match查询会将查询词分词,然后对分词的结果进行term查询. 然后默认是将每个分词term查询之后的结果求交集,所以只要分词的结果能够命中,某条数据就可以被查询出来,而分词是在新建索引时指定的,只有text类型的数据才能设置分词策略. 新建索引,并指定分词策略: PUT mail_test3 { "settings": { "index": { "refresh_interval": "30s", "number

创建索引 创建普通索引: PUT /my_index { "settings": { "index": { "number_of_shards": "5", "number_of_replicas": "1" } } } 查询索引属性 GET /my_index 结果: { "my_index": { "aliases": {}, "ma

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 项目中需要对敏感词做一个过滤,首先有几个方案可以选择: a.直接将敏感词组织成String后,利用indexOf方法来查询. b.传统的敏感词入库后SQL查询. c.利用Lucene建立分词索引来查询. d.利用DFA算法来进行. 首先,项目收集到的敏感词有几千条,使用a方案肯定不行.其次,为了方便以后的扩展性尽量减少对数据库的依赖,所以放弃b方案.然后Luc

比如:要求实现SQL中like “%xxxx%”的匹配效果. wildcard通配 这种效果在ES中最匹配的做法是用wildcard query通配,这种情况不会对query分词,而是直接遍历倒排索引逐个匹配计算,性能是无法想象的,大家慎用. match全文匹配 效果最差的做法是用match全文检索,这种情况只要query分词的任何一个term出现在倒排中,就会召回文档,所以很容易搜出一些八竿子打不着的文档. term匹配 如果你的搜索词本身不需要分词,只是一个term的话,那么直接走term

如果我们一次只能搜索一个词,那么全文搜索就会显得相当不灵活.幸运的是,通过match查询来实现多词查询也同样简单: GET /my_index/my_type/_search { "query": { "match": { "title": "BROWN DOG!" } } } 以上的查询会返回所有的四份文档: { "hits": [ { "_id": "4", &q

MySQL RAND()函数调用可以在0和1之间产生一个随机数: mysql> SELECT RAND( ), RAND( ), RAND( ); +------------------+-----------------+------------------+ | RAND( ) | RAND( ) | RAND( ) | +------------------+-----------------+------------------+ | 0.45464584925645 | 0.18244

1. 取交集 List A :{1,5,9,3,7} List B:{1,6,8,5,3,2,9,4} var intersectedList = listA.Intersect(listB, newButtonsListEquality()); 结果:{1,3,9} 2.取连集 List A :{,,,} List B:{,,,,} var bingji = ListA.Union(ListB, new ButtonsListEquality()).ToList();//并(全)集 结果:{1

1.  取交集 (A和B都有) List A : { 1 , 2 , 3 , 5 , 9 }List B : { 4 , 3 , 9 }var intersectedList = list1.Intersect(list2);结果 : { 3 , 9 }判断A和B是否有交集 bool isIntersected = list1.Intersect(list2).Count() > 0 2. 取差集 (A有,B沒有)List A : { 1 , 2 , 3 , 5 , 9 }List B : {

本文转自:http://www.cnblogs.com/shuibin/archive/2012/04/19/2457867.html 最近在專案中,剛好遇到這個需求, 需要比對兩個List,進行一些交集等操作, 在以前我們可能需要寫很多行來完成這些動作, 但現在我們只需要藉由LinQ就能輕鬆達到我們的目的囉! 實際演練 ※本文使用int為例,若為使用自訂之DataModel,需實作IEquatable<T>介面才能使用 . 取交集 (A和B都有) List A : { , , , , } L

※本文使用int為例,若為使用自訂之DataModel,需實作IEquatable<T>介面才能使用 1.  取交集 (A和B都有) List A : { 1 , 2 , 3 , 5 , 9 } List B : { 4 , 3 , 9 } 1 var intersectedList = list1.Intersect(list2); 結果 : { 3 , 9 } 判斷A和B是否有交集 1 bool isIntersected = list1.Intersect(list2).Count()

如题,多个数组中取交集(共同拥有元素),思路取第一个数组去跟每个数组中的元素对比,同时比较数据类型有救返回没有就返回null. 下面介绍到的算法数据格式是二维数组如: const parentArray = [[11,12,343,34,432,34,4],[54,3,4,5,2,52],[34,2,3,23,423,234]] 算法明细: var arr = arrs.shift();   for(var i=arrs.length;i--;){      var p = {"boolean&

这里简单总结下在SQL Server中取交集.差集和并集的语法. 交集:INTERSECT(适用于两个结果集) SELECT ID, NAME FROM YANGGB1 INTERSECT SELECT ID, NAME FROM YANGGB2 差集:EXCEPT(适用于两个结果集) SELECT ID, NAME FROM YANGGB1 EXCEPT SELECT ID, NAME FROM YANGGB2 并集:UNION或UNION ALL(适用于两个结果集) -- 不包括重复行,进行

最近在做语义方面的问题,需要反义词.就在网上找反义词大全之类的,但是大多不全,没有我想要的.然后就找相关的网站,发现了http://fanyici.xpcha.com/5f7x868lizu.html,还行能把“老师”-“学生”,“医生”-“病人”这样对立关系的反义词查出来. 一开始我想把网站中数据库中存在的所有的词语都爬出来(暗网爬虫),但是分析了url的特点: http://fanyici.xpcha.com/5f7x868lizu.html 查询词和非阴影部分的剩余的7个位置有关,如果暴力

摘要:elasticsearch是使用比较广泛的分布式搜索引擎,es提供了一个的单字分词工具,还有一个分词插件ik使用比较广泛,hanlp是一个自然语言处理包,能更好的根据上下文的语义,人名,地名,组织机构名等来切分词 Elasticsearch 默认分词 输出: IK分词 输出: hanlp分词 输出: ik分词没有根据句子的含义来分词,hanlp能根据语义正确的切分出词 安装步骤: 1.进入https://github.com/pengcong90/elasticsearch-analysi

下载IK分词IK Analyzer 2012FF_hf1.zip 下载地址:http://yunpan.cn/cdvATy8899Lrw (提取码:c10d) 1.将IKAnalyzer2012FF_u1.jar包上传到服务器,复制到solr-4.10.4/example/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib目录下 2.在solr-4.10.4/example/solr-webapp/webapp/WEB-INF目录下创建目录classes,然后把IKAnalyzer.c

linq to sql 实现左外部连接:var query=from a in A join b in B on a.ID equals b.aID into ab from a1 in ab.DefaultIfEmpty() select a1; 然后取query.Count()就行了   因为是延迟查询所以不会多查数据

Lucene自带的中文分词器SmartChineseAnalyzer不太好扩展,于是我用了IKAnalyzer来进行敏感词和停用词的过滤. 首先,下载IKAnalyzer,我下载了 然后,由于IKAnalyzer已经很久不更新了,不兼容现在的Lucene6版本,所以我参考网上的资料,重写了IKTokenizer和IKAnalyzer两个类. package kidsearch; import java.io.IOException; import java.io.Reader; import o

中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词. 分词模块jieba,它是python比较好用的分词模块.待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串.GBK 字符串.注意:不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预料地错误解码成 UTF-8 支持三种分词模式 1 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析: 2 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义: 3 搜索引擎模式,在精

通过学习学会了文本的访问,了解一点哈希表用途.经过网上查找做成了下面查询文章重复词的JAVA程序. 1 思 思路: (1)将文章(一个字符串存储)按空格进行拆分(split)后,存储到一个字符串(单词)数组中. (2)定义一个Map,getkey是字符串类型,保存单词:value是数字类型,保存该单词出现的次数. (3)遍历(1)中得到的字符串数组,对于每一个单词,考察Map的getkey中是否出现过该单词,如果没出现过,map中增加一个元素,key为该单词,value为1(第一次出现): 如果

1.默认的分词器 standard standard tokenizer:以单词边界进行切分standard token filter:什么都不做lowercase token filter:将所有字母转换为小写stop token filer(默认被禁用):移除停用词,比如a the it等等 2.修改分词器的设置 启用english停用词token filter PUT /my_index{ "settings": { "analysis": { "a

停用词主要是为了提升性能与精度.从早期的信息检索到如今,我们已习惯于磁盘空间和内存被限制为很小一部分,所以 必须使你的索引尽可能小. 每个字节都意味着巨大的性能提升. 词干提取的重要性不仅是因为它让搜索的内容更广泛.让检索的能力更深入,还因为它是压缩索引空间的工具.一种最简单的减少索引大小的方法就是 _索引更少的词_. 有些词要比其他词更重要,只索引那些更重要的词来可以大大减少索引的空间.那么哪些词条可以被过滤呢?我们可以简单分为两组:低频词(Low-frequency terms)在文档集合中