本文来看一下ES的多字段特性，以及如何配置一个自定义的分词器。一、多字段类型多字段特性：
可以实现精确匹配。
可以使用不同的analyzer，就是搜索的时候是一个分词器，插入的时候是另一个分词器。1、Exact Values && Full Text精确值和全文检索值。精确值的意思就是不分词，不全文检索。当成mysql中的那种等值查询。全文文本值意思就是查询的时候走的是分词的路
一、业务场景 在利用ik分词的过程中，当ik的分词规则不满足我们的需求了，这个时候就可以利用ik的自定义词库进行筛选，举个例子：当我要将“我是中国人，我想测试一下”这句话通过分词，将“我想测试一下”分为一个词的时候，就需要利用ik的自定义词库进行灌入指定的词。二、新建词库1.到elasticsearch/plugins中寻找ik插件所在的目录2.在ik中的config文件中添
原创
2022-12-05 16:24:33
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下面给大家介绍一下如何打造自己的coreseek分词词库。 coreseek自身带的词库不是很大，直接使用它分词可能会返回大量没用结果。要想搜索结果准确打造一个专门的分词 词库必不可少。
i. 首先到搜狗http://pinyin#sogou#com/dict/下载你要的词库
ii. 因为下载回来的词库不是文本文件我们不能直接使用，所以要先转换成文本文件。网上找一个搜狗转
googl
原创
2015-03-18 11:39:27
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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
一、安装官方链接：http://pynlpir.readthedocs.org/en/latest/installation.html官方网页中介绍了几种安装方法，大家根据个人需要，自行参考！我采用的是：Install PyNLPIR using easy_install:$ easy_install pynlpir二、使用NLPIR进行分词注：此处主要使用pynlpir.nlpir模块，该模块使
自然语言处理在大数据以及近年来大火的人工智能方面都有着非同寻常的意义。那么，什么是自然语言处理呢？在没有接触到大数据这方面的时候，也只是以前在学习计算机方面知识时听说过自然语言处理。书本上对于自然语言处理的定义或者是描述太多专业化。换一个通俗的说法，自然语言处理就是把我们人类的语言通过一些方式或者技术翻译成机器可以读懂的语言。人类的语言太多，计算机技术起源于外国，所以一直以来自然语言处理基本都是围
# Python 中文分词与自定义词库
中文分词是中文文本处理的重要环节，因为中文没有空格来划分词语，不同的分词方式会影响后续的文本分析、情感分析、机器翻译等任务。在 Python 中，有多种库可以实现中文分词，其中较为常用的包括 `jieba` 和 `thulac`。本文将详细介绍如何使用 Python 的 `jieba` 库进行中文分词，并说明如何自定义词库以提高分词的精度。
## 安装与
0. 数据准备 1. 创建索引 curl -X PUT -H 'Content-Type:application/json' -d '{"settings":{"index":{"number_of_shards":2,"number_of_replicas":0}},"mappings":{"pr
倒排索引Elasticsearch是基于lucene实现的, 而lucene是基于倒排索引实现的, 所以我们有必要了解下什么是倒排索引.正排索引和倒排索引的区别(1) 正排索引文档ID到文档内容的关联.文档ID文档内容1Mastering Elasticsearch2Elasticsearch Server3Elasticsearch Essentials(2) 倒排索引文档内容关键词到文档id的
# 实现Java自定义ES分词教程
## 概述
在Elasticsearch中，分词器（Tokenizer）是负责将文本分割成单词的组件。如果你想根据自己的需求定制分词逻辑，就需要自定义ES分词器。本文将教你如何实现Java自定义ES分词器。
### 整体流程
首先，我们来看一下整个实现自定义ES分词器的流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建自定义分词器
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2021-08-30 14:10:42
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目录1 语料库映射OpenAPI1.1 定义索引（映射）接口1.2 定义索引（映射）实现1.3 新增控制器1.4 开始新增映射2 语料库文档OpenAPI2.1 定义批量新增文档接口2.2 定义批量新增文档实现2.3 定义批量新增文档控制器2.4 开始批量新增调用1
原创
2022-02-17 18:24:48
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起因在多人合作项目中, eslint 和 prettier 是不必能缺少的, 他能帮助你,统一规范某一事物, 某一个方法的使用但是有时候也并不尽如人意, 有些规范官方包没提供, 但是我们也需要进行一定的规范, 这个时候靠人工 code review 是不可靠的了所以我们需要的是自定义 eslint ,来规范我们的开发原理ast 语法树其实 eslint 的原理就是依据于 ast 语法树, 关于他这
IK(analysis-ik)分词器安装需要先安装es(elasticsearch)--进入es的bin目录
cd /opt/sxt/elasticsearch-2.4.5/bin/--安装ik分词器的zip包
./plugin install file:/root/elasticsearch-analysis-ik-1.10.5.zip--修改所属权限
cd /opt/sxt
chown -R
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
借助 Elasticseach 的文本分析功能可以轻松将搜索条件进行分词处理，再结合倒排索引实现快速字分词，二分法分词，词库分词。
原创
精选
2023-07-07 13:57:34
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IK分词器简介与安装1. IK分词器简介2. IK分词器安装3. Kibana使用-掌握DSL语句缘由4. Kibana下载安装 1. IK分词器简介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。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出 了3个大版本。最初，它是以开源项目Lucene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。
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2023-08-18 16:48:58
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每年都会涌现一些特殊的流行词，网红，蓝瘦香菇，喊麦，鬼畜，一般不会在ik的原生词典里,所以这样的话自己补充自己的最新的词语，到ik的词库
原创
2022-07-04 10:59:59
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引入：分词的概念环境说明：Kibana + ElasticSearch我们百度搜索：Java学习路线 可以看到高亮的字，都是我们搜索使用的关键字匹配出来的，我们在百度框框中输入的关键字，经过分词后，再通过搜索匹配，最后才将结果展示出来。ik_smart和ik_max_word的区别使用kibana演示分词的效果：借助es的分词器：类型：ik_smart，称作搜索分词GET _analyze
{
2021SC@SDUSC 2021SC@SDUSC 本文主要解决分词的另一块：未登陆词，也就是我们常说的新词。对于这些新词，我们前面所说的前缀词典中是不存在的，那么之前的分词方法自然就不能适用了。为了解决这一问题，jieba使用了隐马尔科夫（HMM）模型。在上上篇博客也曾经提到过。这篇文章会详细讲下发现新词的函数代码。搜索引擎模式的分词方法在一些业务场景是需要的，但是它的进一步切分方法比较粗暴，这
