当搜索引擎的蜘蛛索引网站内容时，它将使用中文分词技术进行图书馆的建设。这是个庞大的项目，百度搜索引擎非常精通中文分词技术，这也是百度搜索引擎在中文搜索领域独立的原因。现在让我们分享下百度中文分词的基本原理。
在字符串匹配中分词的方法首先着眼于前向大匹配方法，即从左向右分割个单词。让我们列个清单："我不知道你在说什么".前进大匹配法的使用是什么？据说，"我不知道你在说什么。"种是反向大匹配法。让我看看"我不知道你在说什么"的清单。答案是："不，你知道，你在说什么？""这里的分歧要大得多。反向大匹配方法是从右到左进行分割。
后是短路径分割。你是怎么理解的？它是把少的字数删去段。或者用上面的句子"不知道你在说什么",例如，用短路径分词法来划分，这个句子被分成了少的单词。"我不知道你在说什么"这是短路径分割，之后只有3个字。当然，以上三种方法可以组合成些分词方法，例如，正大匹配法和反向匹配法的组合可以称为两种大匹配法。
分词实际上是机器语音判断中的分词方法。进行句法和语义分析，利用句法和语义信息处理歧义是非常简单的。这种分割方法还不成熟，还处于测试阶段。
统计分词方法非常简单。根据这个短语的统计，如果两个相邻单词的频率多，这个单词非常重要，可以作为字符串中的个分隔符。例如，"my, your, many, here, this, there"等等，这些词从这些词中分离出来，出现得更多。
这些独立的词，把它们都当成你网站的主题页面，导入链接的权重，竞争力是很大的，因为这些页面把它链在里面。使用锚点链接指向主页的目标关键字。这是分词的优势，可以提高关键词排名的竞争力，给站点带来定的流量。旦引入了链接权重，竞争力会更大，因为这些页面将它链接起来。
中文分词问题是大多数中文信息处理的基本问题。它是搜索引擎、推荐系统（尤其是相关主题推荐和基于内容的过滤推荐）中的关键字组成部分，以及大量的文本自动分类。
