一、 基本概念 每运行一个java程序会产生一个java进程，每个java进程可能包含一个或者多个线程，每一个Java进程对应唯一一个JVM实例，每一个JVM实例唯一对应一个堆，每一个线程有一个自己私有的栈。进程所创建的所有类的实例（也就是对象）或数组（指的是数组的本身，不是引用）都放在堆中,并由该进程所有的线程共享。Java中分配堆内存是自动初始化的，即为一个对
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2023-08-18 12:52:59
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1.准备词典和停用词1.1 准备词典1.2准备停用词stopwords = set([i.strip() for i in open(config.stopwords_path.readlines()])# set（） set 是一个不允许内容重复的组合，而且set里的内容位置是随意的，所以不能用索引列出。可进行关系测试，删除重复数据，还可以计算交集、差集、并集等。
# i.strip() fo
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2023-10-22 08:37:12
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目录aboutik下载安装WindowsMacCentOS测试ik目录简介返回Elasticsearch目录aboutIK Analyzer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。从2006年12月推出1.0版开始， IK Analyzer已经推出了4个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开始，IK发展为面
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2024-09-04 23:47:54
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1、简介分词就是将一段文本按照一定的规则切分成以一个一个的关键字的过程ElasticSearch的分词器(Analyzer)一般由三种组件构成：1、character filter 字符过滤器：在一段文本分词之前，先进行预处理，最常见的就是【过滤html标签】
例如：<span>hello<span> --> hello，I & you --> I an
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2023-10-09 21:47:09
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在实现了.Net版分词器之后，一直想进一步提升搜索速度和体验。最近又学习全切分分词以及IK分词原理，在理解其理念再加上结合本公司业务需求，决定改进分词器算法，宗旨为提升性能，提高体验。 对比原有分词： 基于词典的最长匹配： 基于词典分词的一种方法是将词典构建成一个Trie搜索树，每个节点放一个字，同时将词的信息放在Node中,如词性，权重等。
# 使用Java设置Elasticsearch分词器
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Java设置Elasticsearch（以下简称ES）的分词器。本文将分步骤介绍整个过程，并提供详细的代码示例和注释。
## ES分词器设置流程
下面是整个设置ES分词器的流程。我们将使用Java代码来完成每个步骤。
```mermaid
erDiagram
开发者 --> 小白 :
原创
2024-02-05 07:46:44
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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
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2024-08-05 21:58:41
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本文来说下有关ElasticSearch分词器的几个问题 文章目录概述什么是 Analysis分词器的组成Analyzer APIES分词器Stamdard AnalyzerSimple AnalyzerWhitespace AnalyzerStop AnalyzerKeyword AnalyzerPattern AnalyzerLanguage Analyzer中文分词本文小结 概述这篇文章主要
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2023-12-07 08:28:51
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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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1.简介elasticsearch提供了一个测试分词效果的API接口，endpoint是_analyze，其主要有指定analyzer、指定索引中的字段(分词结果与预期不
原创
2022-10-24 17:50:37
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主要知识点：
• 知道IK默认的配置文件信息
• 自定义词库
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2023-07-14 07:28:19
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搜索引擎之中文分词实现(java版)作者：jnsuyun 前几天读到google研究员吴军的数学之美系列篇，颇有感触。而恰好自己前段时间做了个基于统计语言模型的中文切分系统的课程项目，于是乎，帖出来与大家共同学习。分词技术在搜索引擎，信息提取，机器翻译等领域的重要地位与应用就不敖述了。步入正题：)一、 项目概述本切分系统的统计语料是用我们学
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2023-11-05 21:35:47
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1：默认的分析器-- standard使用默认的分词器curl -XGET 'http://hadoop01:9200/_analyze?pretty&analyzer=standard' -d '我爱中国'
curl -XGET 'http://hadoop01:9200/_analyze?pretty&analyzer=simple' -d '我爱中国' 这就是默认的
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2024-03-11 14:45:58
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本文的目标有两个：1、学会使用11大Java开源中文分词器2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口：/*** 获取文本的所有分词结果, 对比不同分词器结果*@auth
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2023-09-16 18:24:37
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自定义分词器 Java API
## 简介
在自然语言处理（NLP）领域中，分词是一个非常重要的任务。分词的目标是将文本按照一定的规则切分成一个个有意义的词语。而在 Java 中，我们可以使用 Lucene 提供的分词器来实现这个功能。Lucene 是一个开源的全文检索引擎库，提供了丰富的搜索和索引功能。在 Lucene 中，分词器（Tokenizer）负责将文本切分成词语，而分析器（Anal
原创
2024-01-11 06:16:23
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# Java分词器：介绍与使用指南
## 简介
分词是自然语言处理中的重要步骤，其目的是将文本切割成一个一个有意义的词语。在中文分词中，由于中文没有明显的词语间的分隔符，因此分词任务相对复杂。为了解决这个问题，我们可以使用Java分词器来进行中文分词。
Java分词器是一种可以在Java程序中使用的分词工具，它能够将中文文本按照一定的规则进行切割，并返回每个词语的位置和词性等信息。Java分
原创
2023-08-16 11:44:12
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我们在搜索的时候，都会对数据进行分词，英文的分词很简单，我们可以直接按照空格进行切分即可，但是中文的分词太过复杂，例如：夏天太热，能穿多少穿多少，冬天太冷，能穿多少穿多少。下雨地滑，还好我一把把车把把住了，才没有摔倒。人要是行，干一行行一行，一行行行行行等等的分词都是非常麻烦的，所以针对中文的分词，专门出了一个叫做IK的分词器来解决对中文的分词问题。 安装每台机器都要配置。配置完成之后，
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2024-04-30 12:13:27
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摘要：本篇是本人在Solr的基础上，配置了中文分词器，并对其进行的性能测试总结，具体包括使用mmseg4j、IKAnalyzer、Ansj，分别从创建索引效果、创建索引性能、数据搜索效率等方面进行衡量。具体的Solr使用方法假设读者已有了基础，关于Solr的性能指标见前期的Solr博文。前提：Solr提供了一整套的数据检索方案，一台四核CPU、16G内存的机器，千兆网络。需求：1、对Solr创建索
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2023-11-03 12:52:17
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什么是IK分词器？分词:把一段中文或者别的划分成一个一个的关键字,我们在搜索的时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个词,比如"我爱魏一鹤"会被分成"我",“爱”,“魏”,“一”,“鹤”,这显然是不符合要求的,索引我们需要安装中文分词器IK来解决这个问题 如果要使用中文,建议使用ik分词器 IK提供了两个分词算法,i
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2023-12-21 21:59:48
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HanLP: Han Language Processing 面向生产环境的多语种自然语言处理工具包(由一系列模型与算法组成的Java工具包)，基于 TensorFlow 2.0，目标是普及落地最前沿的NLP技术。目前，基于深度学习的HanLP 2.0正处于alpha测试阶段，未来将实现知识图谱、问答系统、自动摘要、文本语义相似度、指代消解、三元组抽取、实体链接等功能。HanLP有如下功能：中文分
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2024-03-19 14:56:51
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