# MySQL 分词粒度配置解析
在进行文本检索时，分词是一个极为关键的步骤。MySQL作为一种流行的关系型数据库，它提供了分词功能以支持文本搜索。然而，很多用户对如何查看和配置分词粒度了解不足。本文将探讨如何在MySQL中查看分词粒度配置，并提供一些相关的代码示例。
## 什么是分词粒度？
分词粒度是指文本在被分析和存储之前，会根据一定的规则被切分成一个个词法单元的细致程度。一般来说，分词
展开全部全文检索在MySQL里面很早就支持了，只不过一直以来只支持英文。缘由是他从来都使用空格来e68a84e8a2ad3231313335323631343130323136353331333433626561作为分词的分隔符，而对于中文来讲，显然用空格就不合适，需要针对中文语义进行分词。这不，从MySQL5.7开始，MySQL内置了ngram全文检索插件，用来支持中文分词，并且对MyISAM和
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2023-11-03 15:04:19
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# 如何设置hanlp分词粒度
## 一、流程概述
为了帮助你更好地理解如何设置hanlp的分词粒度，我将整个过程分为以下几个步骤，并通过表格展示给你：
```mermaid
erDiagram
PROCESS {
指导小白;
学习分词设置;
实践操作;
检查结果;
}
```
## 二、具体步骤
### 1
原创
2024-05-07 06:32:40
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本篇分享的依然是关于hanlp的分词使用，文章内容分享自 gladosAI 的博客，本篇文章中提出了一个问题，hanlp分词影响了实验判断结果。为何会如此，不妨一起学习一下 gladosAI 的这篇文章。学习内容在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]
ES优化 开篇之作，由于时间紧张和能力有限，时间没来得及详细整理，望不要吐槽1. 【 ES分词 空闲的时候整理一波 】 相关性算分是指文档与查询语句间的相关度，英文为relevanceQ： 通过倒排索引可以获取与查询语句相匹配的文档列表，那么 如何将最符合用户查询需求的文档放在前列呢 ？A： 本质是一个排序问题，排序是依据是相关性算分。实例倒排索引单词
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2024-09-11 19:46:49
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文章目录前言一、参考论文二、HBP简介三、基于pytorch的实现1.NetModel.py2.CUB200.py3.Train.py4.main.py四、训练结果五、问题与改进总结 一、参考论文 二、HBP简介 在细粒度图像分类中，双线性池化(bilinear pooling)的模型已经被证明是有效的，然而，先前的大多方法忽略了这样一个事实：层间部分特征交互和细粒度特征学习是相互
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2024-10-25 21:58:43
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一、查看、创建索引创建一个名字为user索引：curl -X PUT 'localhost:9200/stu'{"acknowledged":true,"shards_acknowledged":true,"index":"stu"}
{"acknowledged":true,"shards_acknowledged":true,"index":"stu"}二、查看索引：http://192.16
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2024-04-26 17:59:17
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3、按本地elasticsearch进行打包。注意：通过git下载的源代码，除非与git配置的版本相同，否则可能会导致你elasticearch无法加载分词器。修改git下载的源代码包中的elasticsearch版本。并通过gradle进行打包。会自动下载同步elasticsearch对应版本的jar包。 &nbs
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2024-06-17 19:51:37
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def fenci(one_string): for _ in range(len(one_string)): # 去掉所有空格
原创
2022-07-19 11:46:54
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一、什么是中文分词器 学过英文的都知道，英文是以单词为单位的，单词与单词之间以空格或者逗号句号隔开。而中文则以字为单位，字又组成词，字和词再组成句子。所以对于英文，我们可以简单以空格判断某个字符串是否为一个单词，比如I love China，love 和 China很容易被程序区分开来；但中文“我爱中国”就不一样了，电脑不知道“中国”是一个词语还
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2024-01-31 23:51:04
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cws_evaluation 是一个Java开源项目，用于对Java中文分词器分词效果进行评估。 cws_evaluation是通过对前文《word分词器、ansj分词器、mmseg4j分词器、ik-analyzer分词器分词效果评估》中写的评估程序进行重构改进后形成的。 支持的分词器有：word分词器、ansj分词器、mmseg4j分词器、ik-analyzer分词器、jcs
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2024-04-16 09:14:08
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MySQL 的并发控制是在数据安全性和并发处理能力之间的权衡，通过不同的锁策略来决定对系统开销和性能的影响。 只要存在多个客户端同时修改更新数据，就会存在并发问题,MySQL 通过 MVCC 和锁来处理这一问题。二、锁的粒度 Lock TypeMySQL 源码中定义了两种锁的粒度，分别是表锁和行锁。 1、表锁 表锁由 MySQL Server 控制，优点是开销小、加锁快，不会产生死锁，缺点是加锁粒
ElasticSearch 连载二 中文分词上一章ElasticSearch 连载一 基础入门 对Elastic的概念、安装以及基础操作进行了介绍。那是不是有童鞋会有以下几个问题呢？什么是中文分词器？分词器怎么安装？如何使用中文分词器？那么接下来就为大家细细道来。什么是中文分词器搜索引擎的核心是 倒排索引 而倒排索引的基础就是分词。所谓分词可以简单理解为将一个完整的句子切割为一个个单词的过程。在
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2024-08-30 16:27:11
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在数据管理与应用中，MySQL的“颗粒度”问题指的是在设计和实施数据库时数据细节与层级的控制力度。合理的颗粒度可以提高数据库的查询效率与灵活性，而不当的颗粒度选择则可能导致性能瓶颈和维护难度上升。因此，本文将详细记录解决MySQL颗粒度问题的过程。
### 环境预检
为确保成功实施MySQL颗粒度方案，首先需要进行环境预检。以下是四象限图和兼容性分析，确保不同配置的兼容性。
```merma
文章目录ES环境默认（内置）分词器standard示例一：英文分词结果示例二：中文分词结果simplewhitespacestopkeywordicu分词器下载&安装方式一：下载压缩包安装方式二：命令行安装确认安装状态方式一：命令行查询安装了哪些分词器方式二：安装后重启es，重启后控制台打印加载分词器icu分词器的简单使用IK分词器下载&安装方式一：下载压缩包安装方式二：命令行安
es分词器错误分析 令人遗憾的是，许多早期的互联网啤酒配方不一定是易于消化的格式。 也就是说，这些食谱是通常由电子邮件或论坛帖子最初组成的非结构化混合的说明和成分列表。 因此，虽然很难轻松地将这些配方放入传统的数据存储中(表面上看是为了更轻松地进行搜索)，但它们对于当前形式的ElasticSearch来说是完美的。 因此，想象一下一个充满啤酒配方的ElasticSearch索引，因为……
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2024-08-26 13:45:40
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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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为了学习和了解elasticsearch，我们可以使用docker来下载一个官方的elasticsearch和kibana镜像(可选)。镜像实例启动后，可以通kibana的console模块来执行或者使用curl命令发送需要的数据,为方便期间，我们使用kibana的console来展示命令执行。系统信息打印在Kibana console中执行下面的命令打印当前的系统信息GET /?pretty{
SpringBoot整合mybatis、shiro、redis实现基于数据库的细粒度动态权限管理系统实例 1.前言本文主要介绍使用SpringBoot与shiro实现基于数据库的细粒度动态权限管理系统实例。 使用技术：SpringBoot、mybatis、shiro、thymeleaf、pagehelper、Mapper插件、druid、dataTables、ztree、jQuery
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2024-07-26 10:47:08
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1. term查询是基于词项的查询,而且当设置为term查询时,es不会对这个词做任何处理,但是在文本进行分词时,通常都会将大写转为小写,这个时候就会出现查不出来的情况,比如:POST /test/_doc
{
"name":"Pantheon"
}
这样创建出来的doc可以看到明显做了lowercase,因为用的standard分词器
GET /test/_analyze
{
"fie
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2024-04-23 11:47:28
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