一.创建索引时,自定义拼音分词和ik分词 PUT /my_index { "index": { "analysis": { "analyzer": { "ik_pinyin_analyzer": { 自定义分词name "type": "custom", "tokenizer": "ik_smart", "filter": [&

大佬博客地址:https://blog.csdn.net/supermao1013/article/category/8269552 docker elasticsearch 集群启动命令 docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -p 5601:5601 -v /usr/local/es/config/es1.yml:/usr/share/elasticsearch/conf

之前在 Solr6.5在Centos6上的安装与配置 (一) 一文中介绍了solr6.5的安装.这篇文章主要介绍创建Solr的Core并配置中文IKAnalyzer分词和拼音检索. 一.创建Core: 1.首先在solrhome(solrhome的路径和配置见Solr6.5在Centos6上的安装与配置 (一)中solr的web.xml)中创建mycore目录; [root@localhost down]# [root@localhost down]# mkdir /down/apache-to

elasticsearch 自定义分词器 安装拼音分词器.ik分词器 拼音分词器: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases ik分词器:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 下载源码需要使用maven打包 下载构建好的压缩包解压后放直接在elasticsearch安装目录下 plugins文件夹下,可以重命名 1.在es中设置分

声明:我使用的Elasticsearch的版本是5.4.0,安装分词器前请先安装maven 一:安装maven https://github.com/apache/maven 说明: 安装maven需要java1.7+ 编译安装分词器时,可能会报错,报错信息如下: [ERROR] COMPILATION ERROR : [INFO] -------------------------------------------------------------[ERROR] No compiler i

[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&

安装方法和ik中文分词器一样, 先下载: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin 执行: mvn package; 打包成功以后,会生成一个target文件夹,在elasticsearch-analysis-ik-master/target/releases目录下,找到elasticsearch-analysis-ik-5.1.1.zip,这就是我们需要的安装文件.解压elasticsearch-analysis-ik-5.1

solr分词过程: Solr Admin中,选择Analysis,在FieldType中,选择text_en 左边框输入 “冬天到了天气冷了小明不想上学去了”,点击右边的按钮,发现对每个字都进行分词.这不符合中国人的习惯. solr6.3.0自带中文分词包,在 \solr-6.3.0\contrib\analysis-extras\lucene-libs\lucene-analyzers-smartcn-6.3.0.jar,但是不能自定义词库 好在我们有IKAnalyzer(已无人更新,目前版本

IK分词源码下载地址:https://code.google.com/p/ik-analyzer/downloads/list lucene源码下载地址:http://www.eu.apache.org/dist/lucene/java/ 下载IK分词源码后,运行出现错误提示: Analyzer cannot be resolved to a type TokenStream cannot be resolved to a type OffsetAttribute cannot be resol

一.Es插件配置及下载 1.IK分词器的下载安装 关于IK分词器的介绍不再多少,一言以蔽之,IK分词是目前使用非常广泛分词效果比较好的中文分词器.做ES开发的,中文分词十有八九使用的都是IK分词器. 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 2.pinyin分词器的下载安装 可以在淘宝.京东的搜索框中输入pinyin就能查找到自己想要的结果,这就是拼音分词,拼音分词则是将中文分析成拼音格式,可以通过拼音分词分析出来的数据进行查

elasticsearch 官方默认的分词插件,对中文分词效果不理想,它是把中文词语分成了一个一个的汉字.所以我们引入 es 插件 es-ik.同时为了提升用户体验,引入 es-pinyin 插件.本文介绍这两个 es 插件的安装. 环境 本文以及后续 es 系列文章都基于 5.5.3 这个版本的 elasticsearch ,这个版本比较稳定,可以用于生产环境. ik 分词器 和 pinyin 分词器在 github 仓库可以找到,注意版本与 elasticsearch 的版本需要对应,本文使

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

(转https://blog.csdn.net/gzmfxy/article/details/78994396) 中文分词是中文文本处理的一个基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块,在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词.本文详细介绍现在非常流行的且开源的分词器结巴jieba分词器,并使用python实战介绍. jieba分词算法使用了基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再采用了动态规划查找最大概率路径,找出基于词频的最大切

首先是用于显示分词信息的HelloCustomAnalyzer.java package com.jadyer.lucene; import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; import org.apache.lucene.analysis.toke

Lucene学习-深入Lucene分词器,TokenStream获取分词详细信息 在此回复牛妞的关于程序中分词器的问题,其实可以直接很简单的在词库中配置就好了,Lucene中分词的所有信息我们都可以从TokenStream流中获取. 分词器的核心类Analyzer,TokenStream,Tokenizer,TokenFilter. Analyzer Lucene中的分词器有StandardAnalyzer,StopAnalyzer,SimpleAnalyzer,WhitespaceAnalyz

Elasticsearch修改分词器以及自定义分词器 参考博客:https://blog.csdn.net/shuimofengyang/article/details/88973597

elasticsearch拼音分词地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases 在elasticsearch下面Dockerfile里面进行docker-compose build: RUN ./bin/elasticsearch-plugin install https://zjoy.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/docker/elasticsearch-analysis-pin

Elasticsearch1.x 基于lc-pinyin和ik分词实现 中文.拼音.同义词搜索 https://blog.csdn.net/chennanymy/article/category/6056806 Elasticsearch1.x 拼音分词实现全拼首字母中文混合搜索 https://blog.csdn.net/chennanymy/article/details/52336368 一.插件简介 elasticsearch-analysis-lc-pinyin是一款elasticse

ChineseUtil 下载地址:https://github.com/Yurunsoft/ChineseUtil 另外一个中文转拼音工具:https://github.com/overtrue/pinyin PHP 中文工具类,支持汉字转拼音.拼音分词.简繁互转. PHP Chinese Tool class, support Chinese pinyin, pinyin participle, simplified and traditional conversion 目前本类库拥有的三个功

前言 以前在 github 上自己开源了一些项目.碍于技术与精力,大部分项目都是 java 实现的. 这对于非 java 开发者而言很不友好,对于不会编程的用户更加不友好. 为了让更多的人可以使用到这些简单的小工具,周末抽时间将几个开源项目添加了 web 服务实现. 开源项目 中文繁简体转换 简介:支持中文繁简体的在线转换. 在线地址:https://houbb.github.io/opensource/opencc4j/ 开源地址:https://github.com/houbb/opencc

利用结巴分词来进行词频的统计,并输出到文件中. 结巴分词github地址:结巴分词 结巴分词的特点: 支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析: 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: 搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词. 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 算法: 基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态