前言：网上很多的文章都建议在使用IK分词器的时候，建立索引的时候使用ik_max_word模式；搜索的时候使用ik_smart模式。理由是max_word模式分词的结果会包含smart分词的结果，这样操作会使得搜索的结果很全面。但在实际的应用中，我们会发现，有些时候，max_word模式的分词结果并不能够包含smart模式下的分词结果。下面，我们就看一个简单的测试实例：假设我们现在要分别在max_
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2024-06-13 21:02:29
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jiebajieba分词的算法主要有以下三种：1、基于统计词典，构造前缀词典，基于前缀词典对句子进行切分，得到所有切分可能，根据切分位置，构造一个有向无环图（DAG）； 2、基于DAG图，采用动态规划计算最大概率路径（最有可能的分词结果），根据最大概率路径分词； 3、对于新词(词库中没有的词），采用有汉字成词能力的 HMM 模型进行切分。jieba分词接下来我们进行jieba分词练习，第一步首先引
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2023-09-21 11:45:01
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在实现了.Net版分词器之后，一直想进一步提升搜索速度和体验。最近又学习全切分分词以及IK分词原理，在理解其理念再加上结合本公司业务需求，决定改进分词器算法，宗旨为提升性能，提高体验。 对比原有分词： 基于词典的最长匹配： 基于词典分词的一种方法是将词典构建成一个Trie搜索树，每个节点放一个字，同时将词的信息放在Node中,如词性，权重等。
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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IK分词器在是一款 基于词典和规则 的中文分词器。本文讲解的IK分词器是独立于elasticsearch、Lucene、solr，可以直接用在java代码中的部分。关于如何开发es分词插件，后续会有文章介绍。IK分词器的源码：Google Code，直接下载请点击这里。 一、两种分词模式IK提供两种分词模式：智能模式和细粒度模式（智能：对应es的IK插件的ik_sma
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2023-07-19 22:35:47
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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：Java代码 1. /**
2. * 获
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2024-08-27 17:09:04
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本文来说下有关ElasticSearch分词器的几个问题 文章目录概述什么是 Analysis分词器的组成Analyzer APIES分词器Stamdard AnalyzerSimple AnalyzerWhitespace AnalyzerStop AnalyzerKeyword AnalyzerPattern AnalyzerLanguage Analyzer中文分词本文小结 概述这篇文章主要
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2023-12-07 08:28:51
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中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块，在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词。本文详细介绍现在非常流行的且开源的分词器结巴jieba分词器，并使用python实战介绍。jieba分词算法使用了基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能生成词情况所构成的有向无环图(DAG), 再采用了动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组
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2023-10-29 23:42:11
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搜索引擎之中文分词实现(java版)作者：jnsuyun 前几天读到google研究员吴军的数学之美系列篇，颇有感触。而恰好自己前段时间做了个基于统计语言模型的中文切分系统的课程项目，于是乎，帖出来与大家共同学习。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：)一、 项目概述本切分系统的统计语料是用我们学
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2023-11-05 21:35:47
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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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1.前言在使用ES进行中文搜索时，分词的效果直接影响搜索的结果。对于没有能力自研分词，或者一般的使用场景，都会使用ik分词器作为分词插件。ik分词器的基本使用可以参考:Elasticsearch中ik分词器的使用 。ik分词器的主要逻辑包括三部分：1)词典：词典的好坏直接影响分词结果的好坏，本文将介绍词典的构建和存储结构 2)词的匹配：有了词典之后，就可以对输入的字符串逐字句和
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2024-05-20 19:21:35
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最近高产似母猪，写了个基于AP的中文分词器，在Bakeoff-05的MSR语料上F值有96.11%。最重要的是，只训练了5个迭代；包含语料加载等IO操作在内，整个训练一共才花费23秒。应用裁剪算法去掉模型中80%的特征后，F值才下降不到0.1个百分点，体积控制在11兆。如果训练一百个迭代，F值可达到96.31%，训练时间两分多钟。数据在一台普通的IBM兼容机上得到：head /proc/
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2024-08-08 10:57:26
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文章目录自然语言处理系列二十分词工具实战Java的mmseg4j分词总结 自然语言处理系列二十分词工具实战分词工具有Java、Python、C++实现的，这里给大家推荐目前最流行的分词工具。CRF++是采用C++语言编写，但可以用Python来调用。HanLP是用Java编写的，也可以用Python调用。IK分词和mmseg4j分词也是用Java编写，经常集成在搜索引擎Solr和Elastics
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2024-05-22 20:53:15
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# Java分词器：介绍与使用指南
## 简介
分词是自然语言处理中的重要步骤，其目的是将文本切割成一个一个有意义的词语。在中文分词中，由于中文没有明显的词语间的分隔符，因此分词任务相对复杂。为了解决这个问题，我们可以使用Java分词器来进行中文分词。
Java分词器是一种可以在Java程序中使用的分词工具，它能够将中文文本按照一定的规则进行切割，并返回每个词语的位置和词性等信息。Java分
原创
2023-08-16 11:44:12
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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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摘要：本篇是本人在Solr的基础上，配置了中文分词器，并对其进行的性能测试总结，具体包括使用mmseg4j、IKAnalyzer、Ansj，分别从创建索引效果、创建索引性能、数据搜索效率等方面进行衡量。具体的Solr使用方法假设读者已有了基础，关于Solr的性能指标见前期的Solr博文。前提：Solr提供了一整套的数据检索方案，一台四核CPU、16G内存的机器，千兆网络。需求：1、对Solr创建索
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2023-11-03 12:52:17
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我们在搜索的时候，都会对数据进行分词，英文的分词很简单，我们可以直接按照空格进行切分即可，但是中文的分词太过复杂，例如：夏天太热，能穿多少穿多少，冬天太冷，能穿多少穿多少。下雨地滑，还好我一把把车把把住了，才没有摔倒。人要是行，干一行行一行，一行行行行行等等的分词都是非常麻烦的，所以针对中文的分词，专门出了一个叫做IK的分词器来解决对中文的分词问题。 安装每台机器都要配置。配置完成之后，
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2024-04-30 12:13:27
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HanLP: Han Language Processing 面向生产环境的多语种自然语言处理工具包(由一系列模型与算法组成的Java工具包)，基于 TensorFlow 2.0，目标是普及落地最前沿的NLP技术。目前，基于深度学习的HanLP 2.0正处于alpha测试阶段，未来将实现知识图谱、问答系统、自动摘要、文本语义相似度、指代消解、三元组抽取、实体链接等功能。HanLP有如下功能：中文分
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2024-03-19 14:56:51
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什么是IK分词器？分词:把一段中文或者别的划分成一个一个的关键字,我们在搜索的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"我爱魏一鹤"会被分成"我",“爱”,“魏”,“一”,“鹤”,这显然是不符合要求的,索引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,i
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2023-12-21 21:59:48
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Jcseg是基于mmseg算法的一个轻量级中文分词器，同时集成了关键字提取，关键短语提取，关键句子提取和文章自动摘要等功能，并且提供了一个基于Jetty的web服务器，方便各大语言直接http调用，同时提供了最新版本的lucene, solr, elasticsearch的分词接口！Jcseg自带了一个 jcseg.properties文件用于快速配置而得到适合不同场合的分词应用，例如：最大匹配词
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2024-08-09 15:53:38
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