类型Java的包装类是为了解决基本数据类型不能直接参与面向对象运算而设计的。Java中共有8种基本数据类型，对应着8个包装类，如下所示：1. byte - Byte（字节型） 2. short - Short（短整型） 3. int - Integer（整型） 4. long - Long（长整型） 5. float - Float（单精度浮点型） 6. double - Double（双精度浮点
分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词，比如“我爱狂神"会被分为"我"∵"爱"“狂"∵"神”，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来 解决这个问题。如果要使用中文，建议使用ik分词器!IK提供了两个分词算法 : ik smart和ik_ma
一、分词的概念分词：就是把我们要查询的数据拆分成一个个关键字，我们在搜索时，ElasticSearch会把数据进行分词，然后做匹配。默认的中文分词器会把每一个中文拆分，比如“迪丽热巴”，会拆分成“迪”，“丽”，“热”，“巴”，显然，这并不符合我们的要求，所以ik分词器（中文分词器）能解决这个问题。二、IK分词器的分词算法ik分词器存在两种分词算法：ik_smart：称为智能分词，网上还有别的称呼：
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2023-07-13 15:14:39
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第1关：单词分割 任务描述 本关任务：将一段英语字符串进行单词分割。相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：如何将字符串进行分割。 String.split()拆分字符串 lang包String类的split()方法 public String[] split(String regex) public String[] split(String regex，int limit) //limit 参
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2023-07-13 15:13:32
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# Java 分词与 IK Analyzer
在现代应用中，文本处理是不可避免的需求，尤其是在搜索引擎和自然语言处理领域。Java 提供了多种工具供开发者使用，其中 IK Analyzer 是一个广受欢迎的中文分词工具，它基于 Java 开发，适用于 Lucene 的分词需求。本文将深入探讨如何使用 IK Analyzer 进行中文分词，并附有代码示例和可视化图表。
## 什么是分词？
分词
# Java IK分词
## 什么是分词
在自然语言处理（NLP）领域中，分词是指将一段连续的文本序列切分成一个一个有意义的词语的过程。分词是中文文本处理的基础，它可以帮助计算机理解和处理中文文本。
举个例子，假设我们有一段中文文本：“我喜欢吃苹果”。分词的结果应该是：“我, 喜欢, 吃, 苹果”。
## 分词的重要性
在中文文本处理中，分词是非常重要的。因为中文是以字为基本单位的，而中
原创
2024-01-12 22:00:05
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# Java IK 分词入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要对中文文本进行分词的需求。在Java中，IK Analyzer 是一个非常流行且功能强大的分词库。本文将为你提供一份详细的入门指南，帮助你快速掌握Java IK 分词的实现。
## 步骤概览
以下是实现Java IK 分词的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 添加IK Analyz
原创
2024-07-21 06:16:14
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主要知识点：
• 知道IK默认的配置文件信息
• 自定义词库
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2023-07-14 07:28:19
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Java分词器 -- IKAnalyzer分词器简介Ikanalyzer在Maven项目中的应用进阶补充，自定义字典参考文献 简介java大概有11个大的开源分词器，分别是：1.word分词器 2.Ansj分词器 3.Stanford分词器 4.FudanNLP分词器 5.Jieba分词器 6.Jcseg分词器 7.MMSeg4j分词器 8.IKAnalyzer分词器（本文要说的） 9.Paod
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2023-09-19 08:21:15
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IK分词器插件什么是IK分词器？分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时候会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配操作，默认的中文分词是将每个字看成一个词，比如 “我爱狂神” 会被分为"我","爱","狂","神"，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。如果要使用中文，建议使用ik分词器！IK提供了两个分词算
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2023-11-06 15:55:45
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Es中默认的是标准分词器，对于属性类型是text类型的中文语句，进行了单字分词，英文语句是单词分词。 所以在搜索时，如果输入单词搜索，拆分成多个汉字搜索，搜索内容不准确。 故引入更加智能的IK分词器。IK分詞器的在线安装cd /opt/module/elasticsearch-6.8.0/bin
./elasticsearch-plugin install https://github.com/
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2024-04-11 14:03:11
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IK分词器本文分为简介、安装、使用三个角度进行讲解。简介倒排索引众所周知，ES是一个及其强大的搜索引擎，那么它为什么搜索效率极高呢，当然和他的存储方式脱离不了关系，ES采取的是倒排索引，就是反向索引；常见索引结构几乎都是通过key找value，例如Map；倒排索引的优势就是有效利用Value，将多个含有相同Value的值存储至同一位置。分词器为了配合倒排索引，分词器也就诞生了，只有合理的利用Val
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2023-10-14 20:57:43
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# 实现“nlp分词 ik分词”教程
## 摘要
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用ik分词器来进行nlp分词。我将详细描述整个流程，并提供每一步需要做的事情以及相应的代码示例。希望这篇教程能够帮助你快速入门并掌握这一技能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现“nlp分词 ik分词”的整体流程。我们可以用下面的表格展示步骤：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-05-07 03:46:08
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分词技术在搜索引擎，信息提取，机器翻译等领域的重要地位与应用就不敖述了。步入正题：）
<!--[if !supportLists]-->
一、 <!--[endif]-->项目概述
本切分系统的统计语料是用我们学校自己开放的那部分，大家可以在
这里 下载，中文字符约184万，当
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2023-10-04 11:05:03
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elasticseach默认所有分词解析器对中文都不友好，我们开发建议用Ik分词；IK Analyzer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Luence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。新版本的IK Analyzer 3.0则发展为面向Java的公用分词
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2024-02-07 11:12:59
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# ES IK分词在Java中的应用
在自然语言处理（NLP）领域，分词是一个至关重要的步骤，尤其在处理中文文本时，这是因为中文没有像英语那样的空格来标识单词的边界。在Java开发环境中，使用ES（Elasticsearch）和IK分词器可以非常方便地实现中文分词的功能。本文将介绍如何在Java中使用ES的IK分词器，并提供相应的代码示例。
## 什么是ES和IK分词器？
Elasticse
目录一、版本对应关系二、Elasticsearch安装步骤三、SpringBoot项目集成Elasticsearch1.pom所需依赖2.application项目配置文件3.项目实体映射4.持久层接口5.持久层实现类6.自定义查询方法7.有可能出现的错误1.-问题:Elasticsearch 与Spring Data与Lucene 等存在版本冲突2.-解决方法:添加指定版本的lucene依赖而不
一.创建父工程父工程的作用就是在其pom.xml文件中统一管理子模块所需jar包,也就是说,我在父工程的pom文件中添加好jar包后,子模块也就相当于有了此jar包,而无需在子模块的pom文件中,再次添加File ----New—Project 弹出以下选择框创建好父工程后,可以删掉父工程的src目录只需要保留pom.xml文件即可二.创建web层子模块选择Maven 项目 选择 web
分词的歧义处理是IK分词的一个重要的核心模块，主要使用组合遍历的方式进行处理。从子分词器中取出不相交的分词集合，例如分词结果为abcd(abcd代表词)，abcd是按其在文本中出现的位置排序的，从前到后。假如a与b相交，b与c相交，c与d不相交，则将分词结果切成abc和d两个块分别处理当在分词的时候使用的是智能分词，那么便从相交的块中选出最优的结果，这个由judge方法来进行处理/**
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2024-01-04 17:20:47
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一、前提IKAnalyzer分词器常应用于大数据开发的数据准备阶段，它能对任意长的文字进行关键字提取、文字重组、数据清洗等二次处理，并将处理好的关键数据通过某种分割符重新拼接起来，形成一个可用于进行机器学习的数据集。二、准备阶段使用eclipse创建一个Maven工程，通过配置pom.xml文件来导入IKAnalyzer的jar包，我这用导入的是ikanalyzer-2012_u6.jar，然后在
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2023-07-15 20:46:17
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