1）分词的概念分词Search是一个构建于Lucene之上的优秀的分布式全文检索引擎（服务器），它是使用Java开发的，提供基于RESTful风格的Web服务接口。表面上我们只要将一段冗长的要检索的目标数据和一串关键字文本丢给它就完事了，事实上ES却不是直接使用完整的关键字文本在完整的目标数据中查找的，它们都要经过一个步骤：拆分成一个个单词、字或词组。2）了解ES中的分词器（Analyzer）ES
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2023-10-10 20:16:01
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ES配置ES分词器安装 由于elasticsearch默认的分词器是全文分词，需要安装ik分词器。 进入到bin目录中 ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.7.1/elasticsearch-analysis-ik-7.7
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2024-04-24 15:48:51
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一、IK分词器全民制作人，大家好，我是练习时长2年半的个人练习生亚瑟王，喜欢ES、钢琴、鼓励队友。ES默认的standard分词器对中文不友好，会将中文分割成一个个汉字。对于中文分词，目前比较常用的是IK分词器。IK分词器的作者对这个项目维护的比较积极，能紧跟ES的最新版本。安装IK分词器的教程网上太多了，我这里就不再赘述了。本篇博客仅仅记录我自己学习IK的一些小小心得。1. 创建测试的Mappi
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2024-02-18 08:21:08
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1 Elasticsearch搜索介绍在Elasticsearch中的数据可以分为两类：精确值(exact
原创
2022-01-04 10:48:30
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目录分词器Elasticsearch默认提供的常见分词器standard analyzersimple analyzerwhitespace analyzerlanguage analyzer2 安装中文分词器2.1进入容器2.2安装IK2.3重启容器2.4 离线安装分词器2.4测试IK分词器 分词器Elasticsearch默认提供的常见分词器standard analyzer要切分的语句：S
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2024-03-04 10:58:58
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1 索引的分析索引分析: 就是把输入的文本块按照一定的策略进行分解, 并建立倒排索引的过程. 在Lucene的架构中, 这个过程由分析器(analyzer)完成.1.1 分析器的组成① 字符过滤器(character filter): 比如去除HTML标签、把&替换为and等.② 分词器(tokenizer): 按照某种规律, 如根据空格、逗号等, 将文本块进行分解.③ 标记过滤器(tok
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2024-04-20 20:26:51
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目录九、IK中文分词器1、在线安装IK中文分词器2、本地安装IK中文分词器3、扩展词4、停用词5、配置远程词典6、分词器总结 九、IK中文分词器NOTE：默认ES中采用标准分词器进行分词，这种方式并不适用于中文网站，因此需要修改ES对中文友好分词，从而达到更佳的搜索效果# 1、定义：就是将一本文本中关键词拆分出来
我是一个博客 分词器 我 是 一个 博客
分词特点：拆分关键词，去掉停用词
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2024-02-15 17:28:42
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- [2.4 启动ES服务](#24_ES_26)
- [2.5 测试分词器效果](#25__37)
- [2.6 IK分词器词典](#26_IK_73)四、拼音分词器1.安装2.测试分词效果五、自定义分词器1.创建自定义分词器2.测试一、前言ES文档的数据拆分成一个个有完整含义的关键词，并将关键词与文档对应，这样就可以通过关键词查询文档。要想正确地分词，需要选择合适的分词器。 现在咱们来探索
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2024-08-22 21:03:17
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1.安装Xftp有了Xftp就可以使用Xshell进行文件传输, 这样操纵虚拟机就比较方便Xftp下载安装安装成功2.安装分词器一个 tokenizer（分词器）接收一个字符流，将之分割为独立的 tokens（词元，通常是独立的单词），然后输出 tokens 流。 例如，whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本 “Quick brown fox!” 分割 为 [
三、IK分词器IK分词器，全名IKAnalyzer，是一个开源的，基于Java语言开发的轻量级中文分词工具包。1.主要算法支持对中文进行分词，提供了两种分词算法ik_smart：最少切分 ik_max_word：最细粒度划分2.安装IK分词器2.1 关闭es服务2.2 上传ik分词器到虚拟机tips: ik分词器的版本要和es版本保持一致2.3 解压解压ik分词器到elasticsearch的pl
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2024-06-17 12:26:34
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什么是分词？ 把文本转换为一个个的单词，分词称之为analysis。es默认只对英文语句做分词，中文不支持，每个中文字都会被拆分为独立的个体。es内置分词器 standard：默认分词，单词会被拆分，大小会转换为小写。simple：按照非字母分词。大写转为小写。whitespace：按照空格分词。忽略大小写。stop：去除无意义单词，比如the/a/an/is…keyword：不做分词。把整个文本
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2024-02-23 11:08:50
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elasticsearch 默认分词器为 standard分词器，即：不指定分词器默认使用standard分词器修改默认分词器：PUT index
{
"settings":{
"analysis":{
"analyzer":{
"caseSensitive":{
"filter
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2023-11-10 00:24:48
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在进行Python与Elasticsearch（简称ES）的整合时，默认分词器的使用是一个关键问题。本博文将系统化地展示如何解决“python es 默认分词器”问题，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优与迁移指南。
### 环境预检
在实施Python与Elasticsearch整合之前，需要确保环境的兼容性。以下是满足条件的硬件配置与依赖版本对比代码。
| 硬件配置
目录概述环境准备认识中文分词器常用的中文分词器IK Analyzerhanlp中文分词器彩蛋
概述 上一篇博文记录了elasticsearch插件安装和管理, 在地大物博的祖国使用es,不得不考虑中文分词器,es内置的分词器对中文分词的支持用惨不忍睹来形容不为过,看这篇博文之前,建议先看一下博文ela
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2024-05-18 11:14:25
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背景什么是分词把文本转换为一个个的单词，分词称之为analysis。es默认只对英文语句做分词，中文不支持，每个中文字都会被拆分为独立的个体。es 内置分词standard：默认分词，单词会被拆分，大小会转换为小写。simple：按照非字母分词。大写转为小写。whitespace：按照空格分词。忽略大小写。stop：去除无意义单词，比如the/a/an/is…keyword：不做分词。把整个文本作
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2024-03-28 09:51:57
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目录一、ES优化1.限制内存2.文件描述符3.语句优化二、中文分词器 ik0.引出1.插入数据2.查询数据3.配置中文分词器0）注意：1）创建模板方式2）本地配置文件修改方式3）远程扩展字典一、ES优化1.限制内存1.启动内存最大是32G
2.服务器一半的内存全都给ES
3.设置可以先给小一点，慢慢提高
4.内存不足时
1）让开发删除数据
2）加节点
3）提高配置
5.关闭swap空间2.文
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2024-03-07 13:50:04
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一.standard analyzer—标准的分词器处理英语语法的分词器。切分后的key_words：set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5。这种分词器也是Elasticsearch中默认的分词器。切分过程中不会忽略停止词（如：the、a、an等）。会进行单词的大小写转换、过滤连接符（-）或括号等常见符号。
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2024-01-31 01:00:53
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前言之前实现了句子的查询，并且将句子进行查询之前，已经分词并且去除了停用词，剩下的很多停用词都是可能与句子的意思之间相关的所以并没有被去掉，这样的句子放入ElasticSearch进行查询时，会被切分，然后查询结果中会有很多不必要出现的停用词，作为关键词出现，初步分数是分词器的问题。 在使用 elasticsearch 进行搜索的时候，经常会发现一篇和搜索关键字完全不匹配的文章排在最前面。它可能就
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2023-12-08 15:05:18
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目录前言安装使用IK分词器 前言我们知道当我们存储一个文档到elasticsearch，elasticsearch会使用分词器从文档中取出若干词元来支持索引的存储和搜索。elasticsearch内置了很多分词器，但内置的分词器对中文的处理不好，只会一个字一个字的分，无法形成词语。所以我们还需要安装一个中文分词插件。而最常用的中文分词器就是IK分词器，所以下面就简单介绍一下IK分词器的安装与使用
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2024-06-03 21:36:59
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一、名词解释Analysis：文本分析是把全文本转换一系列单词（trem/token）的过程，也叫分词Analysis是通过Analyzer来实现的可以使用es内置分析器，或按需定制化分析器 除了在数据写入时转换词条，匹配query语句时也需要用相同的分析器对查询语句进行分析分词器时专门处理分词的组件，Analyzer又三部分组成Character Filters（针对原始文本处理，例如去除HTM
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2024-08-19 13:33:38
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