分词

上传安装包到linux，并解压 进入config目录，有个elasticsearch.yml 还有些端口什么的，在之前的一篇博客中有关于elasticsearch.yml的详细解释 进入bin目录。 ./elasticsearch -d 启动 如果是root启动会报错，前面的博客中有说到 切换到elasearch 用户启动 执行命令：curl 'http://localhost:9200/?pretty' 或者 curl localhost:9200 ，如果出现以下结果，则ok 启动成功后， curl -XGET -H "Content-Type: application/json" "http://localhost:9200/_analyze?pretty=true" -d'{"text":"公安部各地校车将享最高路权"}'; 以上结果是没用有分词(默认分词器)的，所以需要安装ik分词器 下载与你的es版本相对应的版本 wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.4.1/elasticsearch-analysis-ik-6.4.1.zip #解压 unzip elasticsearch-analysis-ik-6.4.1.zip 完成后重启es ik_max_word

1、为什么要用es 我们的要求：（1）搜索解决方案要 快 （2）最好是有一个 零配置 和一个完全免费的搜索模式（3）我们希望能够简单地 使用JSON/XML通过HTTP的 索引数据 （4）我们希望我们的搜索服务器始终可用，并能够从一台开始并在需要 扩容时方便 地扩展到数百（5）我们要 实时搜索 ，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案 2、es的优点（lucene的缺点es都已解决） 　　Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。但是，Lucene只是一个库，使用非常复杂。 　　lucene缺点： 　　 1）只能在JAVA项目中使用,并且要以jar包的方式直接集成项目中. 　　2）配置及使用非常复杂-创建索引和搜索索引代码多 　　 3）不支持集群环境-索引数据不同步（不支持大型项目） 　　 4 ）索引数据如果太多就不行。 索引库和应用所在同一个服务器 , 共同占用硬盘 . 共用空间少 . 3、es解决了lucene的那些缺点： 　　（1） 优化 Lucene 的调用方式， 通过简单的 RESTful API 来隐藏 Lucene 的复杂性（调用简单） 　（2）并实现了高可用的分布式集群的搜索方案（ 高可用，分布式 ） 　　（3） 分布式的实时分析搜索引擎（实时） 　　（4） 可以扩展到上百台服务器，处理 PB 级结构化或非结构化数据

1.jieba库的基本介绍 (1)、jieba是优秀的中文分词第三方库 中文文本需要通过分词获得单个的词语 jieba是优秀的中文分词第三方库，需要额外安装 jieba库提供三种分词模式，最简单只需掌握一个函数 (2)、jieba分词的原理 Jieba 分词依靠中文词库 利用一个中文词库，确定汉字之间的关联概率 汉字间概率大的组成词组，形成分词结果 除了分词，用户还可以添加自定义的词组 2.jieba库使用说明 (1)、 jieba 分词的三种模式 精确模式、全模式、搜索引擎模式 精确模式：把文本精确的切分开，不存在冗余单词 全模式：把文本中所有可能的词语都扫描出来，有冗余 搜索引擎模式：在精确模式基础上，对长词再次切分 3、wordcloud wordcloud 是优秀的词云展示第三方库，以词语为基本单位，通过图形可视化的方式，更加直观和艺术的展示文本。 基本使用 wordcloud 库把词云当作一个WordCloud对象 wordcloud.WordCloud()代表一个文本对应的词云 可以根据文本中词语出现的频率等参数绘制词云 绘制词云的形状、尺寸和颜色均可设定 以WordCloud对象为基础，配置参数、加载文本、输出文件 常规方法 方法 描述 w.generate ('分割后的分词') 向 WordCloud 对象中加载文本txt。 w.generate('python

前端高亮需要分词服务，nlp团队提供的分词服务需要跨域调用，而且后台数据索引使用的IK分词。综合评价，前端分词也需要基于IK分词器。 IKAnalyzer服务已经停止更新，且对Lucene支持仅测试到4.x.x版本（6.x.x会出现异常），因此使用IK分词器时需要解决一些异常。 项目以及maven构建，需要指定IK依赖以及Lucene依赖如下： <dependency> <groupId>com.janeluo</groupId> <artifactId>ikanalyzer</artifactId> <version>2012_u6</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-core</artifactId> <version>4.10.4</version> </dependency> import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute; import org.wltea

本文是基于寒小阳博主中的NLP系列所记录下的笔记，非常感谢有那么优质的博客，很受用！ 1.NLP的 常见领域：分词，词性标注，命名实体识别，句法分析，语义识别，垃圾邮件识别，拼写纠错，词义消歧，语音识别，音字转换,机器翻译，自动问答…… 如果对自然语言处理的应用场景不太了解，可以去腾讯的 中文语义平台 简单玩几个例子就熟悉了。 2.NLP的发展现状 根据stafford教授Dan Jurafsky的介绍： 有些问题得到了基本解决 ，如：词性标注、命名实体识别、垃圾邮件识别。 有些问题取得长足进展 ，如：情感分析、共指消解、词义消歧、句法分析、机器翻译、信息抽取。 有些问题依然充满挑战 ，如：自动问答、复述、文摘提取、会话机器人等。 3.NLP与算法类型问题 比如， 词性标注，垃圾邮件识别，褒贬分析，拼写纠错等问题都可以归结成简单的分类问题 。这就好用我们之前掌握的机器学习分类方法去很好地处理。 又比如，对于 机器翻译，语音识别，音字转换等等领域，都可以抽象成运用隐马尔科夫模型去处理，而这本身是一个更加复杂的分类问题。 4.NLP分词，编辑距离 中文分词比英文分词难的多， 对于英文，分词比较直观。 一般被空格区分开来的就是不同的词。 编辑距离（Minimum Edit Distance，MED），又称Levenshtein距离，是 指两个字符串之间

cd ~/downloads/ wget http://www.xunsearch.com/download/xunsearch-full-latest.tar.bz2 tar -xvf xunsearch-full-latest.tar.bz2 cd xunsearch-full- 1.4 . 11 / ./setup.sh +=================================================+ | Installation completed successfully, Thanks you | | 安装成功，感谢选择和使用 xunsearch | +-------------------------------------------------+ | 说明和注意事项： | | 1. 开启/重新开启 xunsearch 服务程序，命令如下： | | /usr/local/xunsearch/bin/xs-ctl.sh restart | 强烈建议将此命令写入服务器开机脚本中 | | | | 2. 所有的索引数据将被保存在下面这个目录中： | | /usr/local/xunsearch/data | 如需要转移到其它目录，请使用软链接。 | | | | 3. 您现在就可以在我们提供的开发包(SDK)基础上 | | 开发您自己的搜索了。 | |

1. 下载jre最新版 2. 打开环境变量：控制面板―系统―环境变量 or 我的电脑―属性 a 新增变量“JAVA”，变量值=C:\Program Files\Java\jre6\bin 加载rJava包和Rwordseg包 代码： >install.packages（“rJava”） >library(rJava) >install.packages("Rwordseg",repos= "http://R-Forge.R-project.org", type = "source") >library(Rwordseg) --可以测试了： >teststring1 <- "李建督促你将R语言学习到底。" >word1 <- segmentCN(teststring1) 二、 导入文本、清理文本、词频统计、词云图 library(Rwordseg) #分词的包 #导入数据 sale<-read.csv(file.choose()) neg <- readLines(file.choose(), encoding = 'UTF-8') data = read.csv("E:/111/wuli.csv",stringsAsFactors=F) data<-read.csv(file.choose(),stringsAsFactors=F) #去除数字,英文字符 data = gsub("

Lucence IKAnalyzer中文分词器 文 | 分词 | 工具包 | : 导入包和相关配置文件 配置文件IKAnalyzer.cfg.xml <? xml version = "1.0" encoding = "UTF-8" ?> <! DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd" > < properties > < comment > 扩展配置 </ comment > <!-- 用户可以在这里配置自己的扩展字典 <!-- 用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典 </ properties > 修改配置类Configuration 修改配置类Configuration的分词器，使用IKAnalyzer分词器，主要参看红色部分代码 class Configuration { private Configuration(){} public final Version LOCAL_VERSION =Version. LUCENE_30 ; // 使用 IKAnalyzer, 当参数为 true 时，表示使用最大词长分词， false 表示使用细粒度分词 public staticfinal Analyzer ANALYZER = new IKAnalyzer( true );

python结巴分词、jieba加载停用词表 2017年09月03日 21:50:19 阅读数：32332 python结巴分词 python结巴分词 jieba中文分词简介 中文分词的原理 1 基于规则 2 基于统计 3 jieba的原理 安装结巴jieba jieba三种分词模式以及其应用 jieba增强功能-加载自定义词典 1 载入新自定义词典 2 载入停用词表 jieba分词的其他应用 1 关键词提取 2 词性标注 用jieba分词实战含文件的读取与存储 1 jieba中文分词简介 中文分词是中文NLP的第一步，一个优秀的分词系统取决于足够的语料和完善的模型，很多机构和公司也都会开发和维护自己的分词系统。 这里推荐的是一款完全开源、简单易用的分词工具，jieba中文分词。官网在这里， https://github.com/fxsjy/jieba 2 中文分词的原理 中文分词的模型实现主要分类两大类：基于规则和基于统计。 2.1 基于规则 基于规则是指根据一个已有的词典，采用前向最大匹配、后向最大匹配、双向最大匹配等人工设定的规则来进行分词。 例如对于“上海自来水来自海上”这句话，使用前向最大匹配，即从前向后扫描，使分出来的词存在于词典中并且尽可能长，则可以得到“上海/自来水/来自/海上”。这类方法思想简单且易于实现，对数据量的要求也不高。 当然

网上看到一篇文章总结了几个关键词抽取的算法（ 如何做好文本关键词提取？从达观数据应用的三种算法说起 ），想到这是一个很重要的课题还是有必要小结一下的，有不足之处大家可以讨论讨论 还有几个比较好的链接供大家参考 中文分词原理及工具 中文分词工具测评 自然语言处理入门（4）――中文分词原理及分词工具介绍 大体上关键词抽取算法分三种：有监督（二分类问题，需提供大量标注好的训练数据），半监督（提供少量的有标注的训练数据作为种子数据构建模型），无监督（一些方法自动发现关键词） 有监督的方法需要大量的标注数据，这一点比较耗费人工，所以还是能无监督就无监督 对英语来说可以直接考虑以词语为单位，但是汉语处理还需要先经过分词处理，分词的准确率影响后来的算法准确率，分词的package包括jieba（github上有很多），NLTK，standford的分词器，清华大学，哈尔滨工业大学，中科院计算所都有各自的分词工具等等，不一而足，当然也可以自己尝试使用HMM，CRF等模型自己写一个分词工具 基于统计的关键词抽取 利用文档中的词语统计信息抽取，比如基于词性，词频，逆文本频率等，还可以依据词在文档中出现的位置提取 词性：现在的关键词绝大多数为名词或动名词，因为这些结构有比较大的，不容易产生歧义的信息量，可与其他指标结合 词频：一般来说一个词在文档中出现的次数越多越重要