Query-Time Boosting In Prioritizing Clauses, we explained how you could use the boost parameter at search time to give one query clause more importance than another. For instance: GET /_search { "query": { "bool": { "should":

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~ --------------------------- 关于相似性以及文档特征.词特征有太多种说法.弄得好乱,而且没有一个清晰逻辑与归类,包括一些经典书籍里面也分得概念模糊,所以擅自分一分. ---------------------------------------------- 一.单词的表示方式 1.词向量 词向量是现行较为多的方式,另外一篇博客已经写了四种词向量的表达方式,两两之间也有递进

1. 下载tomcat,作为远程词库的容器 , 需要在tomcat中配置词库 /webapp/ROOT这个路径下新建一个远程词库:​Vim hot.dicHot.dic中存放的就是实时热词 2.测试tomcat启动后,是否能够访问 3. 更改ik的配置:IKAnalyzer.cfg.xml <properties> <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment> <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 --> <entry k

测试环境使用  elasticsearch-rest-high-level-client  做为基础包发起es调用出现如下异常: {"error":{"root_cause":[{"type":"parsing_exception","reason":"[match] query does not support [auto_generate_synonyms_phrase_query]"

es { "query":{ "function_score":{ "query":{ "match":{ "name":"头痛" } }, "functions":[ { "field_value_factor":{ "field":"reference_count" }, "weight&quo

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?

改变Lucene的打分模型 随着Apache Lucene 4.0版本在2012年的发布,这款伟大的全文检索工具包终于允许用户修改默认的基于TF/IDF原理的打分算法.Lucene API变得更加容易修改和扩展打分公式.但是,对于文档的打分计算,Lucene并只是允许用户在打分公式上修修补补,Lucene 4.0推出了更多的打分模型,从根本上改变了文档的打分公式,允许用户使用不同的打分公式来计算文档的得分.在本节,我们将深入了解Lucene 4.0的新特性,以及这些特性如何融入ElasticSe

目录: 一.简介: 1.用户意图识别概念 2.用户意图识别难点 3.用户意图识别分类 4.意图识别方法: (1)基于规则 (2)基于穷举 (3)基于分类模型 二.意图识别具体做法: 1.数据集 2.数据处理 3.query分析 query纠错.[query rewrite] query 词自动提示.[query相关性计算] query扩展,[query相关性计算] query自动分类.[query类目预测] 语义标签.[query tagging] 4.特征工程 5.分类训练 三.应用场景 四.

1.何为相关query 我通常也把相关query称为相似query,搜索日志中一个用户在短时间内的一系列搜索词被称为相关query.相关就是两个query间有一定的关系,反映了用户在当时的需求.本文就以应用搜索为背景来介绍相关query. 2.有什么作用 相关query的作用就很多了: 错词纠正:输入一个错误的词找不到应用,然后输入一个正确的词 同名互换:和错词纠正是一个场景,如中英文名称(cytus和音乐世界),别名(艾达的梦和纪念碑谷)等 同义词:对战和对打:台球和桌球等 同类型应用:如微信

本节来源于阿里云栖社区,同时正在开发一个舆情平台,其中他们发布了一篇他们所做的分析流程,感觉可以作为案例来学习.文章来源:觉民cloud/云栖社区 平台试用链接:https://prophet.data.aliyun.com/hotword?spm=5176.100239.blogcont68813.6.QB2AAc&isDemo=true 一般热词分析历经:分词.关键词提取.词关联计算.热度计算 一.分词 主要是词包大法,你懂得,阿里词包都不用自己写,本身一大堆啊!!!厉害了word哥:公众趋

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:词典型情感分析对词典要求极高,词典中的词语需要人工去选择,但是这样的选择会很有目标以及针对性.本文代码大多来源于<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中还提到了监督算法式的情感分析,可见博客: R语言︱情感分析-基于监督算法R语言实现笔记. 可以与博客 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等)对着看. 词典型

以下是我在2017 ES 广州 meetup的分享 ppt:https://elasticsearch.cn/slides/11#page=22 摘要 ES最多使用的场景是搜索和日志分析,然而ES强大的实时索引查询.全文检索和聚合能力也能成为数据仓库与OLAP场景的强力支持.本次分享将为大家带来数说故事如何借助ES和Hadoop生态在不同的数据场景下构建起数据仓库能力. 背景 数说故事主要业务为数据商业智能分析,涉及业务包括数字营销.数据分析洞察.消费者连接,同时我们还拥有自己的数据源. 目前我

文本挖掘及可视化知识链接 我的代码: # -*- coding: utf-8 -*- from pandas import read_csv import numpy as np from sklearn.datasets.base import Bunch import pickle # 导入cPickle包并且取一个别名pickle #持久化类 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import jieba i

# -*- coding: utf-8 -*- from pandas import read_csv import numpy as np from sklearn.datasets.base import Bunch import pickle # 导入cPickle包并且取一个别名pickle #持久化类 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer import jieba import operator # 排序

SCWS是个不错的中文分词解决方案,词库也是hightman个人制作,总不免有些不尽如人意的地方.有些词语可能不会及时被收入词库中. 幸好SCWS提供了词库XDB导出导入词库的工具(phptool_for_scws_xdb.zip),下载后解压至任意文件夹,我解压至“E:/www/tools/scws_xdb/”目录下.在命令行下进入PHP的安装目录,我的目录是”E:/xampp/php“. 步骤1:执行命令行,将词库先导出来,生成一个文本文件(dict.txt): 命令格式为:php dump

在hive classpath中添加elasticsearch-hadoop.jar,以下方法任一种均可: 1.启动hiveserver2 前,在hive-site.xml文件中更改hive.aux.jars.path属性值 <property> <name>hive.reloadable.aux.jars.path</name> <value>/path/elasticsearch-hadoop.jar</value> <descript

一.Es是如何实现分布式的 1.Es本身基于lucene,高度支持分布式的核心思想就在于,在多个服务器上启动多个Es进程实例,组建了一套Es集群. 2.其次,因为shard分片的应用,非常灵活的支持数据量横向扩展(只需要重建一个索引,多加shard,把数据迁进去).再者说shard的数据其实是有多个备份,每个shard都会有一个primary shard,负责写数据,写入数据后,会将数据同步到其他的replica shard上.(ps : 主shard 和 复制shard 可以不在相同的服务器上

控制相关度 相关度评分背后的理论 如何计算评分的 Lucene 使用布尔模型(Boolean model) 查找匹配文档 并主要的借鉴了 词频/逆向文档频率(term frequency/inverse document frequency) 和 向量空间模型(vector space model),同时加入 协调因子 字段长度归一化 以及词或查询语句权重提升 布尔模型 就是在查询中使用 AND . OR 和 NOT (与.或和非) 来匹配文档 词频/逆向文档频率(TF/IDF) 一个文档的相关

背景 通过脚本改变评分 背景 近期有一个需求,需要对优惠券可用商品列表加个排序,只针对面值类的券不包括折扣券. 需求是这样的,假设有一张面值券 50 块钱,可用商品列表 A 100.B 40.C 10,当用户查询当前券可用商品列表的时候优先将卡券可以直接抵扣且不需要用户在额外支付的商品排在前面. C 10 B 40 A 100 其实排序有很多侧重,比如: 1.根据用户利益最大化原则,排序列表应该是 B.C.A 2.根据用户购买习惯,有可能是 A.B.C 3.根据运营策略.第三方利益等有可能是C.

概述 研究论坛搜索如何综合时间和TF/IDF权重. 自定义权重计算的效率问题 数据结构 假设有一个论坛的搜索 字段包括: subject:标题 message:内容 dateline:发布时间 tagid:论坛id 直接通过注释一个查询语句来直观了解如何使用json来查询数据. { //为每个全文索引字段定义highlight(高亮)格式 "highlight": { "fields": { "subject": {}, "messag

ES处理人类语言 ElasticSearch提供了很多的语言分析器,这些分析器承担以下四种角色: 文本拆分为单词 The quick brown foxes → [ The, quick, brown, foxes] 大写转小写 The → the 移除常用的_停用词_: [ The, quick, brown, foxes] → [ quick, brown, foxes] 词干处理 foxes → fox 最后得到:[quick, brown, fox]. 混合语言 多语言文档主要有这几种类