倒排索引正排索引：文档id到单词的关联关系倒排索引：单词到文档id的关联关系示例： 对以下三个文档去除停用词后构造倒排索引 image倒排索引-查询过程查询包含“搜索引擎”的文档通过倒排索引获得“搜索引擎”对应的文档id列表，有1，3通过正排索引查询1和3的完整内容返回最终结果倒排索引-组成单词词典（Term Dictionary）倒排列表（Posting List）单词词典（Term
上次写了一篇《Elasticsearch快速入门，掌握这些刚刚好！》，带大家学习了下Elasticsearch的基本用法，这次我们来篇实战教程，以mall项目中的商品搜索为例，把Elasticsearch用起来！中文分词器 由于商品搜索会涉及中文搜索，Elasticsearch需要安装插件才可以支持，我们先来了解下中文分词器，这里使用的是IKAnalyzer。在《Elasticsearch快速入门
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2024-02-28 12:03:35
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ES分词搜索Java API是一个用于实现高效文本搜索的强大工具，尤其在处理海量数据时显得尤为重要。接下来，我将详细记录如何解决“ES分词搜索Java API”这一问题的过程，并且涵盖相关的配置和实战应用。
## 环境准备
首先，确保你的开发环境和使用的技术栈是兼容的。以下是一份基本的技术栈兼容性表以及版本兼容性矩阵。
### 技术栈兼容性
```mermaid
quadrantChart
SpringBoot集成elasticsearch及常用
api的使用方法1.在
Es官网找到你使用的
es版本对应的Java Client的文档官网地址：https://www.elastic.co/cn/ 我这里以7.13.4为例
Es的依赖，建议使用 <!--注意在这里指定自己的
es的版本-->
<properties>
<j
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2024-06-21 19:15:06
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AnalysisAnalysis 解析器由三个模块=character filters（字符过滤器）, tokenizers（标记器）, and token filters（标记过滤器）组成Analysis 中的自定义分词analysis 基本概念 === 全文索引中会用到Tokenizer(分词器)对文档分词,提取token(词元),讲token进一步处理如大小写转换的算法叫Filter(过滤器
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2024-07-01 14:12:12
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1：默认的分析器-- standard使用默认的分词器curl -XGET 'http://hadoop01:9200/_analyze?pretty&analyzer=standard' -d '我爱中国'
curl -XGET 'http://hadoop01:9200/_analyze?pretty&analyzer=simple' -d '我爱中国' 这就是默认的
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2024-03-11 14:45:58
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在ES中，词项搜索也叫term搜索，term就有词项的意思。词项检索的意思就是说我输入一个词汇，在检索的时候不会把你输入的这个词汇做分词，匹配条件就是完整的输入的词汇，但是文档插入的时候该分词还是分词。下面会有例子说明。 全文检索不一样，全文检索就是按照分词插入，分词匹配，分词处理输入条件。一、基于Term的查询1、简介term是表达语义最小的单位，搜索和利用统计语言模型进行自然语言处理都需要处理
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2024-04-24 15:34:29
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一、需求因为需要对搜索结果进行一个统一化的评分，因此需要仔细研究ES本身的评分规则从而想办法把评分统一。省流：无法确切统一化二、ES查询评分规则之前有说过ES的查询评分原理，那么仔细思考之后就会发现，长文本搜索对应的score会比短文本搜索的score高很多：score=单个分词评分之和，长文本对应的词更多那么score就会更多。通过在查询中设置参数”explain”:true来查看具体的分数来源
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2024-02-15 20:45:27
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文章目录一、本地文件读取方式二、远程扩展热更新 IK 分词三、重写ik源码连接mysql 一、本地文件读取方式首先进入elasticsearch目录的plugins目录下，查看目录结构 2.进入confg目录下 创建文件mydic.dic 并添加:“我是中国人” 3.打开config目录下 IKAnalyzer.cfg.xml配置文件 vim IKAnalyzer.cfg.xml 修改内容如下：
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2024-03-21 09:46:18
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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
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2023-12-28 08:27:02
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ElasticSearch1、ElasticSearch学习随笔之基础介绍 2、ElasticSearch学习随笔之简单操作 3、ElasticSearch学习随笔之java api 操作 4、ElasticSearch学习随笔之SpringBoot Starter 操作 5、ElasticSearch学习随笔之嵌套操作 6、ElasticSearch学习随笔之分词算法 7、ElasticSear
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2024-08-09 15:55:37
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前言我们通过前面两篇文章的学习，基本解es，但还不足以应对我们平时的开发任务，因此我们还需要全面深入的学习es技术。本篇文章会讲述很多底层内核级原理，所以我们需要集中精力深入体会。一 ES 内核级原理及相关概念1.1 分词器原理&介绍它指把一段语句，拆分成单个的单词。同时对每个单词进行normalization （时态转换，单复数转换）处理，以提升recall召回率（搜索的时候，增加能够搜
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2024-05-05 15:37:04
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本文的目标有两个：1、学会使用11大Java开源中文分词器2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口：/*** 获取文本的所有分词结果, 对比不同分词器结果*@auth
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2023-09-16 18:24:37
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什么是分词分词就是指将一个文本转化成一系列单词的过程，也叫文本分析，在Elasticsearch中称之为Analysis。举例：我是中国人 --> 我/是/中国人 结果： {
"tokens": [
{
"token": "hello",
"start_offset": 0,
"end
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2024-04-03 10:35:47
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倒排索引正排索引：文档id到单词的关联关系倒排索引：单词到文档id的关联关系示例： 对以下三个文档去除停用词后构造倒排索引 倒排索引-查询过程查询包含“搜索引擎”的文档通过倒排索引获得“搜索引擎”对应的文档id列表，有1，3通过正排索引查询1和3的完整内容返回最终结果倒排索引-组成单词词典（Term Dictionary）倒排列表（Posting List）单词词典（Term Dictionar
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2024-07-19 07:50:37
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商品搜索1. Elasticsearch 安装(1)docker镜像下载docker pull elasticsearch:5.6.8注意：由于镜像有570MB，所以提供的虚拟机里已经下载好了该镜像，如下图：(2)安装es容器docker run -di --name=changgou_elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:5.
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2024-05-15 19:54:43
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# Java API for Custom Tokenization and Search in Elasticsearch
Elasticsearch 是一个强大的分布式搜索引擎，能够处理大规模的数据集，并提供强大的实时搜索功能。在 Elasticsearch 中，分词器（Tokenizer）和分析器（Analyzer）在数据索引和搜索中扮演着至关重要的角色。本文将介绍如何通过 Java AP
原创
2024-08-12 06:21:05
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ES的分词1.什么是分析分析是在文档被发送并加入倒排索引之前，Elasticsearch在其主体上进行的操作。一般会经历下面几个阶段。字符过滤：使用字符串过滤器转变字符串。文本切分为分词：将文本切分为单个或多个分词。分词过滤：使用分词过滤器转变每个分词。分词索引：将这些分词存储到索引中。1、character filter：在一段文本进行分词之前，先进行预处理，比如说最常见的就是，过滤html标签
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2024-03-19 12:31:02
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文档(Document)：一般搜索引擎的处理对象是互联网网页，而文档这个概念要更宽泛些，代表以文本形式存在的存储对象，相比网页来说，涵盖更多种形式，比如Word，PDF，html，XML等不同格式的文件都可以称之为文档。再比如一封邮件，一条短信，一条微博也可以称之为文档。 文档集合(Document Co
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2024-07-22 17:28:39
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分词器ES的分词器把文本解析为一个一个的词，写入倒排索引中filter过滤器lemmagen 词性还原stop 停顿词shingle 临近词n个作为一组查询analyzer分词器standard标准分词器多字段搜索优化bool 查询采取 more-matches-is-better 匹配越多越好的方式，所以每条 match 语句的评分结果会被加在一起，从而为每个文档提供最终的分数 _score 。
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2024-02-22 16:43:42
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