一、IK分词器全民制作人，大家好，我是练习时长2年半的个人练习生亚瑟王，喜欢ES、钢琴、鼓励队友。ES默认的standard分词器对中文不友好，会将中文分割成一个个汉字。对于中文分词，目前比较常用的是IK分词器。IK分词器的作者对这个项目维护的比较积极，能紧跟ES的最新版本。安装IK分词器的教程网上太多了，我这里就不再赘述了。本篇博客仅仅记录我自己学习IK的一些小小心得。1. 创建测试的Mappi
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2024-02-18 08:21:08
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最近因业务中需要对数据库里面的数据进行多维度检索，完全依赖SQL已经无法满足业务的需求了，显然我们需要搜索技术的支持。这玩意也没啥可技术调研的，基本上就如下几种方案：自己搭建搜索引擎，采用ElasticSearch自己搭建搜索引擎，采用Solr使用云服务，使用阿里云的开放搜索产品或者ES产品业务场景：不需要数据实时同步数据量小、访问频次低，因此单机即可能提供各个字段的多维度模糊查询能简单快速上手，
elasticsearch使用中文分词器和拼音分词器，自定义分词器
1. 到github 下载分词器
上面有已经编译好打好的包。下载后在es安装目录下的plugins/目录下创建ik和pinyin两个文件夹，把下载好的zip包解压在里面。重启es就会生效了。github上readme.txt文件里有使用说明。注意下载的时候下载版本对应的，比如我
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2024-04-02 00:03:13
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中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块，在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词。本文详细介绍现在非常流行的且开源的分词器结巴jieba分词器，并使用python实战介绍。jieba分词算法使用了基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再采用了动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组
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2023-10-29 23:42:11
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一、谈谈分词与倒排索引的原理首先说分词是给检索用的。英文：一个单词一个词，很简单。I am a student，词与词之间空格分隔。中文：我是学生，就不能一个字一个字地分，我-是-学生。这是好分的。还有歧义的，使用户放心，使用-户，使-用户。人很容易看出，机器就难多了。所以市面上有各种各样的分词器，一个强调的效率一个强调的准确率。倒排索引：倒排针对的是正排。1. 正排就是我记得我电脑有个文档，讲了
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2024-04-04 21:45:28
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目录集成IK分词器扩展词典使用停用词典使用同义词典使用集成IK分词器 概要：IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。新版本的IKAnalyzer3.0发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。3.0特性：1）采
文章目录一、分词器概念1、Analysis 和 Analyzer2 、Analyzer组成3、Elasticsearch的内置分词器二、ES内置分词器三、中文分词 一、分词器概念1、Analysis 和 AnalyzerAnalysis： 文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程，也叫分词。Analysis是通过Analyzer来实现的。当一个文档被索引时，每个Field都
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2024-03-22 10:35:23
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上一篇文章说到结巴分词用了包装器实现了在 get_DAG 函数执行器生成了 trie 树。在这篇文章中我们要研究一下jieba分词中的 DAG（有向无环图，全称：directed acyclic graphs ）。在 cut 函数使用正则表达式把文本切分成一个一个短语和句子后，再用 __cut_DAG 函数对其进行分词。这些句子和短语就是 所谓的 sentence。每
# 使用 Jieba 分词器在 Java 中进行中文文本处理
在自然语言处理领域，分词是一个基础而重要的任务。对于中文文本分词，我们可以使用开源库 Jieba。虽然 Jieba 是用 Python 编写的，但我们可以通过 Java 的 JNI（Java Native Interface）或者 HTTP API 来使用它。本篇文章将重点介绍如何在 Java 中使用 Jieba 分词器，并通过示例来
# 如何在Java中实现Jieba分词器
在自然语言处理（NLP）中，分词是将文本切分成单词的过程。而Jieba是一个流行的中文分词库，广泛应用于文本处理和分析。虽然Jieba是用Python实现的，但我们可以通过Java调用其功能。本文将带领你一步一步地在Java中使用Jieba分词器。
## 整体流程
以下是实现Jieba分词器的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# Java Jieba分词器使用指南
Jieba分词器是一个广泛使用的中文分词工具，它能有效地将连续的汉字文本切分为更小的有意义的单元（词汇）。在Java中使用Jieba分词器，可以帮助我们在文本分析和自然语言处理任务中获得更好的效果。本文将介绍如何在Java中使用Jieba分词器，并提供相关的代码示例。
## 1. 引入依赖
要在Java项目中使用Jieba分词器，首先需要引入相关的依赖
好玩的分词——python jieba分词模块的基本用法
jieba（结巴）是一个强大的分词库，完美支持中文分词，本文对其基本用法做一个简要总结。 安装jiebapip install jieba 简单用法结巴分词分为三种模式：精确模式（默认）、全模式和搜索引擎模式，下面对这三种模式分别举例介绍： 精确模式 import jieba
s = u'我想和女朋友一起去北京故宫博物院参观和
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2023-10-02 22:22:03
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文章目录一、jieba简介二、jieba的使用1. 精确模式分词2. 全模式分词3. 搜索引擎模式分词4. 使用用户自定义分词三、hanlp简介四、hanlp的使用1. 使用hanlp进行中文分词2. 使用hanlp进行英文分词五、命名实体识别六、词性标注 一、jieba简介jieba是一个常用的中文分词python库#安装jieba库
pip install jieba#使用jieba库
im
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2023-08-02 13:26:05
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jiebajieba分词的算法主要有以下三种：1、基于统计词典，构造前缀词典，基于前缀词典对句子进行切分，得到所有切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图（DAG）； 2、基于DAG图，采用动态规划计算最大概率路径（最有可能的分词结果），根据最大概率路径分词； 3、对于新词(词库中没有的词），采用有汉字成词能力的 HMM 模型进行切分。jieba分词接下来我们进行jieba分词练习，第一步首先引
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2023-09-21 11:45:01
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jieba分词jieba分词可以参考官方提供的github地址：https://github.com/fxsjy/jieba结巴分词0.4版本以上支持四种分词模式：精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词paddle模式：利用Pad
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2023-09-28 22:49:50
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在所有人类语言中，一句话、一段文本、一篇文章都是有一个个的词组成的。词是包含独立意义的最小文本单元，将长文本拆分成单个独立的词汇的过程叫做分词。分词之后，文本原本的语义将被拆分到在更加精细化的各个独立词汇中，词汇的结构比长文本简单，对于计算机而言，更容易理解和分析，所以，分词往往是自然语言处理的第一步。对于英文文本，句子中的词汇可以通过空格很容易得进行划分，但是在我们中文中则不然，没有明显的划分标
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2023-08-19 10:01:49
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一、查找官方文档1.百度2.完整文档：https://github.com/fxsjy/jieba
二、介绍1.简介 jieba（中文意思是“结巴”）中文文本切分：打造成最好的Python中文分词模块。2.特点支持四种分词模式：
精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，
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2023-09-07 17:51:13
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目录一、ES优化1.限制内存2.文件描述符3.语句优化二、中文分词器 ik0.引出1.插入数据2.查询数据3.配置中文分词器0）注意：1）创建模板方式2）本地配置文件修改方式3）远程扩展字典一、ES优化1.限制内存1.启动内存最大是32G
2.服务器一半的内存全都给ES
3.设置可以先给小一点，慢慢提高
4.内存不足时
1）让开发删除数据
2）加节点
3）提高配置
5.关闭swap空间2.文
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2024-03-07 13:50:04
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jieba 的分词算法 主要有以下三步： 1.基于统计词典，构造前缀词典，基于前缀词典对句子进行切分，得到所有切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图（DAG）； 2.基于DAG图，采用动态规划计算最大概率路径（最有可能的分词结果），根据最大概率路径分词； 3.对于新词(词库中没有的词），采用有汉字成词能力的 HMM 模型进行切分。import jieba
import jieba.posseg
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2023-10-18 23:12:12
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# 如何在Java中集成Jieba分词器
Jieba分词器是一个非常流行的中文分词工具。在Java中集成Jieba分词器并不是一件复杂的事情，下面我会详细介绍整个流程以及每一步所需的代码和说明。
## 整体流程
在开始之前，我们把整个流程总结成一个表格，方便我们清楚地了解每一步的作用。
| 步骤 | 描述 |
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