主要知识点， 修改IK分词器源码来基于mysql热更新词库 一、IK增加新词的原因 在第32小节中学习到了直接在es的词库中增加词语，来扩充自已的词库，但是这样做有以下缺点： （1）每次添加完，都要重启es才能生效，非常麻烦 （2）es是分布式的，可能有数百个节点，你不能每次都一个一个节点上面去修改 这一小节来学习让es不停机，直接在外部mysql中添加新的词语，es中立
谈到es的中文分词器,肯定少不了ik分词器.现ik分词器有两种获取主词汇和停用词的方法:一是通过ik\config目录下的main.dic和stopword.dic获取,但是每次修改后要重启才能生效
二是通过提供接口返回所有词汇的接口,接口路径配置在.但是该方式每次都需要将所有词汇返回,效率不高. 本次目的就是通过jdbc直接连接数据库来实现增量更新词汇.我们要做的就是找到添加主词汇和停用词汇的
1.Hit 类这个类只包含几个状态位，用于判断匹配的类型。 结构很简单 主要是几个常量： //Hit不匹配
private static final int UNMATCH = 0x00000000;
//Hit完全匹配
private static final int MATCH = 0x00000001;
//Hit前缀匹配
private static final int PREFIX =
IK分词全名为IK Analyzer，是由java编写的中文分词工具包，目前在lucene以及solr中用的比较多，本系列的文章主要对ik的核心源码进行解析讲解，与大家分享，如果有错误的地方还望指教。先来个整体概况：其实从上面的图可以看出，真实的ik的代码其实并不多，这样给我们开始接触心里压力就小的多。先打开IKAnalzyerDemo.java文件，先大体看看IK的工作流程//构建IK分词器，使
前言：网上很多的文章都建议在使用IK分词器的时候，建立索引的时候使用ik_max_word模式；搜索的时候使用ik_smart模式。理由是max_word模式分词的结果会包含smart分词的结果，这样操作会使得搜索的结果很全面。但在实际的应用中，我们会发现，有些时候，max_word模式的分词结果并不能够包含smart模式下的分词结果。下面，我们就看一个简单的测试实例：假设我们现在要分别在max_
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2024-06-13 21:02:29
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请求地址：http://39.96.43.154:8080/api
//不要怀疑，就是这个；看着破，但是好用。哈工大的api
请求类型：POST
Content-Type: application/json
参数：{"text":"待分词的文本，1024个字或256个词以内"}
返回json：其中 (返回的json)->words[0]->text 是分词，(返回的json
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2024-02-04 18:58:11
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在上一篇說的猜你喜歡功能中，又加了新的需求，需要對關鍵詞進行分詞，擴大推薦文章的范圍，這樣能夠拓展用戶的喜歡范圍，這時候我就想到可以用jieba分詞對中文進行分詞，同樣的需要去官網下載源碼，這樣方便自己對源碼的修改以達到自己的目的。這里，我需要判斷切分出來的詞是否是無意義的詞，就需要對切出來的詞進行篩選，這時候，jieba分詞的一個屬性就體現出它的強大之處了，jieba分詞會將切分出來的詞進行詞性
# Java IK 分词器依赖简介
在自然语言处理（NLP）领域，分词技术是处理文本的一项基础任务。特别是在中文文本处理中，由于汉字没有明显的词边界，分词变得尤为重要。IK 分词器是一个为 Elasticsearch 提供的开源中文分词器，它以高性能和灵活性著称。本文将介绍如何在 Java 应用中使用 IK 分词器，并提供相关代码示例。
## IK 分词器的依赖
要在 Java 项目中使用
原创
2024-09-26 09:34:49
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具体tomcat配置solr 安装 在我的上一篇文章：一、solr创建core： 1、首先在solrhome中创建solrDemo目录;(solrhome目录为：复制solr/server/solr/* 所有文件到tomcat/solrhome目录，用到创建solr的core时使用。) 2、复制solr-8.0.0\example\example-DIH\solr\solr下的所有文件到apach
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2024-06-24 11:01:04
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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。
Java分词器比较（ansj、hanlp、ik）一、分词工具nsjhanlpik分词准确性排行：hanlp > ansj > 结巴 > IK > Smart Chinese Analysis二、优缺点1.ansj优点: 1. 提供多种分词方式 2. 可直接根据内部词库分出人名、机构等信息 3. 可构造多个词库，在分词时可动态选择所要使用的词库缺点: 1. 自
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2024-06-04 23:56:32
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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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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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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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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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IK分词器本文分为简介、安装、使用三个角度进行讲解。简介倒排索引众所周知，ES是一个及其强大的搜索引擎，那么它为什么搜索效率极高呢，当然和他的存储方式脱离不了关系，ES采取的是倒排索引，就是反向索引；常见索引结构几乎都是通过key找value，例如Map；倒排索引的优势就是有效利用Value，将多个含有相同Value的值存储至同一位置。分词器为了配合倒排索引，分词器也就诞生了，只有合理的利用Val
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2023-10-14 20:57:43
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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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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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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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