【全文索引：部分词能查到，部分词查不到的bug】的更多相关文章

【盘古分词】Lucene.Net 盘古分词 实现公众号智能自动回复

盘古分词是一个基于 .net framework 的中英文分词组件.主要功能 中文未登录词识别 盘古分词可以对一些不在字典中的未登录词自动识别 词频优先 盘古分词可以根据词频来解决分词的歧义问题 多元分词 盘古分词提供多重输出解决分词粒度和分词精度权衡的问题 中文人名识别 输入: “张三说的确实在理” 分词结果:张三/说/的/确实/在理/ 输入 “李三买了一张三角桌子” 分词结果:李三/买/了/一张/三角/桌子/ 强制一元分词 输入 “张三说的确实在理” 分词结果: 张(,)/张三(,)/三说的…

Lucene.net(4.8.0)+PanGu分词器问题记录一:分词器Analyzer的构造和内部成员ReuseStategy

前言:目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作,不过自己是把别人做好的项目进行迁移.因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ,PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的.不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本,4.8.0 bate版,而PanGu分词,目前有人正在做,貌似已经做完,只是还没有测试~,Lucene升级的改变我都会加粗表示. Lucene.net 4.8.0 https:…

Lucene 03 - 什么是分词器 + 使用IK中文分词器

目录 1 分词器概述 1.1 分词器简介 1.2 分词器的使用 1.3 中文分词器 1.3.1 中文分词器简介 1.3.2 Lucene提供的中文分词器 1.3.3 第三方中文分词器 2 IK分词器的使用 2.1 配置pom.xml文件, 加入IK分词器的依赖 2.2 修改索引流程的分词器 2.3 修改检索流程的分词器 2.4 重新创建索引 3 扩展中文词库 3.1 加入IK分词器的配置文件 3.2 增加扩展词演示(扩展: 人民邮电出版社) 3.3 增加停用词演示(增加: 的.和) 1 分词器概…

CSS如何实现”右部宽度固定，左部自适应“的布局

吃过晚饭后,开始刷前端笔试题,却遇到了一道CSS难题——使用CSS实现左部自适应.右部固定宽度为200px的布局.当时第一眼看到题目时,以为只是一道很简单的题目.不就是定义两个左浮动的div,右部的宽度固定为200px,左部的宽度为100%,但是真的是那么简单吗?我当时信心十足的以为真的就是这么简单的!看来,自信真的是来源于无知啊!于是马上切换到sublime开始编码了.当时,写好的第一个版本大概如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"&…

Lucene系列四：Lucene提供的分词器、IKAnalyze中文分词器集成、扩展 IKAnalyzer的停用词和新词

一.Lucene提供的分词器StandardAnalyzer和SmartChineseAnalyzer 1.新建一个测试Lucene提供的分词器的maven项目LuceneAnalyzer 2. 在pom.xml里面引入如下依赖 <!-- lucene 核心模块 --> <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-core</artifactId&…

分词系统简介：PHPAnalysis分词程序

分词系统简介:PHPAnalysis分词程序使用居于unicode的词库,使用反向匹配模式分词,理论上兼容编码更广泛,并且对utf-8编码尤为方便. 由于PHPAnalysis是无组件的系统,因此速度会比有组件的稍慢,不过在大量分词中,由于边分词边完成词库载入,因此内容越多,反而会觉得速度越快,这是正常现象,PHPAnalysis的词库是用一种类似哈希(Hash)的数据结构进行存储的,因此对于比较短的字符串分词,只需要占极小的资源,比那种一次性载入所有词条的实际性要高得多,并且词库容量大小不会影…

浅谈分词算法基于字的分词方法（HMM）

前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分词方法. 目录 浅谈分词算法(1)分词中的基本问题浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法浅谈分词算法(3)基于字的分词方法(HMM)浅谈分词算法(4)基于字的分词方法(…

HanLP分词工具中的ViterbiSegment分词流程

本篇文章将重点讲解HanLP的ViterbiSegment分词器类,而不涉及感知机和条件随机场分词器,也不涉及基于字的分词器.因为这些分词器都不是我们在实践中常用的,而且ViterbiSegment也是作者直接封装到HanLP类中的分词器,作者也推荐使用该分词器,同时文本分类包以及其他一些自然语言处理任务包中的分词器也都间接使用了ViterbiSegment分词器. 今天的文章还会介绍各分词词典文件的使用位置以及作用,相信小伙伴们看了今天的文章应该不会再在github上提出干预自定义不生效的问题…

Es学习第五课， 分词器介绍和中文分词器配置

上课我们介绍了倒排索引,在里面提到了分词的概念,分词器就是用来分词的. 分词器是ES中专门处理分词的组件,英文为Analyzer,定义为:从一串文本中切分出一个一个的词条,并对每个词条进行标准化.它由三部分组成, Character Filters:分词之前进行预处理,比如去除html标签 Tokenizer:将原始文本按照一定规则切分为单词 Token Filters:针对Tokenizer处理的单词进行再加工,比如转小写.删除或增新等处理,也就是标准化 预定义的分词器 ES自带的分词器有如下…

es学习(三)：分词器介绍以及中文分词器ik的安装与使用

什么是分词 把文本转换为一个个的单词,分词称之为analysis.es默认只对英文语句做分词,中文不支持,每个中文字都会被拆分为独立的个体. 示例 POST http://192.168.247.8:9200/_analyze { "analyzer":"standard", "text":"good good study" } # 返回 { "tokens": [ { "token":…