示例代码: var suggestion_source = new Bloodhound({ datumTokenizer: Bloodhound.tokenizers.obj.whitespace("display_name"), queryTokenizer: Bloodhound.tokenizers.whitespace, remote: { url: "http://nominatim.openstreetmap.org/search?format=json&

Nominatim(来自拉丁语,意思是“名称”)是一个可以按名称和地址来搜索OSM中的数据,并生成OSM点的合成地址的工具(反向地理编码).可用在http://nominatim.openstreetmap.org找到这个工具.Nominatim也用在OpenStreetMap首页的搜索工具栏中,同时也为MapQuest Open Initiative提供搜索支持. 本页面提供了使用说明.要了解关于Nominatim如何工作的细节请查看发展概况以及这个FAQ.这里还有一个关于各个国家的语言代码和

对于文本,solr在建立索引和搜索的时候需要对其做一定的处理(比如英文要去掉介词.转成小写.单词原形化等,中文要恰当地要分词).这些工作,一般由Analyzers.Tokenizers.和Filter来实现.这三个东东配置在fieldType中.下面分别介绍一下 1.analyzer:告诉solr在建立索引和搜索的时候,如何处理text类型的内容,比如要不要去掉“a”.去掉介词.去掉复数,要不要全部变成小写等等……它在schema.xml文件中配置,可以直接指定一个类给它:也可以由tokeniz

发现居然没有输入文本和输出文本,折腾了一晚上,到了半夜终于搞懂了: 官方的Manual上这么写的: The tokenisation can be run as follows: ~/mosesdecoder/scripts/tokenizer/tokenizer.perl -l en \ < ~/corpus/training/news-commentary-v8.fr-en.en \ > ~/corpus/news-commentary-v8.fr-en.tok.en ~/mosesdec

TokenStream是一个能在被调用后产生语汇单元流的类,但是 TokenStream 类有两个不同的类型:Tokenizer 类和 TokenFilter 类.这两个类都是从抽象类TokenStream类继承而来. Tokenizer 对象通过Java.io.Reader 对象读取字符创建语汇单元,而TokenFilter 类则负责处理输入的语汇单元,然后通过新增.删除或者修改属性的方式来产生新的语汇单元. 当分词器从tokenStream 方法或者 reusableTokenStream

一.必须软件: 在Ubuntu系统编译执行Nominatim软件系统必须安装的软件有: 1.GCC 编译器 2.postgresql 数据库 3.proj4 4.geos 5.postgis 6.PHP 7.PHP-pgsql 8.PEAR::DB 9.protobuf 10.wget 11.osmis 二.安装必须的软件包 Apt-get install build-essential libxml2-dev libgeos-dev libpq-devlibbz2-dev apt-get in

分类: [C++]--[Boost]2012-12-28 21:42 2343人阅读 评论(0) 收藏 举报   目录(?)[+]   tokenizer 库提供预定义好的四个分词对象, 其中char_delimiters_separator已弃用. 其他如下: 1. char_separator char_separator有两个构造函数1. char_separator()使用函数 std::isspace() 来识别被弃分隔符,同时使用 std::ispunct() 来识别保留分隔符.另外

tokenizer 库提供预定义好的四个分词对象, 其中char_delimiters_separator已弃用. 其他如下: 1. char_separator char_separator有两个构造函数1. char_separator()使用函数 std::isspace() 来识别被弃分隔符,同时使用 std::ispunct() 来识别保留分隔符.另外,抛弃空白单词.(见例2)2. char_separator(// 不保留的分隔符                           

[先说点出题背景] 这个题是为低年级同学.学C语言的同学准备的,因为,对这部分同学,这个题目编写起来略有一点复杂.如果是高年级.学过了正则表达式(Regular Expression)的同学或者学过了Java等OO语言的同学做这个题,应当发现这题比较简单吧.哦,对了,什么是tokenizer?请自行查询解决.反正在此处不应翻译成"令牌解析器". [正题] 四则运算表达式由运算数(必定包含数字,可能包含正或负符号.小数点).运算符(包括+.-.*./)以及小括号((和))组成,每个运算数

  lucene中的TokenStream,TokenFilter之间关系   TokenStream是一个能够在被调用后产生语汇单元序列的类,其中有两个类型:Tokenizer和TokenFilter,两者的不同在于TokenFilter中包含了一个TokenStream作为input,该input仍然可以为一种TokenFilter进行递归封装,是一种组合模式:而Tokenzier接受一个Reader对象读取字符并创建语汇单元,TokenFilter负责处理输入的语汇单元,通过新增.删除或者

首先,不知道大家在前面的例子中没有试着搜索文本串,就是在第二节,我们添加了很多文档.如果字段值是一个文本.你如果只搜索这个字段的某个单词,是不是发现搜不到? 这就是因为我们没有配置Analyzer,因此在搜索的时候会“全匹配”.可以从直观感觉上理解为SQL的  like和= 的区别. 通过前面这段引文,我们就能知道:Analyzer就是分析我们的文本的. 一般来说:solr.TextField类型的字段才需要分析器. 最简单的配置分析器的如下:   <fieldType name="nam

文本中包含许多文本处理步骤,比如:分词,大写转小写,词干化,同义词转化和许多的文本处理. 文本分析既用于索引时对一文本域的处理,也用于查询时查询字符串的文本处理.文本处理对搜索引擎的搜索结果有着重要的影响,特别是对如召回率的影响. 文本分析是将一个文本域的值转化为一个词序列.词是Lucene实际索引和搜索时的最小单元.分析作用于索引时原始的输入值,将转化后的词顺序保存到Lucene的索引结构中.文本分析也同样作用于查询时所输入的查询串中的查询词和查询短语,转化后的词将用于查询Lucene的索引.

首先,不知道大家在前面的例子中没有试着搜索文本串,就是在第二节,我们添加了很多文档.如果字段值是一个文本.你如果只搜索这个字段的某个单词,是不是发现搜不到? 这就是因为我们没有配置Analyzer,因此在搜索的时候会“全匹配”.可以从直观感觉上理解为SQL的  like和= 的区别. 通过前面这段引文,我们就能知道:Analyzer就是分析我们的文本的. 一般来说:solr.TextField类型的字段才需要分析器. 最简单的配置分析器的如下: <fieldType name="namet

Analyzer包含两个核心组件,Tokenizer以及TokenFilter.两者的区别在于,前者在字符级别处理流,而后者则在词语级别处理流.Tokenizer是Analyzer的第一步,其构造函数接收一个Reader作为参数,而TokenFilter则是一个类似的拦截器,其参数可以是TokenStream.Tokenizer. Tokenizer的类结构图: 各类的介绍: 1.Tokenizer 输入为Reader的TokenStream,其子类必须实现incrementToken()函数,

分词器的核心类: Analyzer:分词器 TokenStream: 分词器做优点理之后得到的一个流.这个流中存储了分词的各种信息,能够通过TokenStream有效的获取到分词单元. 下面是把文件流转换成分词流(TokenStream)的过程 首先,通过Tokenizer来进行分词,不同分词器有着不同的Tokenzier,Tokenzier分完词后,通过TokenFilter对已经分好词的数据进行过滤,比方停止词.过滤完之后,把全部的数据组合成一个TokenStream:下面这图就是把一个re

有些时候,我们需要自定义 fieldType.下面的例子就是自定义的 fieldType,<analyzer type="index"> 表示索引时怎么处理,<analyzer type="query">表示查询时怎么处理. <fieldType name="text_general" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100&qu

Tokenizer Tokenizer 的工作是将文本流分解为令牌,其中每个令牌(通常)是文本中字符的子序列.分析器知道它配置的字段,但 tokenizer 不是.Tokenizers 从字符流(Reader)中读取并生成一系列令牌对象(TokenStream). 输入流中的字符可能被丢弃,如空格或其他分隔符.也可以添加或替换它们,例如将别名或缩写映射到规范化的窗体.令牌包含除文本值之外的各种元数据,例如字段中令牌出现的位置.由于 Tokenizer 可能会产生与输入文本不一致的标记,因此不应假

TokenStream extends AttributeSource implements Closeable: incrementToken,end,reset,close Tokenizer直接继承至TokenStream,其输入input是一个reader TokenFilter也直接继承TokenStream,但input是一个TokenStream. TokenStreamComponents事实上是将tokenizer和tokenfilter包装起来的(也能够仅仅是tokenize

一个简单的tokenizer 分词(tokenization)任务是Python字符串处理中最为常见任务了.我们这里讲解用正则表达式构建简单的表达式分词器(tokenizer),它能够将表达式字符串从左到右解析为标记(tokens)流. 给定如下的表达式字符串: text = 'foo = 12 + 5 * 6' 我们想要将其转换为下列以序列对呈现的分词结果: tokens = [('NAME', 'foo'), ('EQ', '='), ('NUM', '12'), ('PLUS', '+')

一.前言 小编最近在做到一个检索相关的需求,要求按照一个字段的每个字母或者数字进行检索,如果是不设置分词规则的话,英文是按照单词来进行分词的. 小编以7.6.0版本做的功能哈,大家可以根据自己的版本去官网看看,应该区别不大 例子: C6153PE-冬日恋歌,要可以通过任何一个数字和字母进行检索到,并且不区分大小写.c,6,c6等等! 今天官网上有一些例子,觉得和实战还是有点区别,小编这里通过了测试抓紧来记录一下,希望帮助后来人哈! 二.测试分词策略 我们进入官网找到我们需要的策略: Elasti

http://blog.csdn.net/beyond__devil/article/details/52829241