分词

Sping Cloud 分布式数据存储 分布式事务 常见搜索引擎 1. Lucene 搜索引擎库，功能强大，接入复杂 2. Solr 基于Lucene的搜索引擎服务器 3. Elasticsearch 基于Lucene的搜索引擎服务器，分布式 Elasticsearch基础概念3-1 node 节点，部署Elasticsearch程序的服务器 cluster 集群，多个节点组成的架构 index 索引，相当于关系型数据库的database shard 索引分片，索引可以被设置为多个分片 replicas 索引副本 Elasticsearch基础概念3-2  type 类型，对应于关系型数据库的table document 文档，类似于关系型数据库的row 关系型数据库 Elasticsearch Database index Table type Row document Elasticsearch基础概念3-3  文档三元素 _index：文档对应的索引 _type：文档对应的数据类型 _ID：文档的唯一ID Elasticsearch客户端 - Kibana  Kibana → Dev Tools Elasticsearch命令分类 索引管理 创建、配置、删除索引 文档管理 创建、修改、删除文档 数据查询 空查询 指定索引查询、指定类型查询 请求体查询（过滤查询

版权声明：转载请注明出处！ https://blog.csdn.net/qq_35993946/article/details/88087827 这是博主我大学期间写的课程设计，希望能对看这篇博客的你有所帮助。 课程设计主要要求如下： 结合本学期《信息检索与搜索引擎技术》课程教学内容，利用网络爬虫技术、文档倒排索引技术、向量空间模型技术、检索排序技术，编写一个搜索引擎系统，系统能够实现根据输入关键词检索出与查询关键词相关的文档，并写出对应的程序设计及实现报告。具体要求如下： 利用网络爬虫技术编写程序实现从互联网中动态爬去网页数据； 利用分词工具（如ICTCLAS、结巴分词等）实现对爬取的文本进行分词，并建立倒排索引； 利用向量空间模型对分词后的文本及查询文本进行向量化表示，并计算查询向量和文档向量之间的相似性； 利用BM25算法、统计语言模型方法、或PageRank算法计算查询文本与文档之间的相关度得分，并根据相关度得分对文档进行排序。 目录 一、 系统概述 1.1搜索引擎概述 1.2本搜索引擎概述 二、 系统需求分析 2.1云南旅游业分析 2.2系统可行性分析 三、算法原理及程序实现 3.1系统架构设计 3.2网络爬虫 3.2.1网络爬虫简介 3.2.2网页分析 3.3结巴分词并建立索引 3.3.1结巴分词简介 3.3.2倒排索引原理 3.3.3程序实现 3.4向量空间模型 3

Solr 是什么？ Solr它是一种开放源码的、基于 Lucene Java 的搜索服务器，易于加入到 Web 应用程序中。 Solr 提供了层面搜索(就是统计)、命中醒目显示并且支持多种输出格式（包括XML/XSLT 和JSON等格式）。 它易于安装和配置，而且附带了一个基于HTTP 的管理界面。可以使用 Solr 的表现优异的基本搜索功能，也可以对它进行扩展从而满足企业的需要。 在eclipse中调试solr，便于我们更加的清晰的了解solr的运行原理，下面详细的写一下如何eclipse部署solr（4.10.0版本）的web工程。 首先新建一个动态的Web工程 删除WebContent下的所有内容， 到解压后的solr的solr-4.10.0\example\webapps目录下， 解压solr.war包后，然后拷贝解压后所有的东西（除了solr.war本身），到刚才被清空的WebContent目录下： 拷贝完后的项目工程如下所以，有时候这里可能由于js校验出错，不影响运行，可忽略，如果有洁癖的同学们，可以找下，如何去掉js的校验即可。 在WebContent下新建一个solr_home文件夹，用来存放核心（索引库） 将解压后的 solr 4.10.0文件夹下的exampke下的mukticore内的所有文件 拷贝到solr_home文件夹中： 修改web.xml中 <env

目录 概述 环境准备 认识中文分词器 常用的中文分词器 IK Analyzer hanlp中文分词器 彩蛋 概述 上一篇博文记录了 elasticsearch插件安装和管理 , 在地大物博的祖国使用es,不得不考虑中文分词器,es内置的分词器对中文分词的支持用惨不忍睹来形容不为过,看这篇博文之前,建议先看一下博文 elasticsearch分词器 ,对分词器有个初步理解。本文将记录一下项目中如何使用选用和使用中文分词器的，希望能够帮助到即将来踩坑的小伙伴们,欢迎批评指正 本文都是基于 elasticsearch安装教程 中的elasticsearch安装目录(/opt/environment/elasticsearch-6.4.0)为范例 环境准备 全新最小化安装的centos 7.5 elasticsearch 6.4.0 认识中文分词器 在博文 elasticsearch分词器 中提到elasticsearch能够快速的通过搜索词检索出对应的文章归功于倒排索引,下面通过中文举例看看倒排索引。 中文分词器作用以及效果 中文分词器是做什么的呢? what? 通过名字就知道了啊,为什么还要问。。。下面通过三个文档示例，看看它是如何分词的 文档1: 我爱伟大的祖国 文档2: 祝福祖国强大繁盛 文档3: 我爱蓝天白云 经过中文分词器,以上文档均会根据分词规则,将文档进行分词后的结果如下:

分词器对英文的支持是非常好的。 一般分词经过的流程： 1）切分关键词 2）去除停用词 3）把英文单词转为小写 但是老外写的分词器对中文分词一般都是单字分词，分词的效果不好。 国人林良益写的IK Analyzer应该是最好的Lucene中文分词器之一，而且随着Lucene的版本更新而不断更新，目前已更新到IK Analyzer 2012版本。 IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。到现在，IK发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。在2012版本中，IK实现了简单的分词歧义排除算法，标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。 在系统环境：Core2 i7 3.4G双核，4G内存，window 7 64位， Sun JDK 1.6_29 64位 普通pc环境测试，IK2012具有160万字/秒（3000KB/S）的高速处理能力。 特别的，在2012版本，词典支持中文，英文，数字混合词语。 IK Analyzer 2012版本的分词效果示例： IK Analyzer2012版本支持 细粒度切分 和 智能切分。 我们看两个演示样例： 1）文本原文1： IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版本开始

前言：本文简单讲述全文索引的应用实例，MYSQL演示版本5.5.24。 Q:全文索引适用于什么场合？ A:全文索引是目前实现大数据搜索的关键技术。 至于更详细的介绍请自行百度，本文不再阐述。 -------------------------------------------------------------------------------- 一、如何设置？ 如图点击结尾处的{全文搜索}即可设置全文索引，不同MYSQL版本名字可能不同。 二、设置条件 1.表的存储引擎是MyISAM，默认存储引擎InnoDB不支持全文索引（新版本MYSQL5.6的InnoDB支持全文索引） 2.字段类型：char、varchar和text 三、配置 my.ini配置文件中添加 # MySQL全文索引查询关键词最小长度限制 [mysqld] ft_min_word_len = 1 保存后重启MYSQL，执行SQL语句 复制代码 代码如下: SHOW VARIABLES 查看ft_min_word_len是否设置成功，如果没设置成功请确保 1.确认my.ini正确配置，注意不要搞错my.ini的位置 2.确认mysql已经重启，实在不行重启电脑 其他相关配置请自行百度。 注： 重新设置配置后，已经设置的索引需要重新设置生成索引 四、SQL语法 首先生成temp表 复制代码 代码如下:

数据准备，猫眼评论爬取了大概50多万条数据，详细请看 # -*- coding:utf-8 -*- import re # 正则表达式库 import collections # 词频统计库 import numpy as np # numpy数据处理库 import jieba # 结巴分词 import wordcloud # 词云展示库 from PIL import Image # 图像处理库 import matplotlib . pyplot as plt # 图像展示库 # 读取文件 fp = open ( r 'E:\python\self\comment\comment.txt' , encoding = 'utf-8' ) # 打开文件 string_data = fp . read ( ) # 读出整个文件 fp . close ( ) # 关闭文件 # 文本预处理 pattern = re . compile ( u '\t|\n|\.|-|:|;|\)|\(|\?|\*|！|"' ) # 定义正则表达式匹配模式 string_data = re . sub ( pattern , '' , string_data ) # 将符合模式的字符去除 # 文本分词 seg_list_exact = jieba . cut ( string_data , cut

ICU Analysis插件是一组将Lucene ICU模块集成到Elasticsearch中的库。 本质上，ICU的目的是增加对Unicode和全球化的支持，以提供对亚洲语言更好的文本分割分析。 从Elasticsearch的角度来看，此插件提供了文本分析中的新组件，如下表所示: 安装 我们可以首先到Elasticsearch的安装目录打入如下的命令： $ pwd /Users/liuxg/elastic/elasticsearch-7.3.0 (base) localhost:elasticsearch-7.3.0 liuxg$ ./bin/elasticsearch-plugin list analysis-icu analysis-ik pinyin 上面显示我已经安装好了三个插件。上面的 analysis-ik 及 pinyin 都是为中文而准备的。这在我之前的文章中都有介绍。请详细阅读。 注意 ：如果你们在使用上面的elasticsearch-plug list命名出现如下的错误的话： 那么请使用如下的命令来删除在当前目录下的.DS_Store目录： sudo find /Path/to/your/elasticsearch-folder -name ".DS_Store" -depth -exec rm {} \; 然后重新运行上面的命令就不会有问题了。

Elasticsearch内置的分词器对中文不友好，只会一个字一个字的分，无法形成词语，比如： POST /_analyze { "text": "我爱北京天安门", "analyzer": "standard" } 如果我们使用的是standard的分词器，那么结果就是： { "tokens" : [ { "token" : "我", "start_offset" : 0, "end_offset" : 1, "type" : "<IDEOGRAPHIC>", "position" : 0 }, { "token" : "爱", "start_offset" : 1, "end_offset" : 2, "type" : "<IDEOGRAPHIC>", "position" : 1 }, ... { "token" : "门", "start_offset" : 6, "end_offset" : 7, "type" : "<IDEOGRAPHIC>", "position" : 6 } ] } 显然这对中文来说并不友好，它显示的每一个汉字。好在Elastic的大拿medcl已经为我们做好IK中文分词器。下面我们来详细介绍如何安装并使用中文分词器。具体的安装步骤可以在地址 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 找到

简介 ElasticSearch(以下简称ES)是一个基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。基于RESTful web接口。要想深入了解 ES，需要先对 Lucene 有一个清晰的认识，那么什么是 Lucene 呢？ Lucene 普通数据库的缺陷： 没有高效的索引方式，查询的速度在大量数据的情况下很慢 搜索效果差，只能对用户输入的完整关键字进行首尾模糊匹配 用户搜索时如果错输，则查询的结果可能差别很大 搜索引擎 搜索引擎是指根据一定的策略，运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务。将用户检索相关的信息展示给用户的系统。 分类： 垂直搜索：通常也叫做细分，指专门针对某一类信息进行搜索 综合搜索：是指对众多信息进行综合性的搜索，如：百度、谷歌。。。 站内搜索：对网站内部的信息进行搜索，对自己数据库进行搜索 软件内部搜索：如 word / idea 进行搜索 倒排索引技术 倒排索引(反向索引)以词条为索引，表中关键字对应的记录项记录了出现这个字或词的所有文档，每一个表项记录该文档的ID和关键字在该文档中出现的位置情况 全文检索 计算机对文档的全部内容进行分词，对每个词建立一个索引，索引记录单词出现的位置和c Lucene 是一个开源的全文检索引擎工具包 安装 bin：脚本目录，包括：启动、停止等可执行脚本