短语匹配 短语匹配故名思意就是对分词后的短语就是匹配,而不是仅仅对单独的单词进行匹配 下面就是根据下面的脚本例子来看整个短语匹配的有哪些作用和优点 GET /my_index/my_type/_search { "query": { "match_phrase": { "title": "quick brown fox" } } } //查询分词之后连续的 //例如 brown fox 可以查询到,但是quick fox 查询

分词器选择 调研了几种分词器,例如IK分词器,ansj分词器,mmseg分词器,发现IK的分词效果最好.举个例子: 词:<<是的>><span>哈<\span>撒多撒ئۇيغۇر تىلى王者荣耀sdsd@4342啊啊啊 Standard: 是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئۇيغۇر,تىلى,王,者,荣,耀,sdsd,4342,啊,啊,啊,啊 mmseg_maxword:是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئ,ۇ,ي,غ,ۇ,ر,ت,

--------------------------------------------------------------- 搜索开始--------------------------------------------------------------- --------------------------------------------------------------- 1 es 5.2 以后  type:text 的字段 或默认建立 一个最长 256 个字符的不分词的 fie

安装ElasticSearcha 学习ES也有快一个月了,但是学习的时候一直没有总结.以前没有总结是因为感觉不会的很多,现在对ES有一点了解了.索性就从头从安装到使用ES做一个详细的总结,也分享给其他人供他人学习 首先咱们要官网上去下载ES的安装包,推荐下载Linux版的,要是windos 用户可以自己安装一个虚拟机.因为在生产环境或者真正的开发下ES都是步骤在Linux系统中. https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch ,上es的官网上,我们

ES几种常见的聚合操作 普通聚合 POST /product/_search { "size": 0, "aggs": { "agg_city": { "terms": { "field": "departureCitys" //字段 } } } } 父子结构的索引的聚合 POST product/_search { "size": 0, "aggs&quo

分布式文档存储 ES分布式特性 屏蔽了分布式系统的复杂性 集群内的原理 垂直扩容和水平扩容 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中 ES集群特点 一个集群拥有相同的cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力 主节点负责管理集群的变更例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作 集群健康 1.GET /_cluster/health 返回值中的status 是我们关注

高亮搜索 ES 通过在查询的时候可以在查询之后的字段数据加上html 标签字段,使文档在在web 界面上显示的时候是由颜色或者字体格式的 GET /product/_search { "size": 200, "query": { "match_phrase": { "name": "上海" } }, "highlight": { "fields": { "

ES添加排序 在默认的情况下,ES 是根据文档的得分score来进行文档额排序的.但是自己可以根据自己的针对一些字段进行排序.就像下面的查询脚本一样.下面的这个查询是根据productid这个值进行排序的,而且进行了双字段的排序.当productid 相同时的文档是根据下面的那个排序字段进行的排序 POST /product/_search { "query": { "bool": { "filter": { "term":

ElasticSearch 系列文章 1 ES 入门之一 安装ElasticSearcha 2 ES 记录之如何创建一个索引映射 3 ElasticSearch 学习记录之Text keyword 两种基本类型区别 4 ES 入门记录之 match和term查询的区别 5 ElasticSearch 学习记录之ES几种常见的聚合操作 6 ElasticSearch 学习记录之父子结构的查询 7 ElasticSearch 学习记录之ES查询添加排序字段和使用missing或existing字段查

ElasticSearch 系列文章 1 ES 入门之一 安装ElasticSearcha 2 ES 记录之如何创建一个索引映射 3 ElasticSearch 学习记录之Text keyword 两种基本类型区别 4 ES 入门记录之 match和term查询的区别 5 ElasticSearch 学习记录之ES几种常见的聚合操作 6 ElasticSearch 学习记录之父子结构的查询 7 ElasticSearch 学习记录之ES查询添加排序字段和使用missing或existing字段查

ElasticSearch 2 (16) - 深入搜索系列之近似度匹配 摘要 标准的全文搜索使用TF/IDF处理文档.文档里的每个字段或一袋子词.match 查询可以告诉我们哪个袋子里面包含我们搜索的术语,但这只是故事的一部分.它并不能告诉我们词语之间的关系. 考虑下面句子的区别: Sue ate the alligator. The alligator ate sue. Sue never goes anywhere without her alligator-skin purse. 一个 m

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已. 主要包括以下内容: 1.批量读取txt字符文件(导入.文本内容逐行读取.加入文档名字). 2.文本清洗(一级清洗,去标点:二级清洗去内容:三级清洗,去停用词) 3.词典之间匹配(有主键join.词库匹配%in%) 4.分词之后档案id+label

目录 一.常用的Nginx正则表达式 二.location 2.1.location三类匹配类型 2.2.常用的匹配规则 2.3.location优先级 2.3.1.举例说明 2.4.实际网站使用中,至少有三个匹配规则定义 2.4.1.第一个必选规则 2.4.2.第二个必选规则 2.4.3.第三个必选规则 三.rewrite 3.1.rewrite概述 3.2.rewrite跳转实现 3.3.rewrite执行顺序 3.4.rewrite语法格式 四.rewrite跳转实验 4.1.基于域名的跳

QQ:231469242 欢迎喜欢nltk朋友交流   http://baike.baidu.com/link?url=YFVbJFMkZO9A5CAvtCoKbI609HxXXSFd8flFG_LgB8OMhmiNOn7jqkgApvBwKr2f-QnngydyCazha3sA3y3Px8WZm-KvV67yMhvwztM4XS_   普林斯顿大学--wordnet官网 http://wordnet.princeton.edu/   普林斯顿大学对核心单词统计,总体核心词15万左右,其他都是变

ElasticSearch索引 ElasticSearch 是一个分布式可扩展的实时搜索引擎,它建立在开源搜索引擎框架Apache Lucene基础上.ElasticSearch 不但包括了全文搜索功能,还支持一下特性:1.分布式实时文件存储,将每一个字段都编入索引,使其可以被搜索:2.实时分析的分布式搜索引擎:3.可以扩展到上百台服务器,处理PB级别的结构化或非结构化数据: 1.与ElasticSearch 通信 Java API 如果使用Java,ElasticSearch(简写ES) 内置

行级函数:下列行集函数将返回一个可用于代替 Transact-SQL 语句中表引用的对象. CONTAINSTABLE 返回具有零行.一行或多行的表,这些行的列中包含的基于字符类型的数据是单个词语和短语的完全匹配或模糊匹配(不完全相同)项.某个词在一定范围内的近似词或者加权匹配项.CONTAINSTABLE 可以像一个常规的表名称一样,在 SELECT 语句的 FROM 子句中引用.OPENQUERY 对给定的链接服务器执行指定的传递查询.该服务器是 OLE DB 数据源.OPENQUERY 可

第一部分 调研,评测 Bug探索 Bug No1.高亮语义匹配错位 环境: windows8,使用必应词典版本PC版:3.5.0 重现步骤: 1. 搜索"funny face"这一单词 2. 这一单词下有几个例句 3. 看向第三个例句 结果: 高亮与预想的高亮出现错位 严重程度: ★★★ 舒适度影响程度: ★★★★(立足功能) 配图: 配图说明: funny face中 funny本来应该匹配“鬼脸”一词,但是匹配过程中发现“funny face”中的“funny”被高亮匹配到了“笑”

扩容设计 扩容的单元 一个分片即一个 Lucene 索引 ,一个 Elasticsearch 索引即一系列分片的集合 一个分片即为 扩容的单元 . 一个最小的索引拥有一个分片. 一个只有一个分片的索引无扩容因子 - 如何判断一个请求过来,我的信息在哪个分片上面 shard = hash(routing) % number_of_primary_shards routing 大致是指文档的id 分片预分配 一个分片存在于单个节点, 但一个节点可以持有多个分片 一个拥有两个分片的索引可以利用第二个节

父子结构 父亲type属性查询子type 的类型 父子结构的查询,可以通过父亲类型的字段,查询出子类型的索引信息 POST /product/_search { "query": { "has_parent": { "parent_type": "base", "query": { "term": { "productId": { "value":

转载自:http://blog.csdn.net/nuli888/article/details/51892776 Sphinx是由俄罗斯人Andrew Aksyonoff开发的一个全文检索引擎.意图为其他应用提供高速.低空间占用.高结果 相关度的全文搜索功能.Sphinx可以非常容易的与SQL数据库和脚本语言集成.当前系统内置MySQL和PostgreSQL 数据库数据源的支持,也支持从标准输入读取特定格式 的XML数据. Sphinx创建索引的速度为:创建100万条记录的索引只需3-4分钟,