Lucene.net和PanGu分词实现全文检索 Lucene.net(4.8.0) 学习问题记录五: JIEba分词和Lucene的结合,以及对分词器的思考   前言:目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作,不过自己是把别人做好的项目进行迁移.因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ,PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的.不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本(4.8.0

业务要求是对商品标题可以进行模糊搜索 例如用户输入了[我想查询下雅思托福考试],这里我们需要先将这句话分词成[查询][雅思][托福][考试],然后搜索包含相关词汇的商品. 思路如下 首先我们需要把数据库里的所有商品内容,自动同步到 Lucene 的分词索引目录下缓存,效果如下 这里就用到了之前写的自动作业 Hangfire 大家可以参考下面的博文 https://www.cnblogs.com/jhli/p/10027074.html 定时更新缓存,后面就可以分词搜索了,更新索引代码如下 pub

最近用到分词考虑很久,选用了结巴分词,原因见博客Lucene.net(4.8.0) 学习问题记录五: JIEba分词和Lucene的结合,以及对分词器的思考 既然选好了,难就开始行动吧 . 查了.net core版的JIEba分词目前已经有人迁移了 https://github.com/linezero/jieba.NET 不过是net core 1.1版本,看到上边有issue也没有人处理,感觉好像作者不维护了. https://github.com/SilentCC/JIEba-netcor

.netcore 简单使用ElasticSearch(7.6) 最近在捣鼓学习了下ElasticSearch,在此记录下使用.netcore操作elastic search 的实现(简单的封装,使用).需要注意的是不同版本的Elastic Search差异可能较大,需要对应版本去封装操作,例如6.x版本的支持1个index下多个Type,而7.x已经开始去掉了type概念,而且查询等操作中必须先指明indexname,否则报错. 项目需要添加Elasticsearch.Net和Nest 相关文档

昨天已经在Tomcat容器中成功的部署了solr全文检索引擎系统的服务:今天来分享一下solr服务在海量数据的网站中是如何实现数据的检索. 在solr服务中集成IKAnalyzer中文分词器的步骤: 1.下载IKAnalyzer分词器的压缩包并解压: 2.将IKAnalyzer压缩包中的jar包复制到Tomcat容器中已经部署的solr项目中的WEB-INF/lib目录下: 3.在Tomcat容器的solr项目中的WEB-INF/目录创建一个classes目录(默认该目录是不存在的,需手动创建)

p { margin-bottom: 0.25cm; direction: ltr; color: #000000; line-height: 120%; orphans: 2; widows: 2 } p.western { font-family: "Liberation Serif", "Times New Roman", serif; font-size: 12pt } p.cjk { font-family: "Noto Sans CJK SC

.NetCore MVC中的路由(1)路由配置基础 0x00 路由在MVC中起到的作用 前段时间一直忙于别的事情,终于搞定了继续学习.NetCore.这次学习的主题是MVC中的路由.路由是所有MVC框架都会实现的一个组件,核心功能就是根据接收到的Http请求中的Path(对于http://localhost/Home/Index/12?test=555 来说,http是协议,localhost是域,Home/Index/12是Path,test=555是参数)部分,依次和路由规则集合中的规则进行

.NetCore中的日志(2)集成第三方日志工具 0x00 在.NetCore的Logging组件中集成NLog 上一篇讨论了.NetCore中日志框架的结构,这一篇讨论一下.NetCore的Logging组件中第三方日志工具的集成.只要按照Logging组件中相关接口的要求提供相应的实现(ILogger.ILoggerProvider),然后把实现的ILoggerProvider加入到LoggerFactory就可以使用了,非常方便.这里以NLog为例进行实践.关于NLog的详细教程可以参考h

.NetCore中的日志(1)日志组件解析 0x00 问题的产生 日志记录功能在开发中很常用,可以记录程序运行的细节,也可以记录用户的行为.在之前开发时我一般都是用自己写的小工具来记录日志,输出目标包含控制台.文本文件.数据库,一般都是创建全局的Logger,在需要记录日志的地方调用相应的Logger输出至相应目标.遇到输出目标多了有时候也感觉挺麻烦的,不过也还能接受.开始学习.NetCore后接触到了日志记录框架(Logging组件),虽然完全可以用之前的方式记录日志,不过应该使用更通用的方式

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 1 算法简介 在 结巴分词2--基于前缀词典及动态规划实现分词 博文中,博主已经介绍了基于前缀词典和动态规划方法实现分词,但是如果没有前缀词典或者有些词不在前缀词典中,jieba分词一样可以分词,那么jieba分词是如何对未登录词进行分词呢?这就是本文将要讲解的,基于汉字成词能力的HMM模型识别未登录词. 利用HMM模型进行分词,主要是将分词问题视为一个序列标注(

经过一周的时间没有分享文章了,主要是在使用.netcore做一个小的项目,项目面向大众用户的增删改查都做的差不多了,打算本周在云服务器上部署试试,很期待,也希望上线后大家多多支持:以上纯属个人废话,来一起看看今天的正篇环节: .继承IActionFilter来定义个验证登录的流程例子 .ActionFilter中怎么使用依赖注入 下面一步一个脚印的来分享: .继承IActionFilter来定义个验证登录的流程例子 首先,咋们定义一个名叫FilterTestController的Controll

如果直接使用Elasticsearch的朋友在处理中文内容的搜索时,肯定会遇到很尴尬的问题--中文词语被分成了一个一个的汉字,当用Kibana作图的时候,按照term来分组,结果一个汉字被分成了一组. 这是因为使用了Elasticsearch中默认的标准分词器,这个分词器在处理中文的时候会把中文单词切分成一个一个的汉字,因此引入中文的分词器就能解决这个问题. 本篇文章按照下面的内容进行描述: 分词器的作用 安装IK 简单的测试 模拟测试 安装elasticsearch-analysis-piny

正向最大匹配分词: 1.加载词典文件到集合中,取词典文件中最大长度词的length 2.每次先在句子中按最大长度分割,然后判断分割的词是否存在字典中,存在则记录此词,调整起始点. 3.不存在则按最大长度-1分割,继续判断是否存在字典中. #载入文件中词语于集合中,遍历求得词语的最大长度 def file_fun(): filename = './emma_lexicon/lexicon.dic' f = open(filename,encoding = 'utf-8') word_set = s

我在网上看到很多.netCore的信息,就动手自己写一个例子测试哈,但是想不到其中这么多坑: 1.首先.netCore和EF的安装就不用多说了,网上有很多的讲解可以跟着一步一步的下载和安装,但是需要注意点就安装Microsoft.EntityFrameworkCore.SqlServer程序包(Install-Package Microsoft.EntityFrameworkCore.Sqlite –Pre): 2.创建实体 /// <summary> /// 学生类 /// </sum

ASP.NET Core 1.1 Preview 1于2016年10月25日发布.这个版本包括许多伟大的新功能以及许多错误修复和一般的增强. 要将现有项目更新到ASP.NET Core 1.1 Preview 1,您需要执行以下操作: 1. 下载并安装更新的.NET Core 1.1 Prevew 1 SDK2. 按照.NET Core 1.1 Preview 1升级公告(下一节介绍)中的说明将项目更新为使用.NET Core 1.1 Preview 13. 更新您的ASP.NET Core包依

常用技能(更新ing):http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#skill 技能总纲(更新ing):http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5493793.html 在线演示:http://cppjieba-webdemo.herokuapp.com 完整demo:https://github.com/dunitian/TempCode/tree/master/2016-09-05 逆天修改版:https://gi

OpenNLP:驾驭文本,分词那些事 作者 白宁超 2016年3月27日19:55:03 摘要:字符串.字符数组以及其他文本表示的处理库构成大部分文本处理程序的基础.大部分语言都包括基本的处理库,这也是对文本处理或自然语言处理的前期必要工作.典型代表便是分词.词性标注.句子识别等等.本文所介绍的工具主要针对英文分词,对于英文分词工具很多,笔者经比较Apache OpenNLP效率和使用便捷度较好.另外其针对Java开发提供开源的API.开篇简介OpenNLP的情况,随后介绍6种常用模型,最后针对

1. 前言 Jieba是由fxsjy大神开源的一款中文分词工具,一款属于工业界的分词工具--模型易用简单.代码清晰可读,推荐有志学习NLP或Python的读一下源码.与采用分词模型Bigram + HMM 的ICTCLAS 相类似,Jieba采用的是Unigram + HMM.Unigram假设每个词相互独立,则分词组合的联合概率: \begin{equation} P(c_1^n) = P(w_1^m) = \prod_i P(w_{i}) \label{eq:unigram} \end{eq

前言 用过Lucene.net的都知道,我们自己搭建索引服务器时和解决搜索匹配度的问题都用到过盘古分词.其中包含一个词典. 那么既然用到了这种国际化的框架,那么就避免不了中文分词.尤其是国内特殊行业比较多.比如油田系统从勘探.打井.投产等若干环节都涉及一些专业词汇. 再像电商,手机.手机配件.笔记本.笔记本配件之类.汽车,品牌.车系.车型等等,这一系列数据背后都涉及各自领域的专业名次,所以中文分词就最终的目的还是为了解决搜索结果的精确度和匹配度的问题. IK搜索预览 我的univeral Cor

1. 前言 ICTCLAS是张华平在2000年推出的中文分词系统,于2009年更名为NLPIR.ICTCLAS是中文分词界元老级工具了,作者开放出了free版本的源代码(1.0整理版本在此). 作者在论文[1] 中宣称ICTCLAS是基于HHMM(Hierarchical Hidden Markov Model)实现,后在论文[2]中改成了基于层叠隐马尔可夫模型CHMM(Cascaded Hidden Markov Model).我把HHMM的原论文[3]读了一遍,对照ICTCLAS源码,发现I

之前介绍的MMEM存在着label bias问题,因此Lafferty et al. [1] 提出了CRF (Conditional Random Field). BTW:比较有意思的是,这篇文章的二作与三作同时也是MEMM的作者. 1. 前言 本节将遵从tutorial [2] 的论文结构,从概率模型(Probabilistic Models)与图表示(Graphical Representation)两个方面引出CRF. 概率模型 Naïve Bayes(NB)是分类问题中的生成模型(gen