求一个PHP的分词程序，比如我有一句话:我是个好学生，分词后: 我 是 一个 好 学生 谢谢

这个程序几乎是没有人能提供给你。为什么？

因为百度的翻译 其中就涉及到 语句分词，这是一个很高深的技术。而且还需要分词的词典，规则大概是包括所有汉字，分词规则，语句等等。

能做好这个技术，几千万都能卖出去。

我们中文与英文不同，是由一个个汉字连接成的，因此分起来相对比较复杂。百度的中文分词是将一个汉语句子切分成一个个的单独的词，然后按照一定的规则重新组合成一个序列的过程，简称中文切词。分词对搜索引擎的帮助很大，可以帮助搜索引擎程序自动识别语句的含义，从而使搜索结果的匹配度达到最高，因此分词的质量也就直接影响了搜索结果的精确度。当前百度搜索引擎分词主要采用字典匹配和统计学这两种方法。字典匹配分词

这种方法的就出事有一个词库量超大的词典，即分词索引库，在按照一定的规则将待分的词的字符串与词库中的词进行匹配，找到某个词语就表示匹配成功，这主要通过以下几种方式：最少切分(使每一句中切出的词数最小);正向最大匹配法(由左到右的方向);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)。

一般情况下，搜索引擎会使用多种方式结合使用，这就为搜索引擎带来很大的困难，如歧义的处理，为了提高关键词匹配的精确率，搜索引擎会模拟人类对句子的理解，从而达到识别词语的效果。也就是在粉刺的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。这主要包括以下几个部分：总控部分、分词子系统、句法语义子系统。在总控部分的协调下，分词子系统可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。统计学分词

虽然字典索引库解决了很多难题，但是着写还是远远不够的，搜索引擎还需要具有不断发现新词的能力，在通过计算词语相邻的概率在确定是不是一个单独的词语，因此了解的上下文越多，对句子的理解也就越准确，当然分词也就越精确。举个例子来讲就是搜索引擎优化的过程是什么在上下文中出现的次数较多，那么统计学分词就会将这个词假如分词索引库。

对于seo的工作者，必须要掌握搜索引擎的粉刺原理和方法，这样才能是网站更容易确定主题的相关性。就seo和培训，我发现每个词语分词后有一个主词和副词，通常是优先匹配主词，然后再匹配副词，比如这里显然SEO是主词，所以优先去匹配这个词语，然后是培训这个副词。

没有挂网公布，需要咨询专业人士。

C语言是一门面向过程的、抽象化的通用程序设计语言，广泛应用于底层开发。C语言能以简易的方式编译、处理低级存储器。

C语言是仅产生少量的机器语言以及不需要任何运行环境支持便能运行的高效率程序设计语言。尽管C语言提供了许多低级处理的功能，但仍然保持着跨平台的特性，以一个标准规格写出的C语言程序可在包括类似嵌入式处理器以及超级计算机等作业平台的许多计算机平台上进行编译。

C语言诞生于美国的贝尔实验室，由丹尼斯·里奇（Dennis MacAlistair Ritchie）以肯·汤普森（Kenneth Lane Thompson）设计的B语言为基础发展而来，在它的主体设计完成后，汤普逊和里奇用它完全重写了UNIX，且随着UNIX的发展，c语言也得到了不断的完善。

为了利于C语言的全面推广，许多专家学者和硬件厂商联合组成了C语言标准委员会，并在之后的1989年，诞生了第一个完备的C标准，简称“C89”，也就是“ANSI C”，截至2020年，最新的C语言标准为2018年6月发布的“C18”。

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