使用背景 在mysql中优化的时候，对varchar,char,text对这些数据进行查询时，如果我们使用like ‘%单词’，是无法使用到索引，如果网站的数据量比较大，会拖垮网站的速度。比如在根据电影的剧情来查找电影的名称，比如根据歌词查找歌名。 利用第三方搜索软件: Sphinx是一个独立的全文索引引擎
1. 介绍JIEBA 是目前最好的 Python 中文分词组件，它主要有以下 3 种特性：支持 3 种分词模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式支持繁体分词支持自定义词典import jieba
import jieba.posseg as pseg
import jieba.analyse as anls2. 分词 可使用 jieba.cut 和 jieba.cut_for_sear
前言： ElasticSearch是一个一个分布式的实时文档存储，每一个字段都可以被索引与搜索，并且能支持PB级别的结构化或者非结构化数据。早期我们应用的全局搜索是简单的SQL模糊查询，为了分担数据库压力所以用了ES，选择他的原因除了以上几点外，还有其提供的API方式简单，于任何对接的编程语言都适用。以下将以PHP的业务场景完善搜索功能。环境：
流行中英文分词工具hanlp:
中英文NLP处理工具包, 基于tensorflow2.0, 使用在学术界和行业中推广最先进的深度学习技术.使用hanlp进行中文分词：>>> import hanlp
# 加载CTB_CONVSEG预训练模型进行分词任务
>>> tokenizer = hanlp.load('CTB6_CONVSEG')
>>&
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2023-07-12 15:38:42
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pyhanlp的github：https://github.com/hankcs/pyhanlppyhanlp官方文档:https://pypi.org/project/pyhanlp/HanLP主文档目录：https://github.com/hankcs/HanLP/blob/1.x/README.mdpyhanlp案例：https://github.com/hankcs/pyhanlp/tr
词典分词中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两个大学派，词典分词是最简单、最常见的分词算法。 基于词典的分词首先要准备一份充分大的词典，然后依据一定的策略扫描句子，若句子中的某个子串与词典中的某个词匹配，则分词成功。常见的扫描策略有：正向最大匹配、逆向最大匹配、双向最大匹配和最少词数分词。切分算法1.正向最长匹配考虑越长的单词表达的意义越丰富，于是定义单词越长优先级越高，具体来说就是在以
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2023-09-04 15:10:49
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3、按本地elasticsearch进行打包。注意：通过git下载的源代码，除非与git配置的版本相同，否则可能会导致你elasticearch无法加载分词器。修改git下载的源代码包中的elasticsearch版本。并通过gradle进行打包。会自动下载同步elasticsearch对应版本的jar包。 &nbs
HanLP是由一系列模型与算法组成的工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点；提供词法分析（中文分词、词性标注、命名实体识别）、句法分析、文本分类和情感分析等功能。官方文档：https://github.com/hankcs/HanLPJava1.X官方文档：https://github.com/hankcs/HanLP
HanLP（Han Language Processing）是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。环境搭建1.创建java项目，导入HanLP必要的包2.把对应的配置文件放置在src下3.修改hanlp.properties配置文件，使其指向data（data中包含词典和模型）的
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2023-09-22 20:04:22
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hanlp是一套中文的NLP处理库，里面提供了分词、拼音、摘要等很多实用功能，本文我们只看分词能力。分词原理先根据核心词典（CoreNatureDictionary.txt）粗分，例如“话统计算”，粗分成：[[ ], [话], [统, 统计], [计, 计算], [算], [ ]]该步骤类似于结巴的全模式分词。然后结合二元概率词典（CoreNatureDictionary.ngram.mini.t
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2023-07-29 16:09:50
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文章目录前言一、java版实战二、Python版实战总结 前言其实，单纯从我们的实用来看，前面的所有章节都无需理解，本节才是关键，就像绝大部分人不会去追究1+1为什么等于2，我们只需要知道它等于2即可hanlp分词主要有两个，对应前面章节学习的双数组字典树和基于双数组的AC树。 类名分别为：DoubleArrayTireSegment和AhoCorasickDoubleArrayTireSegm
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2023-07-12 15:44:54
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这篇文章主要是记录HanLP标准分词算法整个实现流程。HanLP的核心词典训练自人民日报2014语料，语料不是完美的，总会存在一些错误。这些错误可能会导致分词出现奇怪的结果，这时请打开调试模式排查问题:HanLP.Config.enableDebug();那什么是语料呢？通俗的理解，就是HanLP里面的二个核心词典。假设收集了人民日报若干篇文档，通过人工手工分词，统计人工分词后的词频：①统计分词后
一、按照关键词需求度分类
1、泛关键词
搜索量很大，模板很不准的词语，通常都是代表一个行业或者一个事物。使用这类关键词通常会搜索到很多结果，一般公司不是很有实力都不要去做。
2、关联型关键词
对1的用户的范围的缩小！搜索这种关键词的用户一般都是的潜在客户。他们也是sem优化的活动目标，这类的搜索会比普通的关键词搜索会更有效！
3、求购型关键词
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2023-07-29 09:14:07
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# HanLP 分词使用指南
HanLP 是一个自然语言处理工具，在中文分词、词性标注、命名实体识别等多个方面都有卓越的表现。本文将详细探讨如何使用 HanLP 进行中文分词，包括入门示例、流程解释和代码实现，确保您可以顺利地在项目中应用和扩展 HanLP 的功能。
## 一、环境准备
在使用 HanLP 进行分词之前，我们首先需要安装 HanLP。如果您尚未安装，可以通过 Python 的
随着需求的变化和技术的发展，互联网企业对数据的分析越来越深入，尤其是自然语言处理处理领域，近几年，在搜索引擎、数据挖掘、推荐系统等应用方面，都向前迈出了坚实的步伐。自然语言处理领域涉及的技术非常多，为了让对此领域感兴趣的同学能够快速入门，在这里介绍一下中文信息处理的基本技术：中文分词。 说分词是中文处理的基本技术，是由汉语的特点决定的。汉语的有些单字没有意义，多字合起来才有意义，比如
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2023-10-13 22:50:21
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之前总是在看前沿文章，真正落实到工业级任务还是需要实打实的硬核基础，我司选用了HANLP作为分词组件，在使用的过程中才感受到自己基础的薄弱，决定最近好好把分词的底层算法梳理一下。1. 简介NLP的底层任务由易到难大致可以分为词法分析、句法分析和语义分析。分词是词法分析（还包括词性标注和命名实体识别）中最基本的任务，可以说既简单又复杂。说简单是因为分词的算法研究已经很成熟了，大部分的准确率都可以达到
#-*- coding:utf-8 -*-
from jpype import *
startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=/home/lhq/桌面/NLP_basis/hanlp/hanlp-1.7.3.jar:/home/lhq/桌面/NLP_basis/hanlp",
"-Xms1g",
"-Xm
前言词 在中文信息处理过程中，自动中文分词备受关注。中文分词大概可分为：基于词典规则基于机器学习本篇主要介绍第一种1、环境准备windows 10安装pyhanlp：pip install pyhanlp（这里可能安装不成功，可留言）HanLP附带的迷你核心词典为例jupyter notebook（python3）java（jdk1.8）2、词典分词 词典分词是最简单、最常见的分词算法，仅需一
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2023-09-17 17:38:43
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前言 从本文开始，我们进入实战部分。首先，我们按照中文自然语言处理流程的第一步获取语料，然后重点进行中文分词的学习。中文分词有很多种，常见的比如有中科院计算所 NLPIR、哈工大 LTP、清华大学 THULAC 、斯坦福分词器、Hanlp 分词器、jieba 分词、IKAnalyzer 等。这里针对 jieba 和 HanLP 分别介绍不同场景下的中文分词应用。jieba 分词 jieba 安装
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2023-10-11 15:57:38
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English|分词短语现在开始讲解分词短语的内容。在英语的语法世界里面，想要将句子写的漂亮，分词短语，你值得拥有!前言目前所有的文章思想格式都是:知识+情感。
知识:对于所有的知识点的描述。力求不含任何的自我感情色彩。
情感:用我自己的方式，解读知识点。力求通俗易懂，完美透析知识。正文分词短语的主要功能就是将英文的长句子进行化简。学习分词短语，需要掌握分词短语的构成与功能。 注意
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2023-07-14 21:24:53
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