中文分词,分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程.我们知道,在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字.句和段能通过明显的分界符来简单划界,唯独词没有一个形式上的分界符,虽然英文也同样存在短语的划分问题,不过在词这一层上,中文比之英文要复杂得多.困难得多. 中文分词api使用说明 1. 接口url https://jsonin.com/fenci.php 2. POST或GET参数[type非必须:msg必须] type=fenci 或 type=cixi

分词能干什么? 提取一篇文章的关键字 检测特定的段落中有没有违禁词 智能机器人 …..尽你所想 开启SAE 分词服务 首先你需要在sae的管理面板开始分词服务后才能使用sae的服务.具体的开启操作: 成功的开启之后可以写一段脚本试试看看分词的效果如何,代码如下: filename:test_segment.php <?php header("Content-Type:text/html;charset=utf-8"); $str = '我是一个超级大懒鬼'; $seg = new

因为想把一段文字分词,所以,需要明确一定的词语关系. 在网上随便下载了一篇中文小说.随便的txt小说,就1mb多.要数数这1mb多的中文到底有多少字,多少分词,这些分词的词性是什么样的. 这里是思路 1)先把小说读到内存里面去. 2)再把小说根据正则表达法开始分词,获得小说中汉字总数 3)将内存中的小说每段POST到提供分词服务的API里面去,获取分词结果 4)按照API说明,取词 素材: .linux/GNU => debian/ubuntu Preferred .python .中文分词AP

Jcseg是什么? Jcseg是基于mmseg算法的一个轻量级中文分词器,同时集成了关键字提取,关键短语提取,关键句子提取和文章自动摘要等功能,并且提供了一个基于Jetty的web服务器,方便各大语言直接http调用,同时提供了最新版本的lucene, solr, elasticsearch的分词接口!Jcseg自带了一个 jcseg.properties文件用于快速配置而得到适合不同场合的分词应用,例如:最大匹配词长,是否开启中文人名识别,是否追加拼音,是否追加同义词等! Jcseg核心功能:

1.Index API: 创建并建立索引 PUT twitter/tweet/ { "user" : "kimchy", "post_date" : "2009-11-15T14:12:12", "message" : "trying out Elasticsearch" } 官方文档参考:Index API. 2.Get API: 获取文档 curl -XGET 'http://loc

腾讯人工智能AI开放平台上提供了很多免费的人工智能API,开发人员只需要一个QQ号就可以登录进去使用. 腾讯人工智能AI开放平台的地址:https://ai.qq.com/ 里面的好东西很多,以自然语言处理的人工智能API为例. 假设我们有一个句子:腾讯AI人工智能开放平台.我们希望用腾讯的人工智能开放平台里提供的自然语言处理API对这个句子进行智能分词. 用您的QQ号登录腾讯人工智能开放平台,创建一个新的应用: https://ai.qq.com/ 根据您的实际需要选择自然语言处理的具体类别:

序言:Rust语言简介 参与过C/C++大型项目的同学可能都经历过因为Null Pointer.Memory Leak等问题“被” 加班了不知道多少个晚上.别沮丧,你不是一个人,Mozilla Firefox的开发者们同样经历过这个问题.浏览器可以说是我们日常使用最为频繁的软件了,目前主流的浏览器主要有Google Chrome.Internet Explorer.Mozilla Firefox.为了提升用户体验,Mozilla就已经启动了多线程渲染的计划.然而,面对大型的C/C++工程,Moz

介绍:ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于 RESTful web 接口.Elasticsearch 是用 Java 开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. Elasticsearch中,内置了很多分词器(analyzers).下面来进行比较下系统默认分词器和常用的中文分词器之间的区别. 系统默认分词器:1.

作者:阿里云用户啊里新人 需求:基本实现智能聊天! 最近在开发一款机器人,希望实现基本的聊天功能,词库是有的,但是如果是做完全匹配这个出来的效果很悲催,   比如词库:你好,回答是:哈哈,很好啊. 如果问:你好?,这时候词库没有就无法回答. 一直在考虑怎么实现,当看到阿里的opensearch之后就感觉:这个就是我想要的 之前没有研究过,只听过搜索引擎,所以我是这块的小白.感觉很高大上,什么分词啊,匹配啊...专业名词我就不用了因为我不专业哈哈 按照惯例依然附上一张 实现效果图:     准备工

目标:发布一个分词API 问题1:Docker外无法访问API 原因: Docker映射的地址是0.0.0.0:8888端口,而flask启动的时候默认地址是127.0.0.1:5000,需要手动配置一下 问题2:使用curl命令访问接口不成功 原因:linux中,&是并行执行的命令符,url参数中的多个参数使用&进行连接时,需要转义.或者直接使用双引号把url地址包起来.浏览器会把中文进行urlencode,curl不会encode.所以发送到后台出现乱码.

一.前言     Elasticsearch对外提供RESTful API,下面的演示我们主要使用Postman,进行一系列的Demo演示,这款工具方便各位前端大大或者对接口调试的神器: 安装过于简单我不做过多介绍,推荐一些文章供大家参考安装: windows: windows单机版内含head插件 windows集群版 Linux: Linux单机版内含head插件 Linux集群版 另外再推荐大家阅读这篇文章:搜索引擎选择: Elasticsearch与Solr 二.简单的一些操作 #创建索

这个比较文本用到的主要是余弦定理比较文本相似度,具体原理右转某度,主要适用场景是在考试系统中的简答题概述,可根据权重自动打分,感觉实用性蛮广的. 先说下思路: 文本分词,中文于英文不同,规范的英文每个都有空格自动分词,中文则是连成长串,我们只有一一比对每个词出现的频率做简单的比较,在这里使用到了SCWS的一个分词api接口http://www.ftphp.com/scws/api.php(仅支持POST,因为要模拟Http请求,所以请求时间也是根据具体环境而定,所以可以自己手写一些字典,本地分词

SCWS 是 Simple Chinese Word Segmentation 的首字母缩写(即:简易中文分词系统). 这是一套基于词频词典的机械式中文分词引擎,它能将一整段的中文文本基本正确地切分成词. 词是中文的最小语素单位,但在书写时并不像英语会在词之间用空格分开, 所以如何准确并快速分词一直是中文分词的攻关难点. SCWS 采用纯 C 语言开发,不依赖任何外部库函数,可直接使用动态链接库嵌入应用程序, 支持的中文编码包括 GBK.UTF-8 等.此外还提供了 PHP 扩展模块, 可在 P

写在前面 最近在学Elasticsearch , 我相信只要是接触过开发的都会听过Elasticsearch或ELK这么一个技术. 主要用来做全文检索或大数据分析等,之前一直处理了解状态. 所以打算系统学学Elasticsearch ,这也算是我从零学习Elasticsearch的笔记吧. 1. Elasticsearch 术语介绍 1.1 文档Document - 用户存储在es中的数据文档 - es存储数据的最小单元 - 类比于数据库一行数据 1.2 索引Index -由相同字段的文档列表组

面试题 https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/11927577.html 其他 大数据相关面试题 https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5283390.html 最大熵模型源码 # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @Author : hezhang @Email : hezhang@mobvoi.com @Time : 2019/10/15 下午10:26 @

一.常用术语 索引(Index).类型(Type).文档(Document) 索引Index是含有相同属性的文档集合.索引在ES中是通过一个名字来识别的,且必须是英文字母小写,且不含中划线(-):可类比于 MySQL 中的 database :在 7.0中,由于类型(Type)的移除,我们可以理解为,一个索引就是一张 table. 一个索引中可以定义一个或多个类型Type,文档必须属于一个类型:可类比于 MySQL 中的 table: 文档Document是可以被索引的基本数据单位.文档是Ela

JavaEE在职加薪课好客租房项目实战视频教程课程介绍:       本课程采用SOA架构思想进行设计,基于目前主流后端技术框架SpringBoot.SpringMVC.Mybaits.Dubbo等来实现一个完整的租房项目--好客租房.好客租房是一个无中介化房屋租赁平台.包含房源智能推荐.地图找房.行情查询.电子合同.限时秒杀等功能.通过本课程的学习,可以完成前端+后端+小程序全终端应用项目.主讲内容:章节一:ES6新特性以及ReactJS章节二:Ant Design以及Ant Design P

这几天项目中需要重新做一个关于商品的全文搜索功能,于是想到了用Sphinx,因为需要中文分词,所以选择了Sphinx for chinese,当然你也可以选择coreseek,建议这两个中选择一个,暂时不要选择原版Sphinx(对中文的支持不是很好).又因为服务器所用 MySQL在当时编译时并没有编译Sphinx扩展,而重新编译MySQL并加入Sphinx暂时又无法实现(项目用到了多台服务器,在不影响现有业务的 情况下不可能去重新编译MySQL的),所以采用的是程序通过API来外部调用Sphin

这几天项目中需要重新做一个关于商品的全文搜索功能,于是想到了用Sphinx,因为需要中文分词,所以选择了Sphinx for chinese,当然你也可以选择coreseek,建议这两个中选择一个,暂时不要选择原版Sphinx(对中文的支持不是很好).又因为服务器所用MySQL在当时编译时并没有编译Sphinx扩展,而重新编译MySQL并加入Sphinx暂时又无法实现(项目用到了多台服务器,在不影响现有业务的情况下不可能去重新编译MySQL的),所以采用的是程序通过API来外部调用Sphinx.

这几天项目中需要重新做一个关于商品的全文搜索功能,于是想到了用Sphinx,因为需要中文分词,所以选择了Sphinx for chinese,当然你也可以选择coreseek,建议这两个中选择一个,暂时不要选择原版Sphinx(对中文的支持不是很好).又因为服务器所用 MySQL在当时编译时并没有编译Sphinx扩展,而重新编译MySQL并加入Sphinx暂时又无法实现(项目用到了多台服务器,在不影响现有业务的 情况下不可能去重新编译MySQL的),所以采用的是程序通过API来外部调用Sphin