文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类，前者是有监督的挖掘算法，后者是无监督的挖掘算法。
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在很早之前，GitHub的issue中，就有人在讨论Google最新的手机输入法Gboard。这个输入法是一个多语言输入法，干净整洁，有不少粉丝。最新的Gboard已经支持简体中文词库的导入导出，于是我根据网友的讨论，在代码中进行了实现，使用深蓝词库转换可以直接生成Gboard支持的词库文件，然后复制到手机上后就可以直接导入了，而不需要再调整格式，压缩文件之类的。
最近在做一个有意思的小项目, 在一个聊天对话中, 你向电脑提出问题, 他会自动分词,然后根据关键字, 自动答复你 对所有的关键字做出解释, 工作量实在太大, 即使能解释, 数据库容量也不够 最后,
大多数网站的主页下会有robots.txt文件，标识了爬虫爬取该网站信息时，哪些资源是有限制的，可以使用Python的标准库robotparser来检测将要爬取的url链接是否被允许：
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!]。 该 tokenizer（分词器）还负责记录各个 term（词条）的顺序或 position 位置（用于 phrase 短 语和 word proximity 词近邻查询），以及 term（词条）所代表的原始 word（单词）的 start（起始）和 end（结束）的 character offsets（字符偏移量）（用于高亮显示搜索的内容）。
Lucene是一种高性能、可伸缩的信息搜索（IR）库，在2000年开源，最初由鼎鼎大名的Doug Cutting开发，是基于Java实现的高性能的开源项目。Lucene采用了基于倒排表的设计原理，可以非常高效地实现文本查找，在底层采用了分段的存储模式，使它在读写时几乎完全避免了锁的出现，大大提升了读写性能。我们所熟知的Elasticsearch，Solr都是基于Lucene工具包进行开发的全文搜索引擎，因此理解Lucene也可以帮助我们更好的理解Elasticsearch原理。
倒排索引中的词条存储和管理是构建高效搜索系统的关键部分。在Elasticsearch（简称ES）这样的现代搜索引擎中，词条的存储和管理被设计得十分复杂且高效，涉及多个组件和优化策略。下面将详细描述在ES中倒排索引的词条是如何存储和管理的，并提供相关的源码片段来帮助理解。
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。
Lucene 是一套用于全文检索和搜寻的开源程序库，提供了一个简单却强大的 API，能够做全文索引和搜寻。在 Java 开发环境里，Lucene 是一个成熟的免费开放源代码工具，它并不是现成的搜索引擎产品，但可以用来制作搜索引擎产品。Solr 和 ElasticSearch 都是基于 Lucene 开发的企业级的搜索引擎产品。 Lucene 的 API 来实现对索引的增（创建索引）、删（删除索引）、改（修改索引）、查（搜索数据）。
除了搜索，结合Kibana、Logstash、Beats开源产品，Elastic Stack（简称ELK）还被广泛运用在大数据近实时分析领域，包括：日志分析、指标监控、信息安全等。它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，通过使用机器学习，自动识别异常状况。
（1）将问题形式化为序列标注任务，并提出利用递归神经网络（双向 LSTM）捕获上下文和语义的联合模型，并且利用条件随机场（CRF）来约束标注连贯性；
因为需要加载一个 近 1G 的字典到Hanlp中，一开始使用了CustomDictionay.add() 方法来一条条的加载，果然到了中间，维护DoubleArraTre 的成本太高，添加一个节点，都会很长时间，本来时间长一点没有关系，只要训练出.bin 的文件，第二次加载就会很快，然而作为以空间换时间的DAT结构，内存消耗很大，预料之内的出现了
一个爬虫程序得开发顺序： 需求分析 概念设计 详细设计 编码 测试 使用 一、需求分析 1.1、爬什么 网站=>百度百科：网络爬虫词条开始得三层节点=>了解网站结构 数据=>词条名称、URL、描述、关键字信息=>了解数据存放位置 1.2、存哪里 位置=>本地磁盘文件=>确定存放位置、文件类型 1.3、怎么爬 网站=>百度百科 策略=>无更新(百度知识比较稳定)、深度/广度优先 1.4、怎么抽 数据=>description、keyword、summary 方法=>字符串截取 1.5、怎么
在NLP(自然语言处理)领域，文本表示是第一步，也是很重要的一步，通俗来说就是把人类的语言符号转化为机器能够进行计算的数字，因为普通的文本语言机器是看不懂的，必须通过转化来表征对应文本。早期是基于规则的方法进行转化，而现代的方法是基于统计机器学习的方法。
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。它提供可扩展的搜索，具有接近实时的搜索。ES本身扩展性很好，可以扩展到上百台服务器。ES也使用Java开发并使用Lucene作为核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文检索变得简单。
之前我们通过程序整理过一份 Python 及编程相关的英语高频词汇表：我们用程序整理出了一份Python英语高频词汇表，拿走不谢！（回复 单词 查看代码及单词本），希望能给同时学习编程和英语的同学一点帮助。
首先，将一块文本分成适合于倒排索引的独立的 词条 ， 之后，将这些词条统一化为标准格式以提高它们的“可搜索性”，或者 recall 分析器执行上面的工作。
Elasticsearch 还附带了可以直接使用的预包装的分析器。接下来我们会列出最重要的分析器。为了证明它们的差异，我们看看每个分析器会从下面的字符串得到哪些词条，先给出词条例子：
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
开始学习崔老师的《基于Oracle的SQL优化》，七百多页，虽然可能会比较痛苦，但想必是一个痛并快乐的过程，尽情享受了。。。
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
之前总结过metric聚合的内容，本篇来说一下bucket聚合的知识。Bucket可以理解为一个桶，他会遍历文档中的内容，凡是符合要求的就放入按照要求创建的桶中。 本篇着重讲解的terms聚合，它是按照某个字段中的值来分类： 比如性别有男、女，就会创建两个桶，分别存放男女的信息。默认会搜集doc_count的信息，即记录有多少男生，有多少女生，然后返回给客户端，这样就完成了一个terms得统计。 Terms聚合 { "aggs" : { "genders" : {
许多场合，开始时不知道要编码数据的统计特性，也不一定允许你事先知道它们的统计特性。因此，人们提出了许许多多的数据压缩方法，企图用来对这些数据进行压缩编码，在实际编码过程中以尽可能获得最大的压缩比。这些技术统称为通用编码技术。 字典编码(dictionary encoding)技术（以下简称DE）就是属于这一类，这种技术属于无损压缩技术。
索引(index)：类似于传统关系数据库中的一个数据库; 复数词为 indices 或 indexes
ES提供的批量（bulk）API，可以用来一次索引多篇文档，从而大幅加快索引速度。如图1所示，可以使用http完成这个操作，并且将获得包含全部索引请求结果的答复。
首先回顾一下构建倒排索引的几个主要步骤： (1) 收集待建索引的文档； (2) 对这些文档中的文本进行词条化； (3) 对第2步产生的词条进行语言学预处理，得到词项； (4) 根据词项对所有文档建立索引。 可以看到，上诉过程中非常重要的一步就是获得词项，那么词项是什么，又是怎么获得的呢？
分析器（Analyzer） 一般由三部分构成，字符过滤器（Character Filters）、分词器（Tokenizers）、分词过滤器（Token filters）。
准备工作从简单的步骤开始，比如加载数据，但是对于正在使用的数据非常特定的清理任务很快就会变得很困难。您需要从何处开始，以及通过从原始数据到准备建模的数据的步骤来执行什么操作。
信息检索这个词的含义非常广。仅从钱包中取出信用卡，然后输入信用卡号也属于信息检索的范畴。然而，从学术角度来讲，信息检索定义如下：
jieba分词中，关键词提取使用逆向文件频率文本语料库时，除了使用现有的语料库外，还可以自定义生成文本语料库。
根据微博目前站内词条消费情况，计算 top 50 消费热度词条，每分钟更新一次，并且按照列表展现给用户。
昨天我们给索引库设定了几个字段，以上述例子中的title字段为例，给其添加一条数据“小爱手机”，这样后面可以通过索引库来快速定位这条数据了。
描述: ES是支持以及HTTP协议进行REST风格接口访问,一般得我们需要有个工具帮我们发送http请求,该工具常见的是curl英 [kɜːl]、Head插件、Kibana DeveloperTool软件等。
经过上篇文章的学习，相信大家对分词的概念已经有了更深入的了解了吧。我们也知道了，SCWS 是 XS 中的一个重要组成部分，但它也是可以单独拿出来使用的。而对于分词器来说，不管是 SCWS 还是现在流行的 IK、Jieba ，其实概念方面都是差不多的。比如说它们都需要字典来做为分词的依据，也会有停用词库这一类的附加字典。今天，我们主要来学习的就是 SCWS 字典相关的一些配置。此外，还有自定义分词器的实现。
pyhanlp是python版封装的的HanLP，项目地址：https://github.com/hankcs/pyhanlp
维基百科会定期把各种语言的百科网页全部打包存储起来，这里我们选择其中的中文维基百科网页，这个文件可以作为中文语料库来使用。原始维基百科数据是压缩的 xml 文件，为了提取其中词条的纯文本内容，去掉众多 xml 标记，我们必须要对原始的压缩文件进行处理，提取有用信息。
所谓特征工程即模型搭建之前进行的数据预处理和特征提取。有时人们常常好高骛远，数据都没处理好就开始折腾各种算法，从第一开始就有问题，那岂不是还没开始就已经结束了。所以说啊，不积跬步无以至千里，生活中的每个细节，都可能创造人生的辉煌。
随着互联网、智能设备及各种新生业务的快速发展，互联网数据呈指数式增长，其中也充斥着诸如低俗内容、垃圾广告等各种不可控的风险因素。尤其是在即时通信场景，海量聊天、弹幕、评论等即时通信消息中更是潜藏着大量不安全、不适宜的内容，需要平台去识别处理。对于集成了即时通信系统的应用来说，稳定、可靠、高效的内容审核能力已经成为保障产品体验及业务安全的基石。因此，腾讯云即时通信IM进一步优化升级了自身内容审核能力，在服务端内容回调的基础上补齐客户端能力，为广大用户提供客户端本地文本检测即本地审核功能，为您的产品体验及业务安
ES被设计为处理海量数据的高性能搜索场景。海量数据具体说至少应该是数亿文档，而高性能具体说就是从数亿文档中任意搜索需要的信息，应该在秒级返回结果。既然ES的一切都是为了性能而设计，从逻辑设计和物理设计两个角度考察ES的数据组织，对于理解ES的工作原理会有帮助。
由于计算机无法识别 文本语言，所以需要将文本数字化，one-hot 方法最早的一种将 文本数字化的方法。
本篇文章讲解的是开发 Windows Mobile 上的今日插件。关于是今日插件，在 PPC 或者 SP SDK 的帮助文档中有相关的章节介绍，在网络上也有一些帖子和资源讲解。在这里简要回顾一下。今日插件就是在windows mobile的桌面上显示的条目，例如系统提供的“日历”（Calendar），主人信息，以及许多第三方开发的今日插件等等。由于桌面是开机后的第一个屏幕，所以插件显示在屏幕上将会得到用户最多的浏览时间。这里我们主要讲解的是用户自定义插件的开发。自定义插件如下图所示：
实体：“能够独立存在的，作为一切属性的基础和万物本原的东西”。实体是属性赖以存在的基础，必须是自在的，也就是独立的、不依附于其他东西而存在的。
快过年了，想起高中时每年语文老师都会朗读习近平主席的金句名言，以开阔同学们的眼界、猜测高考热点。想到这，心里感慨万千。最近也在复习爬虫的相关知识，于是爬取了三篇习大大的新年贺词，统计词频并生成词云，关注一波近年来我国的热点。
「遇事不决先谷歌」已经是现在很多人查找信息的标准起手了。如果搜索一个词条，百科网站的结果通常会被显示在最显眼的位置。这种人人皆可编辑的网站存储着海量信息，虽然可能不够严谨，但也被很多人作为重要的信息、知识来源。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的分布式可扩展的实时搜索和分析引擎.
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