Pyhanlp分词与词性标注的相关内容记得此前是有分享过的.可能时间太久记不太清楚了.以下文章是分享自“baiziyu”所写(小部分内容有修改),供大家学习参考之用. 简介 pyhanlp是HanLP的Python接口.因此后续所有关于pyhanlp的文章中也会写成HanLP.HanLP是完全用Java自实现的自然语言处理工具包.特点是完全用Java实现不引入第三方工具包.完全开源.中文的开源工具能做到这么完整的大概只有HanLP.包括了词法分析.句法分析.分类.聚类.关键词抽取等常见NLP应用

为key_words提供更加完整的倒排索引. 如:时态转化(like | liked),单复数转化(man | men),全写简写(china | cn),同义词(small | little)等. 如:china 搜索时,如果条件为cn是否可搜索到. 如:dogs,搜索时,条件为dog是否可搜索到数据. 如果可以使用简写(cn)或者单复数(dog&dogs)搜索到想要的结果,那么称为搜索引擎normalization人性化. normalization是为了提升召回率的(recall),就是提

layout: blog title: Bert系列伴生的新分词器 date: 2020-04-29 09:31:52 tags: 5 categories: nlp mathjax: true typora-root-url: .. 本博客选自https://dxzmpk.github.io/,如果想了解更多关于transformers模型的使用问题,请访问博客源地址. 概括 这篇文章将对Bert等模型使用的分词技术进行介绍.同时会涉及这些分词器在huggingface tokenizers库

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

1.简介 ElasticSearch默认自带的分词器,是标准分词器,对英文分词比较友好,但是对中文,只能把汉字一个个拆分.而elasticsearch-analysis-ik分词器能针对中文词项颗粒度进行粗细提取,所以对中文搜索是比较友好的.IK分词器有两种类型ik_smart和ik_max_word,前者提取词项粒度最粗,后者最细.而ElasticSearch默认并不支持IK分词器,需要自己安装. 2.前期准备 2.1下载elasticsearch-analysis-ik分词器组件 到GitH

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

转载请出自出处:http://www.cnblogs.com/hd3013779515/ 1.下载IK Analyzer 2012FF_hf1.zip并上传到/home/test 2.按照如下命令安装 cd /home/test unzip IK\ Analyzer\ 2012FF_hf1.zip -d IK cd /home/test/IK cp IKAnalyzer2012FF_u1.jar /home/tomcat6/webapps/solr/WEB-INF/lib/ cp IKAnaly

配置Ik分词器 一 效果图 二 实现此功能需要添加分词器,在这里使用比较主流的IK分词器. 1 没有配置IK分词器,用solr自带的text分词它会把一句话分成单个的字. 2 配置IK分词器,的话它会把句子分成词组 三 下载配置分词器 1 下载分词器IK 分词器下载地址: http://download.csdn.net/detail/u013292160/9926148 2 解压下载的文件 3 将ik-analyzer-solr5-5.x.jar这个jar包放入solr项目下的WEB-INF\

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.

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

目录 1 索引的分析 1.1 分析器的组成 1.2 倒排索引的核心原理-normalization 2 ES的默认分词器 3 修改分词器 4 定制分词器 4.1 向索引中添加自定义的分词器 4.2 测试自定义分析器 4.3 向映射中添加自定义的分词器 5 常见问题 1 索引的分析 索引分析: 就是把输入的文本块按照一定的策略进行分解, 并建立倒排索引的过程. 在Lucene的架构中, 这个过程由分析器(analyzers)完成. 1.1 分析器的组成 ① 字符过滤器(character filt

配置IK分词器 在/opt/solr-7.7.1/server/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib目录中加入IK分词器的jar包 在/opt/solr-7.7.1/server/solr/article_core/conf 文件夹下的 managed-schema文件中配置IK中文分词器 在managed-schema文件中配置ik分词器的配置 <fieldType name="text_ik" class="solr.TextField&qu

# ElasticSearch安装中文分词器IKAnalyzer  本篇主要讲解如何在ElasticSearch中安装中文分词器IKAnalyzer,拆分的每个词都是我们熟知的词语,从而建立词汇与文档关系的倒排索引, 但是如果不使用中文分词,就会把文档每个字拆分成了一个词,对我们中文检索很不友好,本博客系统就是在ElasticSearch中安装了IKAnalyzer分词器从而实现首页的搜索功能,下面开始讲解吧! ###  1.在线安装  由于我的ElasticSearch 是安装在Docker中

概述 对机器学习感兴趣的小伙伴,可以借助python,实现一个N-gram分词中的Unigram和Bigram分词器,来进行入门, github地址 此项目并将前向最大切词FMM和后向最大切词的结果作为Baseline,对比分析N-gram分词器在词语切分正确率.词义消歧和新词识别等方面的优势. 数据说明 本实验使用的语料是人民日报1998年中文标注的语料库,19484条.在处理过程中,按照训练集 : 测试集 = 9 : 1的比例进行随机划分. 数据预处理包括:去词性.去文本行标识(199801

solr6.0中进行中文分词器IK Analyzer的配置和solr低版本中最大不同点在于IK Analyzer中jar包的引用.一般的IK分词jar包都是不能用的,因为IK分词中传统的jar不支持solr6.0这个高版本的,所以就会发送运行错误的界面.下面就来介绍一下solr6.0中中文分词器IK Analyzer的配置. 步骤1: 下载solr6.0专用的IK Analyzer的jar包和相应的配置文件.因为IK Analyzer可以很方便的对词库近些年扩展,所以我在IK Analyzer中

转自:http://blog.csdn.net/linzhiqiang0316/article/details/51554217,表示感谢. 由于前面没有设置分词器,以至于查询的结果出入比较大,并且无法进行正确的高亮显示.现在配置一下分词器来解决相关问题. solr6.0中进行中文分词器IK Analyzer的配置和solr低版本中最大不同点在于IK Analyzer中jar包的引用.一般的IK分词jar包都是不能用的,因为IK分词中传统的jar不支持solr6.0这个高版本的,所以就会发送运行

http://keenwon.com/1404.html Elasticsearch中,内置了很多分词器(analyzers),例如standard (标准分词器).english(英文分词)和chinese (中文分词).其中standard 就是无脑的一个一个词(汉字)切分,所以适用范围广,但是精准度低:english 对英文更加智能,可以识别单数负数,大小写,过滤stopwords(例如"the"这个词)等:chinese 效果很差,后面会演示.这次主要玩这几个内容:安装中文分词

package com.jadyer.lucene; import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.SimpleAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.StopAnalyzer; import org.apache.lucene

多核心的概念 多核心说白了就是多索引库.也可以理解为多个"数据库表" 说一下使用multicore的真实场景,比若说,产品搜索和会员信息搜索,不使用多核也没问题,这样带来的问题是 indexs文件很多,而且产品的索引文件和会员信息的索引文件混在一起,备份也是个问题. 如果使用了多核,那就很轻松了,产品和会员就可使用不同的URL进行提交了,业务上也很清晰,生成的索引文件也不会混在一起,也容易备份. 每个索引库通过相对独立的url访问. 多核心的配置 还记得solr home吗,既然配置多

Solr多核心及分词器(IK)配置   多核心的概念 多核心说白了就是多索引库.也可以理解为多个"数据库表" 说一下使用multicore的真实场景,比若说,产品搜索和会员信息搜索,不使用多核也没问题,这样带来的问题是 indexs文件很多,而且产品的索引文件和会员信息的索引文件混在一起,备份也是个问题. 如果使用了多核,那就很轻松了,产品和会员就可使用不同的URL进行提交了,业务上也很清晰,生成的索引文件也不会混在一起,也容易备份. 每个索引库通过相对独立的url访问. 多核心的配置

所用IKAnalyzer:IK-Analyzer-2012FF   百度云:http://pan.baidu.com/s/1bne9UKf 实例代码: package com.test.ik.analyzer; import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.lucene.analysis.An