引入：敏感词是许多网站需要处理的功能点，以下介绍两种处理办法。敏感词过滤，系统会有一个敏感词库，需要做的功能是发送的语句中是否包含敏感词，包含哪些敏感词，将语句中的敏感词进行替换。方法一：语句采用分词工具进行分词，再与敏感词库进行匹配查找。方法二：采用DFA算法进行敏感词匹配。方法一：采用分词工具实现敏感词过滤（IKAnalyzer3.2.5Stable.jar）package com.examp
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2023-10-23 22:53:42
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# 如何实现Java分词匹配
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Java分词匹配。在这篇文章中，我会先给你展示整个实现流程的步骤，然后详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。
## 实现流程
下面是实现Java分词匹配的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 引入分词器库 |
| 2 | 创建分词器对象 |
| 3 | 准备待匹配的文
原创
2024-03-29 07:02:20
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# JAVA 商品分词匹配
## 简介
在数据分析和处理过程中，经常需要对文本进行分词操作，以便进行信息提取、统计分析等工作。而在商品匹配的场景中，我们往往需要将用户提供的关键词与商品名称进行匹配，以便实现准确的商品搜索和推荐。
本文将介绍如何使用JAVA编程语言进行商品分词匹配，帮助读者更好地理解该过程并应用于实际项目中。
## 商品分词匹配示例
我们首先需要引入Java中的分词工具，这里
原创
2024-03-09 06:26:42
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# Java分词技术及其在文章匹配中的应用
在自然语言处理（NLP）中，分词是一项基本任务，尤其是在处理中文文本时，分词的准确性直接影响后续的文本分析和匹配结果。Java作为一门广泛使用的编程语言，拥有多种分词工具和库，使得开发者可以轻松实现文章的分词和匹配功能。本文将介绍Java分词的基本原理、常用库以及如何进行文章匹配，并辅以代码示例及状态图。
## 一、分词的基本原理
分词是将一段连续
# Java ES分词匹配
在Java开发中，经常会涉及到对字符串进行分词匹配的操作。而Elasticsearch作为一款开源的全文搜索引擎，提供了强大的分词功能，可以帮助开发者快速实现文本的索引和搜索。本文将介绍如何在Java中利用Elasticsearch的分词功能进行匹配操作。
## Elasticsearch分词匹配
Elasticsearch内置了一些常用的分词器，可以根据需求选择
原创
2024-07-10 03:55:18
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Es 根据匹配度匹配后再根据时间排序需求创建索引查询语句 需求需求是根据短句查询后，不分词全包含（类似mysql的like）的语句要在最上边，其次是分词后的数据全包含的排在后边，然后是包含部分分词的数据，最后这三类数据要根据时间倒叙，自带的评分机制无法满足需求，所以使用function_score 自定义结果的评分：创建索引用到了ik分词器PUT /robot1018
{
"settings
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2024-01-29 11:48:00
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1.1 分词的概念（分词的正向最大、逆向最大、双向最大匹配法）主流分词算法可以分为：基于字符串匹配的方法、基于统计的方法、基于理解的方法。其中，基于字符串匹配的分词方法又称为机械分词方法，它需要有一个初始的充分大的词典，然后将待分词的字符串与词典中的元素进行匹配，若能成功匹配，则将该词切分出来。按扫描方向的不同，字符串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度的匹配优先度可以分为最大匹配
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2023-12-25 19:28:54
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# 实现Java分词器匹配
## 介绍
在Java开发中，分词器是一个非常重要的工具，它可以将一段文本按照一定的规则拆分成单个的词语，通常用于文本处理、搜索引擎、自然语言处理等领域。本文将教会你如何实现一个基本的Java分词器匹配。
## 流程
下面是整个实现分词器匹配的流程图：
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备
step1[
原创
2023-11-10 12:57:39
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# 实现Java分词搜索匹配度指南
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Java分词搜索匹配度。首先，让我们来看一下整个流程：
```mermaid
pie
title 分词搜索匹配度流程
"数据准备" : 20
"分词处理" : 30
"匹配度计算" : 40
"结果展示" : 10
```
## 数据准备
在开始实现分词搜索匹配度之前，首
原创
2024-04-14 04:10:09
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# Java ES 文字分词匹配
在自然语言处理（NLP）中，分词是一个非常重要的步骤。而在 Java 编程中，我们可以使用 ElasticSearch（ES）来进行文字分词匹配。ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎，它提供了丰富的 API 来进行复杂的搜索和分析操作。
## 什么是文字分词匹配
文字分词匹配是指将一段文本按照一定规则进行分词，然后通过匹配算法来查
原创
2024-07-03 05:57:19
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全文检索有两个重要的过程： 1分词 2倒排索引我们先看分词算法目前对中文分词有两个方向，其中一个是利用概率的思想对文章分词。 也就是如果两个字，一起出现的频率很高的话，我们可以假设这两个字是一个词。这里可以用一个公式衡量：M(A,B)=P(AB)/P(A)P(B)，其中 A表示一个字，B表示一个字，P(AB)表示AB相邻出现的概率，P(A)表示A在这篇文章中的频度，P(B)表示B在这篇
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2024-09-09 14:32:15
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现有的分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。 基于字符串匹配的分词方法 这种方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个「充分大的」机器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小
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2024-07-16 14:57:16
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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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JAVA二分数组搜索法，程序举例package
JAVA_Project_01_04;//创建一个包
/*
一个数组是具有同一个数据类型的对象的集合。
二分搜索方法充分利用了元素间的次序关系，基本思想：将n个元素分成个数大致相同的两半，取a[n/2]与欲查找的x作比较，
如果x=a[n/2]则找到x,算法终止。如果x<a[n/2],则只要在数组啊的左半部继续搜索x(这里假设数组元素呈升序排列
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2023-12-02 18:43:44
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中文分词一直都是中文自然语言处理领域的基础研究。目前，网络上流行的很多中文分词软件都可以在付出较少的代价的同时，具备较高的正确率。而且不少中文分词软件支持Lucene扩展。但不管实现如何，目前而言的分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。 在这里我想介绍一下中文分词的一个最基础算法：最大匹配算法 (Maximum Matching，以下简称MM算法) ● 算法思想 &nbs
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2024-01-11 15:42:11
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# 实现Java分词匹配语句相似度
## 1. 简介
在本教程中，我将教你如何使用Java实现分词匹配语句相似度的功能。这个功能可以帮助我们判断两个语句的相似程度，通常用于文本相似度比较、搜索引擎优化等领域。
## 2. 流程表格
下面是实现这一功能的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 对两个语句进行分词处理 |
| 2 | 计
原创
2024-07-08 06:14:21
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# 教你如何实现Java字符串分词匹配
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(输入待匹配字符串和关键词) --> B(将字符串转为字符串数组)
B --> C(遍历字符串数组)
C --> D(使用contains方法匹配关键词)
D --> E{匹配成功?}
E -->|是| F(输出匹配成功信息)
E -->|
原创
2024-03-24 07:08:31
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es查询时MatchPhraseQueryBuilder和MatchQueryBuilder时的一些分词查询问题当es库没有设置查询时分词和存储时分词时一、采用默认设置建立的索引1、使用**MatchQueryBuilder**查询es时2、使用**MatchPhraseQueryBuilder**查询es时采用设置了查询时分词和存储字段时分词的配置后建立的索引库一、当es库对某些字段采用搜索时
目录 前言目录分词中的基本问题分词规范歧义切分未登录词识别常用的汉语分词方法基于词典的分词方法基于字的分词方法总结参考文献 前言分词或说切词是自然语言处理中一个经典且基础的问题，在平时的工作中也反复的接触到分词问题，用到了不同的模型，不同的方法应用在各个领域中，所以想对分词问题做一个系统的梳理。大多数分词问题主要是针对类似汉语、韩语、日语等，词语之间并没有天然的分割，而像英语等，句子中是带有
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2023-08-23 20:03:51
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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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