在讲es的查询的时候不得不提及es的中文分词查询，es英文分词很方便，是啥就是啥，但是涉及到中文的时候就有点区分了下面来看下一个例子curl -XPcurl -XPOST "http://192.168.236.131:9200/trade_info/csrcb/_search" -H "Content-Type:application/json" -d '
{
"query": {
1、search ApiES支持两种基本方式检索；通过REST request uri 发送搜索参数 （uri +检索参数）； 通过REST request body 来发送它们（uri+请求体）；一切检索从_search开始 GET bank/_search?q=*&sort=account_number:asc 检索bank下所有信息，包括type和docsGET bank/_sear
ElasticSearch概述与核心概念说明：一、概述二、Elasticsearch重要概念三、Elasticsearch 系统架构 说明：该文章内容整理自网络，如有侵权，请及时联系博主一、概述ES相关概述
Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。 作为 Elastic Stack 的核心，它集中存储您的数据，帮助您
# Python 拆词：自然语言处理中的重要技术
在自然语言处理中，拆词是一项非常重要的技术，它可以帮助我们将文本数据进行分词，进而进行进一步的文本分析和处理。在Python中，有多种库可以帮助我们实现拆词的功能，比如jieba、NLTK等。本文将介绍如何在Python中使用jieba库进行拆词，并展示如何应用拆词技术来进行文本分析。
## jieba库简介
[jieba](
## 使用j
全文搜索属于最常见的需求，开源的 Elasticsearch (以下简称 Elastic)是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、Stack Overflow、Github 都采用它。 Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提
目录?本文简要? ?一、什么是自动补全?二、ES实现原理?三、实现方式?3.1、Completion Suggester 实现?3.2、例子?3.2.1、定义 Mapping，使⽤ “completion” type?3.2.2、索引数据?3.2.3、运⾏ “suggest” 查询，得到搜索建议。?3.2.4、结果?四、Context Suggester带上下文的推荐?4.1、例子?4.
环境
Elasticsearch 7.13
Mac 10.14.6
概述拆分索引API允许将现有索引拆分为新索引，其中每个原始的主分片被拆分为新索引中的两个或者多个主分片索引可以拆分的次数(以及每个原始的主分片可以拆分成的分片数量)由index.number_of_routing_shards设置。路由分片的数量指定使用的hash空间，该空间内部使用一致性
# Java汉语拆词实现教程
## 1. 流程图
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(加载中文分词库)
B --> C(读取待拆分文本)
C --> D(进行拆词)
D --> E(输出拆分结果)
E --> F(结束)
```
## 2. 每一步的具体实现
### 2.1 加载中文分词库
首先，我们需要使用HanLP这个中文分词库。在项目中引入HanLP的j
题目给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典，判定 s 是否可以由空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。说明：拆分时可以重复使用字典中的单词。示例 1：输入: s = “leetcode”, wordDict = [“leet”, “code”] 输出: true 解释: 返回 true 因为 “leetcode” 可以被拆分成 “leet code”。 示例 2：输入:
目录一、概念二、使用1.基本分词2.词性标注3.实战-高频热词提取 一、概念近年来，随着NLP技术的日益成熟，开源实现的分词工具越来越多，如Ansj、盘古分词等。本文选择的是更易上手的Jieba做简单介绍。原理： Jieba分词结合了基于规则和基于统计这两类方法。首先基于前缀词典进行词图扫描，前缀词典是指词典中的词按照前缀包含的顺序排列，例如词典中出现了“上”，之后以“上”开头的词都会出现在这一
## Java 拆词算法
在自然语言处理领域中，拆词是一个重要的步骤。拆词算法可以将一个句子或者一段文本拆分成一个个独立的词语，这对于词频统计、信息检索等任务非常有帮助。在本文中，我们将介绍一种基于Java的拆词算法，并提供代码示例。
### 拆词算法原理
拆词算法的核心是将一个句子拆分成最小的单元，通常是词语。在中文文本中，通常使用分词的方式来进行拆词。而在英文文本中，则可以通过空格或者标
当用户在搜索框输入字符时，我们应该提示出与该字符有关的搜索项，如图：这种根据用户输入的字母，提示完整词条的功能，就是自动补全了。因为需要根据拼音字母来推断，因此要用到拼音分词功能。1.拼音分词器要实现根据字母做补全，就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analy
ElasticSearch中常用的中文切词器为 analysis-ik, 是个第三方插件;ik主要有两种切词方式，一个是细粒度，一个是粗粒度，分别对应“ik_max_word”和“ik_smart”。下面分别用实例看下他们切词结果的差异： query: 北京百度网讯科技有限公司ik_max_word: 北京；京；百度网；百度；百；度；网讯；网；讯；科技有限公司；科技有限；科技；
ES 分词器自然语言处理 中文分词器1. 中文分词是文本处理的基础步骤,也是人机交互时的基础模块.
2. 中文分词效果直接影响词性,句法等
3. 中文分词特点
- 基于 词典分词算法
- 基于 理解的分词方法
- 基于 统计的机器学习算法词典分词算法基于词典分词算法，也称为字符串匹配分词算法。该算法是按照一定的策略将待匹配的字符串和一个已经建立好的"充分大的"词典中的词进行匹配，若找到某个词
上一章节（）我们介绍了使用热词文件形式拓展词库，这样的好处是方便简单，但是如果公司运营人员来直接管理这个东西的话，让他们去操作es的配置和linux系统有点难为他们了。 IK提供了远程地址拓展词库，也就是说我们把内容做成页面，这样的话大家直接去浏览网页即可完成es的热词拓展，直接降低了管理热词的门槛。 
最近要实现的一些功能需要让ES的同义词、扩展词、停止词能够热更新，达到让搜索更精确的目的。在网上看了很多相关的博客，现在热更新的方案已经实施成功，现在来总结一下。ES版本：5.5.2IK分词器版本：5.5.2扩展词、停止词 我的ES使用的中文分词器是IK分词器，IK分词器支持一种热更新的方案，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
简单记录一下自动拆装箱原理以及使用过程中要注意的坑。目录1、Java基本数据类型2、自动拆箱、自动装箱3、避坑问题1、Java基本数据类型基本数据类型和与之对应的包装类型： boolean、byte、char、float、int、long、short、double Boolean、Byte、Character、Float、Integer、Long、Short、Double2、自动拆箱、自动装箱在J
## 怎样让MySQL数据库查询的时候自动拆词
### 1. 简介
在某些场景中，我们希望在MySQL数据库进行查询的时候可以自动对查询词进行拆词处理，以提高查询的准确性和效率。本文将介绍如何实现这一功能。
### 2. 实现步骤
下面是实现该功能的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装MySQL全文搜索引擎插件 |
| 2 | 创建全文索引 |
|
/** 测试自动装箱、自动拆箱 */ public class TestAutoBox { public static void main(String[] args) { Integer a = 234; //自动装箱。Integer a = Integer.valueOf(234); int b ...
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2021-08-14 10:54:00
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