本文用到的库下载:点此下载 词库下载:点此下载 将词库直接放到项目根目录 词库设置如下: 类库说明 词库查看程序:点此下载 可以在上面的程序中添加常用行业词库 还可以通过下面的类在程序中实现 完整的盘古release:点此下载 最新字典文件下载位置 http://pangusegment.codeplex.com/releases/view/47411 默认字典位置为 ..\Dictionaries 你可以通过设置PanGu.xml 文件来修改字典的位置 Demo.exe 分词演示程序 Dict

第一.按词条搜索 - TermQuery query = new TermQuery(new Term("name","word1"));hits = searcher.search(query); 这样就可以把 field 为 name 的所有包含 word1 的文档检索出来了. 第二."与或"搜索 - BooleanQuery 它实际是一个组合 query 看看下面的代码: query1 = new TermQuery(new Term(&q

C# 中文分词算法(实现从文章中提取关键字算法) using System;using System.IO;using System.Text;using System.Collections;using System.Collections.Generic;using System.Text.RegularExpressions;namespace LumkitCms.Utils{    /// <summary>    /// 分词类    /// </summary>   

在使用Lucene前,我们先大致熟悉下Lucene的几个核心类. 核心索引类: public class IndexWriter 索引过程的中心组件,把它想象成一个可以对索引进行写操作的对象. public abstract class Directry Directory代表索引所在的位置,该抽象类有两个具体的子类实现.FSDirectory表示存储在文件系统的索引位置,RAMDirectory表示存储在内存中的索引位置. public abstract class Analyzer 分词组件

原文:Lucene.Net 2.3.1开发介绍 -- 二.分词(一) Lucene.Net中,分词是核心库之一,当然,也可以将它独立出来.目前Lucene.Net的分词库很不完善,实际应用价值不高.唯一能用在实际场合的StandardAnalyzer类,效果也不是很好.内置在Lucene.Net里的分词都被放在项目的Analysis目录下,也就是Lucene.Net.Analysis命名空间下.分词类的命名一般都是以“Analyzer”结束,比如StandardAnalyzer,StopAnal

IK Analyzer 3.0特性 采用了特有的"正向迭代最细粒度切分算法",具有80万字/秒的高速处理能力 采用了多子处理器分析模式,支持:英文字母(IP地址.Email.URL).数字(日期,常用中文数量词,罗马数字,科学计数法),中文词汇(姓名.地名处理)等分词处理. 优化的词典存储,更小的内存占用.支持用户词典扩展定义 针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser:采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合,能极大的提高Lucene检索的命中率. IK

[版权声明]:本文章由danvid发布于http://danvid.cnblogs.com/,如需转载或部分使用请注明出处 在业务中经常会用到拼音匹配查询,大家都会用到拼音分词器,但是拼音分词器匹配的时候有个问题,就是会出现同音字匹配,有时候这种情况是业务不希望出现的. 业务场景:我输入"纯生pi酒"进行搜索,文档中有以下数据: doc[1]:{"name":"纯生啤酒"} doc[2]:{"name":"春生啤酒&

当客户端App主进程创建WKWebView对象时,会创建另外两个子进程:渲染进程与网络进程.主进程WKWebView发起请求时,先将请求转发给渲染进程,渲染进程再转发给网络进程,网络进程请求服务器.如果请求的是一个网页,网络进程会将服务器的响应数据HTML文件字符流吐给渲染进程.渲染进程拿到HTML文件字符流,首先要进行解析,将HTML文件字符流转换成DOM树,然后在DOM树的基础上,进行渲染操作,也就是布局.绘制.最后渲染进程将渲染数据吐给主进程WKWebView,WKWebView根据渲染数

Solr中默认的中文分词是用Lucene的一元分词包. 现在说明在Solr5.0中配置Lucene的SmartCN中文分词包. 1,进入Solr的安装目录,我这里是:/root/nutch/solr-5.0.0  把contrib/analysis-extras/lucene-libs/lucene-analyzers-smartcn-5.0.0.jar包复制到solr的启动目录的lib目录下. # cp ./contrib/analysis-extras/lucene-libs/lucene-

文章转载自:http://www.cnblogs.com/dennisit/archive/2013/04/07/3005847.html 方案一: 基于配置的词典扩充 项目结构图如下: IK分词器还支持通过配置IKAnalyzer.cfg.xml文件来扩充您的专有词典.谷歌拼音词库下载: http://ishare.iask.sina.com.cn/f/14446921.html?from=like在web项目的src目录下创建IKAnalyzer.cfg.xml文件,内容如下 <?xml v

点击下载 SegList.rar 主要功能如下最新的SegList分词辅助类,帮助类看下面代码吧 /// <summary> /// 类说明:SegList /// 编 码 人:苏飞 /// 联系方式:361983679 /// 更新网站:[url=http://www.sufeinet.com/thread-655-1-1.html]http://www.sufeinet.com/thread-655-1-1.html[/url] /// </summary> using Sys

Ansj是由孙健(ansjsun)开源的一个中文分词器,为ICTLAS的Java版本,也采用了Bigram + HMM分词模型(可参考我之前写的文章):在Bigram分词的基础上,识别未登录词,以提高分词准确度.虽然基本分词原理与ICTLAS的一样,但是Ansj做了一些工程上的优化,比如:用DAT高效地实现检索词典.array + linked-list方式实现分词DAG.支持自定义词典与自定义消歧义规则等. 1. 前言 Ansj支持多种分词方式,其中ToAnalysis为店长推荐款: 它在易用

我使用的设备是Raspberry Pi 3B,想来国内的嵌入式玩具应该还是树莓派最常见吧.这段时间一直在捣鼓Win10 IoT,结果发现,从安装一直到编码调试一路下来全都是坑.写这篇东西一个是为了备忘,其次就是希望能帮助Win IoT新手朋友(比如我)们节约环境配置的时间. 顺便注明一下,这篇文章写于2016.10.2,可能再过不久就过时了.要是真的没过多久就过时了,我只想说:挺好,挺好. 这篇文章假设你已经看过 'Hello, world!' 和 Get Started 这两个网页,而在相关的

HTML基础 1.1HTML文件的基本结构和W3C标准 1.1.1HTML简介 HTML是一种描述网页的语言,一种超文本标记的语言! 1.1.2HTML文件的基本结构 头部(head) 头部是网页的标题等基本信息 主体(body) 主题包括网页的内容信息 注意标签必须成对出现 1.2网页的基本标签 每个标签都有一对尖括号,此处省略 标题标签 h1 h2 h3 h4 h5 h6 (字体样式依次变小) 段落和换行标签 p  br 水平线标签 hr: 表示能产生一条水平线 字体样式标签 strong:

Lucene.net是一个搜索引擎的框架,它自身并不能实现搜索.须要我们自己在当中实现索引的建立,索引的查找.全部这些都是依据它自身提供的API来实现.Lucene.net本身是基于java的,可是经过翻译成.ne版本号的,能够在ASP.net中使用这个来实现站内搜索. 要实现基于汉语的搜索引擎,首先的要实现汉语的分词.眼下网上大部分都是利用已经有的盘古分词来实现的分词系统.可是盘古分词效果不太好.在这里我把最新的ICTCLAS2014嵌入到Lucene.net中.Lucene.net中全部的分

using System; using System.Collections; using System.IO; using System.Text.RegularExpressions; namespace Common { /// <summary> /// 分词辅助类 /// </summary> public class SegList { public int MaxLength; private ArrayList m_seg; public int Count { g

select*from (select*from test1 union all select*from test2 ) //两个查询的数据行数需要对应一致,且名字as 一致. 1.如果直接用如下sql语句是会报错:Incorrect usage of UNION and ORDER BY. SELECT * FROM t1 WHERE username LIKE 'l%' ORDER BY score ASCUNIONSELECT * FROM t1 WHERE username LIKE '

首先将下载解压后的solr-4.9.0的目录里面F:\tools\开发工具\Lucene\solr-4.9.0\contrib\analysis-extras\lucene-libs找到lucene-analyzers-smartcn-4.9.0.jar文件, 将它复制到solr的Web应用程序里面D:\apache-tomcat-7.0.54\webapps\solr\WEB-INF\lib, 备注:网上很多文章使用IK中文分词器(IK_Analyzer2012_u6.jar)但是在solr-

lucene.net中每个分词器都是一个类,同时有一个辅助类,这个辅助类完成分词的大部分逻辑.分词类以Analyzer结尾,辅助类通常以Tokenizer结尾.分类词全部继承自Analyzer类,辅助类通常也会继承某个类. 首先在Analysis文件夹下建立两个类,EasyAnalyzer和EasyTokenizer. using Lucene.Net.Analysis; using System.IO; namespace LuceneNetTest { public class EasyTo

i春秋之荒岛求生write-up 第一关 这一关的答案是在题目的最后一句加粗的 躺平等死 和 勇敢战斗 中进行选择,结合前文中提到的 如果你想出去,就必须打败他们 自然得出答案是 勇敢战斗 . 第二关 这一关题目有点长,浏览之后抓住加粗重点,文中加粗重点有两处,分别是 必须战胜人类的原罪 和三个汉字组成 ,题目中还有一个提示是门上刻着的字母 iuzgnoziq ,将这些字母从右向左排序后得到 qizongzui ,结合前两处加粗重点即可得到答案为 七宗罪 . 当然熟悉天主教的童鞋看见加粗重点应该