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
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
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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ES中分词器Analyzer的组成分词器是专门处理分词的组件，由三部分组成。Character filter：针对原始文本处理，例如去除htmlTokenizer：按照规则切分为单词Token Filter：将切分的单词进行加工，小写，删除stopwords，增加同义词以上三部分是串行处理的关系，除Tokenizer只能一个外，其他两个都可以多个。IK分词器仅实现了TokenizerIK分词器原理
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2024-03-14 17:29:59
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# 实现 IK 分词器的 Java Maven 项目
在这篇文章中，我们将逐步实现一个使用 IK 分词器的 Java Maven 项目。IK 分词器是一款适用于中文的分词工具，广泛应用于 Elasticsearch。本文将详细讲解整个流程，包括创建 Maven 项目、添加依赖、配置 IK 分词器以及编写示例代码。
## 整体流程
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤
如何使用Java IK分词器在Maven项目中
## 1. 简介
在Java开发中，分词器常用于对文本进行分词处理，以便进行文本挖掘、搜索引擎优化等工作。IK分词器是一款开源的中文分词器，它具有高效、准确、灵活的特点，被广泛应用于各种Java项目中。本文将介绍如何在Maven项目中使用Java IK分词器。
## 2. 准备工作
在开始之前，确保你已经具备以下条件：
- 安装了Java开发环境
原创
2024-02-15 10:54:03
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为了实现查询时的部分匹配，决定安装一个IK 分词器。一、什么是分词器分词器就是把一段中文划分成一个个的词。默认的中文分词其实是划分成了一个一个字，比如我们去搜索“扫描敬业福”，默认划分成的是“扫”，“描”，“敬”，“业”和“福”5个字，这显然是不符合我们的搜索想法的，我们希望能够划分成“扫描”和“敬业福”两个词。使用中文的话可以去下载IK分词器。IK分词器有两种分词的算法：ik_smart （最少
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2023-12-28 17:58:10
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项目B：<project> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>
maven</groupId> <artifactId>B</artifactId> <packaging>pom</packaging> <name>B</
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2024-06-04 08:24:01
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1.ElasticSearch 分词器介绍1.1 内置分词器ElasticSearch 核心功能就是数据检索，首先通过索引将文档写入 es。查询分析则主要分为两个步骤：词条化：分词器将输入的文本转为一个一个的词条流。过滤：比如停用词过滤器会从词条中去除不相干的词条(的，嗯，啊，呢)；另外还有同义词过滤器、小写过滤器等。ElasticSearch 中内置了多种分词器可以供使用。内置分词
ElasticSearch 内置了分词器，如标准分词器、简单分词器、空白词器等。但这些分词器对我们最常使用的中文并不友好，不能按我们的语言习惯进行分词。测试ElasticSearch 内置分词器：post localhost:9200/_analyze参数：{"text":"测试分词器"}IK分词器ik分词器是一个标准的中文分词器。可以根据定义的字典对域进行分词，并且支持用户配置自己的字典
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2024-03-13 10:20:19
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分词器的概念Analysis和AnalyzerAnalysis：文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程，也叫分词Analysis是通过Analyzer来实现的。当一个文档被索引时，每个Field都可能会创建一个倒排索引（Mapping可以设置不索引该Field）。倒排索引的过程就是将文档通过Analyzer分成一个一个的Term,每一个Term都指向包含这个Term的文档集
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2024-08-15 01:41:22
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# Java IK分词器的使用与集成
## 引言
在现代应用开发中，文本处理是一个非常重要的环节。特别是在自然语言处理(NLP)领域，文本分词尤为重要。Java IK分词器是一个流行的中文分词工具，可以帮助我们对中文文本进行有效分词。本文将通过Maven集成Java IK分词器，并提供代码示例。同时，我们也将用Mermaid语法展示状态图和类图，帮助理解分词器的结构和状态。
## 什么是IK
原创
2024-10-20 07:13:00
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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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本章内容概述1、中文分词器IK插件介绍
2、Linux环境安装中文分词器IK插件
3、自定义扩展分词器文件
4、elasticsearch文档映射概述1、中文分词器IK插件介绍1.1 分词器简介在对文档(Document)中的内容进行索引前, 需要对文档的内容使用分析对象(分词器)进行分词.
分词器:从一串文本中切分出来一个个的词条,并对每个词条进行标准化。
包含三部分:
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2024-05-29 06:12:21
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# 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 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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在上一讲中，我们对工程的拆分、聚合以及继承这三个思想有了一定的认识，有了思想才能指导实践操作，接下来，我会将一个工程拆分成多个模块来进行开发。在平时的Java Web项目开发中为了便于后期的维护，我们一般会进行分层开发，最常见的就是分为domain（域模型层）、dao（数据库访问层）、service（业务逻辑层）以及web（表现层），这样分层之后，各个层之间的职责会比较明确，后期维护起来也相对比较
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2024-02-14 14:32:09
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