這種方法的就出事有壹個詞庫量超大的詞典，即分詞索引庫，在按照壹定的規則將待分的詞的字符串與詞庫中的詞進行匹配，找到某個詞語就表示匹配成功，這主要通過以下幾種方式：最少切分(使每壹句中切出的詞數最小);正向最大匹配法(由左到右的方向);雙向最大匹配法(進行由左到右、由右到左兩次掃描);逆向最大匹配法(由右到左的方向)。
壹般情況下，搜索引擎會使用多種方式結合使用，這就為搜索引擎帶來很大的困難，如歧義的處理，為了提高關鍵詞匹配的精確率，搜索引擎會模擬人類對句子的理解，從而達到識別詞語的效果。也就是在粉刺的同時進行句法、語義分析，利用句法信息和語義信息來處理歧義現象。這主要包括以下幾個部分：總控部分、分詞子系統、句法語義子系統。在總控部分的協調下，分詞子系統可以獲得有關詞、句子等的句法和語義信息來對分詞歧義進行判斷，即它模擬了人對句子的理解過程。 統計學分詞
雖然字典索引庫解決了很多難題，但是著寫還是遠遠不夠的，搜索引擎還需要具有不斷發現新詞的能力，在通過計算詞語相鄰的概率在確定是不是壹個單獨的詞語，因此了解的上下文越多，對句子的理解也就越準確，當然分詞也就越精確。舉個例子來講就是搜索引擎優化的過程是什麽在上下文中出現的次數較多，那麽統計學分詞就會將這個詞假如分詞索引庫。
對於seo的工作者，必須要掌握搜索引擎的粉刺原理和方法，這樣才能是網站更容易確定主題的相關性。就seo和培訓，我發現每個詞語分詞後有壹個主詞和副詞，通常是優先匹配主詞，然後再匹配副詞，比如這裏顯然SEO是主詞，所以優先去匹配這個詞語，然後是培訓這個副詞。