分词是很多做SEO的人常听到的概念，为了让大家在这个方面不会有疑惑，现在要来讲一下分词以及索引库。这也是更深入的了解搜索引擎的开始。搜索引擎每天都是在处理一个基本的需求：用户搜索一个关键词，搜索引擎马上找到相关的网页给用户。这个过程要怎么实现呢？ 下面就分步来了解这个过程。首先搜索引擎要尽可能多的把互联网上的网页搜集下来，这样能提供大量的网页给用户查询。这一部分由爬虫来解决，顺着互联网上的链接一个
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2024-09-02 14:48:52
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Django Haystack 简介django-haystack 是一个专门提供搜索功能的 django 第三方应用，它支持 Solr、Elasticsearch、Whoosh、Xapian 等多种搜索引擎，配合中文自然语言处理库 jieba 分词，就可以为博客提供博客文章搜索系统。安装必要依赖Whoosh。Whoosh 是一个由纯 Python 实现的全文搜索引擎，没有二进制文件等，比较小巧，
本文档为PostgreSQL 9.6.0文档，本转载已得到原译者彭煜玮授权。1. 介绍全文搜索（或者文本搜索）提供了确定满足一个查询的自然语言文档的能力，并可以选择将它们按照与查询的相关度排序。最常用的搜索类型是找到所有包含给定查询词的文档并按照它们与查询的相似性顺序返回它们。查询和相似性的概念非常灵活并且依赖于特定的应用。最简单的搜索认为查询是一组词而相似性是查询词在文档中的频度。文本搜索操作符
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2024-03-24 15:00:40
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前言只有Innodb和myisam存储引擎能用全文索引（innodb支持全文索引是从mysql5.6开始的）char、varchar、text类型字段能创建全文索引（fulltext index type）全文索引的基于关键词的，如何区分不同的关键词了，就要用到分词（stopword）英文单词用空格，逗号进行分词；中文分词不方便（一个句子不知道怎样区分不同的关键词）内置分词解析器ngram支持中文
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2024-07-14 17:12:24
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中文分词和搜索引擎
中文分词除了在索引结构上影响搜索引擎以外，还会如何影响搜索引擎？除了搜索引擎的索引过程需要用到分词以外，所有的搜索之前也需要用到分词。有些人误认为"短语搜索"（即两端加上引号的搜索方式，搜索引擎基本都支持这种方式，查看搜索引擎帮助）是直接拿字符串去匹配不用分词，因为结果看上去好像是字符串匹配的结果。其实不然，短语搜索同样需要用分词，只不过在结果中需要位置连续等严格限制。当位置连
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2023-07-25 20:20:52
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keep_first_letter、keep_separate_first_letter、keep_full_pinyin、keep_joined_full_pinyin、keep_original用法纪实。
拼音分词环境准备找到和ElasticSearch版本相同的ik分词器和拼音分词器ElasticSearch的plugins目录下。ElasticS
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2024-03-25 22:46:53
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1、索引原理1.1、倒排索引倒排索引(Inverted Index) 也叫反向索引，有反向索引必有正向索引。通俗来说，正向索引通过key找Value，反向索引是通过value找key。ES底层在检索时底层使用的就是倒排索引1.2、索引模型现有索引和映射如下：{
"products":{
"mappings":{
"properties":{
"descrip
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2023-12-21 11:06:23
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这里写目录标题一、分词器elasticsearch-analysis-ik1. 分词类型一、分词器的作用1.1 分词器的作用三、创建索引3.1 创建指定分词器的索引 之前我们创建索引，查询数据，都是使用的默认的分词器，分词效果不太理想，会把text的字段分成一个一个汉字，然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词，所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了一、分词器elasticsearch-anal
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2024-03-25 21:59:02
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倒排索引与分词索引索引介绍倒排索引组成分词分词器Analyze API预定义的分词器中文分词自定义分词分词使用说明分词使用建议更多分词使用可查看官方文档 索引索引介绍正排索引 ：文档 Id 到文档内容、单词的关联关系倒排索引：单词到文档 Id 的关联关系倒排索引组成倒排索引是搜索引擎的核心，主要包含两部分：单词词典（Term Dictionary） 单词词典是倒排索引的重要组成部分，记录所有文档
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2024-04-03 13:59:50
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1. 最简单的搜索 （利用like语句匹配）此搜索只能用于单个单词的搜索 例如：用户昵称的搜索，群名称的搜索等2. 真正的搜索 （分词+匹配）这种方式可用于数据段的搜索，像对文章内容标题进行检索等原理：利用 Mysql中的全文搜索match against实现步骤1.使用Mysql全文检索fulltext的先决条件：表的类型必须是MyISAM （MySQL5.6 后Innodb也可以） 建立全文
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2024-03-28 12:16:30
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# 实现 MongoDB 分词搜索
## 概述
在使用 MongoDB 进行分词搜索时，我们需要将搜索的文本按照一定的规则进行分词，然后使用 MongoDB 的全文搜索功能进行查询。本文将详细介绍如何实现 MongoDB 分词搜索的步骤，以及每一步需要做什么。
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建全文索引 |
| 步骤二 | 对搜索文本进行
原创
2024-01-15 11:55:22
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1. 简单的英文分词 <?php $search = 'this is a testing'; $words = explode(' ', $search); $length = count($words); for($i = 0; $i < $length; $i++) echo $words[$i].'<br />...
原创
2023-05-12 13:02:50
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1.实现搜索的技术:数据库查询：like查询；lucene全文检索技术；1）在数据量比较大，查询字段比较多的情况下，如果采用数据库like sql查询,性能比较差；采用lucene来查询，性能相对于数据库like sql查询要好些；2）如果采用lucene进行搜索，搜索到的结果相关度比较高，而且会把匹配度高的记录排在最前面，而数据库的like语句查询只会查询回来含有关键字的记录，其内容相关度不高，
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2024-10-12 16:25:56
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ES的默认中文分词效果太差了，稍微长一点的词句就完全匹配不到，于是选择使用安装IK中文分词器来实现索引的分词。参考：https://www.bbsmax.com/A/6pdDqDaXzw/
一、安装官网教程：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik，注意版本对应的问题
1.下载 从此处下载预构建包：
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2023-11-23 15:06:52
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简介ElasticSearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。ElasticSearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elastic Search 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，
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2024-05-20 20:38:13
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目录 1 开发背景 1 1.1 系统开发背景与意义 1 1.2 研究内容 1 1.3 文档的组织结构 1 2 系统需求分析 2 2.1 系统需求分析 2 2.2可行性分析 2 2.2.1经济可行性 2 2.2.2技术可行性 2 2.2.3操作可行性 3 2.3功能分析 3 2.4 技术分析 3 3 系统设计 5 3.1 系统概述 5 3.2 系统功能 5 3.3 数据库设计 6 3.3.1数据库概
1. 介绍JIEBA 是目前最好的 Python 中文分词组件，它主要有以下 3 种特性：支持 3 种分词模式：精确模式、全模式、搜索引擎模式支持繁体分词支持自定义词典import jieba
import jieba.posseg as pseg
import jieba.analyse as anls2. 分词 可使用 jieba.cut 和 jieba.cut_for_sear
词法分析MYSQLlex 客户端向服务器发送过来SQL语句后，服务器首先要进行词法分析，而后进行语法分析，语义分析，构造执行树，生成执行计划。词法分析是第一阶段，虽然在理解Mysql实现上意义不是很大，但作为基础还是学习下比较好。词法分析即将输入的语句进行分词(token)，解析出每个token的意义。分词的本质便是正则表达式的匹配过程
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2024-05-14 17:12:03
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接第20节4、分词一个 tokenizer (分词器)接收一个字符流,将之分割为独立的 tokens (词元，通常是独立的单词)，然后输出 tokens流。例如, whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本"Quick brown fox!"分割为[Quick， brown， fox!l。该 tokenizer (分词器)还负责记录各个 term (词条)的顺序或
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2024-08-20 11:28:53
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作者：不详
搜索引擎分词算法介绍
自动分词是基于字符串匹配的原理进行的；所谓自动分词方法，指的是汉字字符串匹配
的进行方式。
1. 最大匹配法 亦称MM法；其基本思想是这样的，假设自动分词词典（或词库）中的最
长词条是i个字，则取被处理材料当前字符串序列中的前i个字作为匹配字段，查找词
典，若词典中存在这样的一个i字词，则匹配成功，匹配字段被作
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2024-02-03 22:12:50
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