Elasticsearch(10) --- 内置分词器.中文分词器 这篇博客主要讲:分词器概念.ES内置分词器.ES中文分词器. 一.分词器概念 1.Analysis 和 Analyzer Analysis: 文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程,也叫分词.Analysis是通过Analyzer来实现的. 当一个文档被索引时,每个Field都可能会创建一个倒排索引(Mapping可以设置不索引该Field). 倒排索引的过程就是将文档通过Analyzer分成一个一个的T

IK分词器虽然自带词库 但是在实际开发应用中对于词库的灵活度的要求是远远不够的,IK分词器虽然配置文件中能添加扩展词库,但是需要重启ES 这章就当写一篇扩展了 其实IK本身是支持热更新词库的,但是需要我感觉不是很好 词库热更新方案: 1:IK 原生的热更新方案,部署一个WEB服务器,提供一个Http接口,通过Modified和tag两个Http响应头,来完成词库的热更新 2:通过修改IK源码支持Mysql定时更新数据 注意:推荐使用第二种方案,也是比较常用的方式,虽然第一种是官方提供的,但是官方

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

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

定义 同义词:搜索结果里出现的同义词.如我们输入”还行”,得到的结果包括同义词”还可以”. 停止词:在搜索时不用出现在结果里的词.比如is .a .are .”的”,“得”,“我” 等,这些词会在句子中多次出现却无意义,所以在分词的时候需要把这些词过滤掉. 扩展词:在搜索结果里额外出现的词.扩展词只能是你输入词的本身或子串.比如我们 输入”重庆开县人”,正常分词得到的结果是“重庆” “开县”“人”:当我们在扩展词里加入“重庆开县”时,分词的结果是“重庆开县”“重庆” “开县”“人”. 配置同义词

在自然语言处理和文本分析的问题中,词袋(Bag of Words, BOW)和词向量(Word Embedding)是两种最常用的模型.更准确地说,词向量只能表征单个词,如果要表示文本,需要做一些额外的处理.下面就简单聊一下两种模型的应用. 所谓BOW,就是将文本/Query看作是一系列词的集合.由于词很多,所以咱们就用袋子把它们装起来,简称词袋.至于为什么用袋子而不用筐(basket)或者桶(bucket),这咱就不知道了.举个例子: 文本1:苏宁易购/是/国内/著名/的/B2C/电商/之一

转载请注明出处  “结巴”中文分词:做最好的 Python 中文分词组件,分词模块jieba,它是python比较好用的分词模块, 支持中文简体,繁体分词,还支持自定义词库. jieba的分词,提取关键词,自定义词语. 结巴分词的原理 原文链接:http://blog.csdn.net/HHTNAN/article/details/78722754 1.jieba.cut分词三种模式 jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串:cut_all 参数用来控制是否采用全模式:HMM

1. Index_Analyzer为索引时使用的分词器,search_Analyzer为搜索时使用的分词器 这个索引,对应的数据是下图: 数据格式是用%分隔的年份,"index_analyzer": "pct_spliter"分词是将这条数据索引时用%分隔掉,拆成2006和2003两个,聚类的时候会分别计数到2006和2003里一次: "search_analyzer": "keyword"是搜索时用keyword英文分词形式

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

import jieba from collections import Counter from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np import jieba.analyse from pyquery import PyQuery santi_text = open('./santi.txt', 'r', encoding='utf

把语料从数据库提取出来以后就要进行分词啦,我是在linux环境下做的,先把jieba安装好,然后找到内容是build jieba PKG-INFO setup.py test的那个文件夹(我这边是jieba-0.38),把自己的自定义词典(选用,目的是为了分出原始词库中没有的词以及优先分出一些词),停用词词典(选用),需要分词的语料文件,调用jieba的python程序都放到这个文件夹里,就可以用啦.至于词典要什么样的格式,在网上一查就可以了. 之前有看到别的例子用自定义词典替换掉jieba本身

# -*- coding:utf8 -*- import os import jieba def splitSentence(inputFile): fin = open(inputFile, 'r') #以读的方式打开文件 global fout #以写得方式打开文件 #print fin global stop for eachLine in fin: #print eachLine line = eachLine.strip()#.decode('utf-8', 'ignore') #去除

按照单词切分,不做处理 GET _analyze { "analyzer": "standard", "text": "2 running Quick brawn-foxes leap over lazy dogs in the summer evening." } { "tokens" : [ { "token" : "2", "start_offset&

原文链接http://blog.csdn.net/whzhaochao/article/details/50130605 IKanalyzer分词器 IK分词器源码位置 http://git.oschina.net/wltea/IK-Analyzer-2012FF IKanalyzer源码基本配置 如图所示是IKanlyzer加载默认配置的路径 项目中配置扩展词库 如图所示,当我们导入Ikanlyzer jar包后,使用扩展词库只需要在项目的src根目录下建立IKAnalyzer.cfg.xml

不定冠词表示泛指,定冠词表示特指. 不定冠词a (an)与数词one 同源,是"一个"的意思.a用于辅音音素前,一般读作[e],而an则用于元音音素前,一般读做[en]. 1) 表示"一个",意为one:指某人或某物,意为a certain. A Mr. Ling is waiting for you. 2) 代表一类人或物 A knife is a tool for cutting with. Mr. Smith is an engineer. 定冠词the与指示

参考文章<用QQ拼音打五笔>中提供的信息而制作的小工具,功能是将QQ五笔导出词库文件转换为QQ拼音自定义短语使用的.ini格式文件,这样就可以使用QQ拼音进行五笔拼音混输了. 混输效果不错(设置方法见上述参考文章): 关键代码: void Button1Click(object sender, EventArgs e) { if(openFileDialog1.ShowDialog() == DialogResult.OK) { var lines = File.ReadAllLines(op

1.后缀名.dic的词典文件,必须如使用文档里所说的 无BOM的UTF-8编码保存的文件.如果不确定什么是 无BOM的UTF-8编码,最简单的方式就是 用Notepad++编辑器打开,Encoding->选择 Encoding in UTF-8 without BOM,然后保存.2.项目preferences 里 编码选择 utf8.3.词典和IKAnalyzer.cfg.xml配置文件的路径问题.IKAnalyzer.cfg.xml必须在src根目录下.文件前面一定不要加/,否则是绝对路径找不

百度和淘宝并没有正式的提供一个公开API给我们用,但是经过分析他们的源代码,还是找到了解决方法. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 /*baidu&taobao callback*/ function dachie(d) {     if (d.s) return d.s     else {         return d.result.map(function(item) {             return item[0]         });     } }; 以上是我分析了他

1. 先安装libiconv# wget http://ftp.gnu.org/pub/gnu/libiconv/libiconv-1.13.1.tar.gz# tar -zxvf libiconv-1.13.1.tar.gz# cd libiconv-1.13.1# ./configure --prefix=/usr/local/libiconv# make# make install 2. 再安装libdatriecd /userfile/lsxz -d libdatrie-0.2.10.t

准备 Alice in Wonderland数据集可用于单词抽取,结合稠密网络可实现其单词的可视化,这与编码器-解码器架构类似. 代码 from __future__ import print_function from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import matplotlib.pyplot as plt import nltk

一.搜索API 1. 搜索API 端点地址 从索引tweet里面搜索字段user为kimchy的记录 GET /twitter/_search?q=user:kimchy 从索引tweet,user里面搜索字段user为kimchy的记录 GET /twitter/tweet,user/_search?q=user:kimchy GET /kimchy,elasticsearch/_search?q=tag:wow 从所有索引里面搜索字段tag为wow的记录 GET /_all/_search?