如标题所见，这篇博客的主题就是基于Seq2Seq模型的机器翻译，它的主要任务就是将一种语言翻译为另一种语言，在这里我们以英语翻译成法语为例子，如I'm a student.---->>>Je suis étudiant.这份数据是公开，可以直接下载的，下载地址为：翻译语料下载地址模型结构首先，我们先了解一下模型的结构：首先，第一部分是编码器Encoder，它接收source se
elasticsearch 虽然自带默认词库，但是在实际应用中对于词库灵活度的要求还是远远达不到的，elasticsearch 支持我们自定义词库，此文章就来讲一讲如何又快又好地对词库进行热更新热更新方案1.基于ik分词器原生的热更新方案,部署一个web服务器,提供一个http接口,通过modified和tag两个http响应头,来提供词语的热更新2.通过修改源码支持mysql定时拉取数据更新推荐
# 实现Java中英文转译词库
## 1. 整体流程
为了实现Java中英文转译词库，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个英文-中文对照的词库文件 |
| 2 | 编写Java程序来读取词库文件并实现中英文转译功能 |
| 3 | 测试程序，确保功能正常 |
## 2. 具体步骤与代码实现
### 步骤1：创建词库文
1.ik 热词及近义词 远程字典的获取方式简单看下源码，这里需要注意的 1.每次轮询校验的时候设置了请求头 “If-Modified-Since”,“If-None-Match” 2.用 “Etag”和 “Last-Modified” 来确定文件是否发生变化 3.词库有更新的时候调用了 Dictionary.getSingleton().reLoadMainDict();, reLoadMainD
总进度今天我们来学习Elasticsearch中的动态模版，其实我们在第一课2.2.3章节中就已经学过了类似的了，链接如下根据给定的需求创建索引但是今天咱们学点不一样的，上次只是简单的使用，这次咱要深入理解，完美掌控才是第一目标，废话少说，下面开始什么是动态模版动态模版允许我们控制动态字段映射规则之外的数据动态字段的映射我们可以设置dynamic参数为true或者runtime来启用动态映射，也可
1. 1.1 ECStore系统介绍“ECStore”是上海商派(ShopEx)推出的企业级网上商店系统，融合了ShopEx在电子商务领域多年的行业经验, 为企业提供快速搭建网店的解决方案，提供安全、稳定的系统架构。“ECStore”适合希望进军电子商务、拓展线上业务的企业，拥有或打算部署企业独立服务器用于线上业务的开展。“ECStore”为企业提供灵活、可靠、强大的B2C网上商店系统，能够迅速响
1，索引词（term） 能够被索引的精确词，foo foO Foo 三者是不一样的索引词，索引词是可以通过term查询进行准确的搜索2，文本（text） 是一段普通的非结构化文字，被分析成一个个索引词，存在ES索引库中3，分析（analysis） 将文本转换为索引词的过程，分析结
ES全称ElasticSearch，是一种分布式全文检索引擎，用于全文搜索、分析。近乎实时的存储及检索效率，可以在上百台服务器上运行处理PB级数据的扩展性都让ES成为炙手可热的搜索引擎。除此外，ES通过简单的RESTful API屏蔽了Lucence的复杂语法，在使用上ES也变得简单易上手。一、ES核心概念1.1 ES和普通关系型数据库的映射关系ES集群中可以包含多个索引（数据库），每个
索引词（term）在Elasticsearch中索引词（term）是一个能够被索引的精确值。foo、Foo、FOO几个单词是不同的索引词。索引词是可以通过term查询进行准确的搜索。文本（text）文本是一段普通的非结构化文字。通常，文本会被分析成一个个的索引词，存储在Elasticsearch的索引库中。为了让文本能够进行搜索，文本字段需要事先进行分析；当对文本中的关键词进行查询的时候，搜索引擎
下载源码导入eclispe请参考我的上一篇文章ik分词器安装第一步 修改pom文件加入mysql驱动jar 如图所示 第二步 修改Java类1.在Dictionary.java文件中新增一个方法 /**
* 批量加载新停用词条
*
* @param words
* Collection<String>词条列表
*
这里写自定义目录标题 关于es 分词的热更新方式有两种 （1）修改ik分词器源码，然后手动支持从mysql中每隔一定时间，自动加载新的词库 （2）基于ik分词器原生支持的热更新方案，部署一个web服务器，提供一个http接口，通过modified和tag两个http响应头，来提供词语的热更新因为网络更新的方式并不太稳定，主要以修改ik分词器源码的方式来进行实现。源码下载地址：https:/
Elasticsearch提供了分词功能，能对文本进行分词并进行聚合查询。今天就利用Elasticsearch的IK中文分词插件对几篇文章进行关键词分析，并使用Kibana生成词云。1.Elasticsearch安装IK分词器下载地址：github/medcl/elasticsearch-analysis-ik进入Elasticsearch目录输入命令行安装IK分词器.\elasticsearch
我们知道在动态 mapping 启动后，一个索引的字段可能会随着导入文档字段数的增加而自动增加，在有些情况下会发生 “映射爆炸”，也就是说字段数超过我们容忍的范围，而且另外一个坏处是，随着字段的增加，导入的速度会变慢，这是因为更多的字段需要被分词。更多被分词的字段意味着更多的磁盘空间。这种情况在很多的情况下是不允许的。在这种情况下，我们可以动态创建 runtime fields。这个方法的好处是：
文章目录前言一、环境介绍 :二、下载针对es的jieba分词插件，当前jieba分词插件对es的支持情况如图三、打包&安装&使用1、修改文件2、自动化打包构建jieba分词插件，需要提前下载`gradle`工具3、拷贝生成的包至Elashticsearch安装路径下的plugins路径4、解压缩文件并删除压缩包5、重新启动ES服务6、用kibana测试jieba分词
四、 Cen
文本分析器（Text analysis）在ES当中，只有text类型的字段才会用到全文索引。
我们在建立索引和搜索时，都会用的分析器。
分析器使ES支持全文索引，搜索的结果是和你搜索的内容相关的，而不是你搜索内容的确切匹配。
分析器之所以能够使搜索支持全文索引，都是因为有分词器（tokenization），它可以将一句话、一篇文章切分成不同的词语，每个词语都是独立的。
分析器除了要做分词，还要做归
JavaScript&ES6JavaSCript :数据类型数组函数ES6:新的变量声明方式解构赋值箭头函数剩余参数参数模板（模板字符串）数组方法 JavaSCript :数据类型简单数据类型：Number、String、Boolean、Undefined、和Null复杂数据类型：Object获取变量类型：typeof数据类型转换：toString( )、String()、num+" "
文章目录Elasticsearch介绍安装：docker配置Elasticsearch-ik使用docker运行Elasticsearch-ikHaystack介绍安装django中注册应用和路由Haystack配置Haystack建立数据索引1.创建索引类创建text字段索引值模板文件3.手动生成初始索引 Elasticsearch介绍Elasticsearch 是用 Java 实现的，实现全
实现 elastic search ik 词库热更新，修改后发送钉钉提醒ik 是 elastic search 一个常用的分词插件，自带了一些中文得词库，但在特定领域，这些词库远远不能满足我们的名称，比如有些词语：品牌名称、游戏人物名称、剧情名称、产品种类等，在特定领域时我们需要添加一定的领域词语。ik配置文件解析进入 ik 插件的 config 目录，发现有个文件IKAnalyzer.cfg.x
1、什么是es：高扩展的分布全文检索引擎，底层基于Lucene并通过简单的restful api来隐藏了lucene的复杂性，可处理PB级的数据，版本采用6.4.2v springboot:2.0.1 2、Es是面向文档的：分为索引（index:相当于数据库必须小写）、类型(type相当于表)、文档（相当于数据）、field（相当于字段） 3、创建索引直接put请求9200端口后跟索引名直接创建
下载IK源码https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/tree/v5.2.0选择你对应ik的版本(ps:版本最好一致)http://localhost:9200/?pretty查看es版本 我的是6.5.1修改源码1.创建一个ext包同时增加3个类文件DBHelper package org.wltea.analyzer.ext;
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