引擎自己确定。每个机械词典之间还会有优先级。
6、搜索引擎面对的是免费与付费的，对于付费的平台这里可以从以下几点去考虑：关键词的展现，点击进行设置匹配方式；针对竞争大小，筛选流量大的可以调整为精准与短语，对于转化高展现少点击少可以适当开通广泛。
全模式，把句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度快，但是不能解决歧义。搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回枣，适用干搜索引擎分词。调用jieba.cutforsearch(值)方法。
在jieba分词中，将字在词中的位置B、M、E、S作为隐藏状态，字是观测状态，使用了词典文件分别存储字之间的表现概率矩阵(finalseg/prob_emit.py)、初始概率向量(finalseg/prob_start.py)和转移概率矩阵(finalseg/prob_trans.py)。
python中需安装jieba库，运用jieba.cut实现分词。cut_all参数为分词类型，默认为精确模式。
jieba库是Python中一个重要的第三方中文分词函数库，能够将一段中文文本分隔成中文词语序列。 jieba库分词所用的原理就是把分词的内容与分词的中文词库进行对比，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组。
jieba分词结合了基于规则和基于统计这两类方法。 jieba提供了三种分词模式：除了可以进行分词外，还可以进行词性标注。
1、精确模式、全模式、搜索引擎模式。精确模式，试图将句子精确的分开，适用于文本分析。cutall参数默认为False，所有使用cut方法时默认为精确模式。
2、jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。精确模式： 试图将语句最精确的切分，不存在冗余数据，适合做文本分析。
3、jieba分词有三种不同的分词模式： 精确模式、全模式和搜索引擎模式： 对应的，函数前加l即是对应得到list结果的函数： 精确模式是最常用的分词方法，全模式会将句子中所有可能的词都列举出来，搜索引擎模式则适用于搜索引擎使用。
4、通过函数worker()来初始化分词引擎，使用segment()进行分词。有四种分词模式：最大概率法（MP）、隐马尔科夫模型（HMM）、混合模型（Mix）及索引模型（query），默认为混合模型。
5、jieba分词结合了基于规则和基于统计这两类方法。 jieba提供了三种分词模式：除了可以进行分词外，还可以进行词性标注。
1、中文切词(又称中文分词，Chinese Word Segmentation)指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。
2、百度切词第三条规则：基于搜索查询量的“权切词”技术，根据最近一个星期或者最近一天有效搜索量的总和，来给每个关键词加权，权重高的优先切词。
3、无限切词，切掉一个词的尾部，就是前面词的一致比较，也叫前面一致搜索。 分词检索是防止漏检、提高查全率的常用检索技术。大多数系统都提供分词检索功能。
