搜索引擎通常检索的场景是:给定几个关键词,找出包含关键词的文档。 怎么快速找到包含某个关键词的文档就成为搜索的关键。这里我们借助单词——文档矩阵模型, 通过这个模型我们可以很方便知道某篇文档包含哪些关键词,某个关键词被哪些文档所包含。 单词-文档矩阵的具体数据结构可以是倒排索引、签名文件、后缀树等。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的开源搜索引擎,它广泛应用于全文搜索、日志分析等场景。Elasticsearch 中的索引机制是其高效搜索能力的关键所在,主要包括倒排索引和正排索引。
此文整理的基础是建立在hanlp较早版本的基础上的,虽然hanlp的最新1.7版本已经发布,但对于入门来说差别不大!分享一篇比较早的“旧文”给需要的朋友!
首先,我们知道倒排索引的原理,我们需要构建一个单词词典,但是这个词典里面的数据怎么来呢?我们需要对输入的东西进行分词。这个ES已经考虑过了,所以它内置了一些分词器,但是中国文化,博大精深,有时候自己断句都会有误差,所以我们会用一些国人的插件进行中文分词。这篇文章的重点也就是介绍ES分词原理、内置分词和中文分词。
边界信息是各种中文自然语言处理任务的关键,如分词、词性标注和命名实体识别。之前的研究往往使用高质量的外部词典提供显式的边界信息。然而为保证词典的质量,往往需要大量的人力。为此,在本文使用无监督的统计边界信息,并提出一种将信息直接编码到预训练语言模型中的架构,从而产生边界感知BERT(BABERT),并将BABERT应用于中文序列标注任务的特征归纳。在十个中文序列标记基准上的实验结果表明,BABERT在所有数据集上都具有较好的结果。
Apache Lucene是ElasticSearch使用的全文检索库。了解Lucene之前,需要先了解一些概念:
对于词语的表示,最开始采用one-hot编码,用于判断文本中是否具有该词语;后来发展使用Bag-of-Words,使用词频信息对词语进行表示;再后来使用TF-IDF根据词语在文本中分布情况进行表示。而近年来,随着神经网络的发展,分布式的词语表达得到大量使用,word2vec就是对词语进行连续的多维向量表示。 区别于其它神经网络对词语embedding表示,Mikolov的word2vec非常漂亮,直接采用单层神经网络(或理解为sigmoid函数)对词语进行表示。具体的方法有两种CBOW和Skip-gram,
对于词语的表示,最开始采用one-hot编码,用于判断文本中是否具有该词语;后来发展使用Bag-of-Words,使用词频信息对词语进行表示;再后来使用TF-IDF根据词语在文本中分布情况进行表示。而近年来,随着神经网络的发展,分布式的词语表达得到大量使用,word2vec就是对词语进行连续的多维向量表示。
日前科大讯飞2020年报正式发布,显示智慧教育业务营收取得70.68%的同比高增长。
倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值,而是由属性值来确定记录的位置,因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件,简称倒排文件(inverted file)。
倒排索引是全文搜索引擎的核心数据结构,其主要作用是从文档中提取关键词,并建立关键词到文档的映射关系。这种结构与传统的正排索引(即文档到关键词的映射)相反,因此称为倒排索引。 在倒排索引中,每个关键词都关联着包含该关键词的文档列表,这使得搜索操作能够迅速定位包含特定关键词的文档,从而大幅提高查询效率。
在python中,对词典的值,可以新增,或者修改,如下:
在中文文本中,由于词与词之间没有明显的界限符,如英文中的空格,因此分词是中文自然语言处理的一个基础且重要的步骤。分词的准确性直接影响到后续的语言处理任务,如词性标注、句法分析等。在英文的行文中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界,唯独词没有一个形式上的分界符。分词过程就是找到这样分界符的过程。
第1篇:https://www.cnblogs.com/cgzl/p/10294175.html
2.索引技术 索引是关系型数据库里的重要概念。总的来说,索引就是拿空间换时间。数据库技术和大数据技术会有一个融合的过程,除了前面讲到的B数索引、Hash索引等,还有倒排索引、MinMax索引、BitSet索引、MDK索引等。 大数据的核心是“大”,大数据索引和传统索引最主要的不同考虑点也是数据量的级别增大后索引本身也会变得很大。传统的B树索引是一个全局索引,数据量增大后,可能一台物理机的内存根本无法装下索引本身,每次插入之后,索引更新的代价会大到无法接受。索引本身的分布式需要充分考虑。 另外一个变化就是很多
词干提取是英文语料预处理的一个步骤(中文并不需要),而语料预处理是 NLP 的第一步,下面这张图将让大家知道词干提取在这个知识结构中的位置。
中文分词是中文文本处理的基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块。由于中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词。
由于涉及 8.X 版本 Elasticsearch 以安全方式的连接,这里需要 python 升级到 3.10+ 版本才可以。
在英语中,单词就是“词”的表达,一个句子是由空格来分隔的,而在汉语中,词以字为基本单位,但是一篇文章的表达是以词来划分的,汉语句子对词构成边界方面很难界定。例如:南京市长江大桥,可以分词为:“南京市/长江/大桥”和“南京市长/江大桥”,这个是人为判断的,机器很难界定。在此介绍中文分词工具jieba,其特点为:
分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。当然,我们在进行数据挖掘、精准推荐和自然语言处理工作中也会经常用到中文分词技术。
随着计算机的使用范围更加广泛,社会信息化程度提高,计算机的使用频率增加,人们对自然语言理解也提出了更高的要求,而对于自然语言的理解,则基于中文语义分析的研究和分析。
背景:需要在pyspark上例行化word2vec,但是加载预训练的词向量是一个大问题,因此需要先上传到HDFS,然后通过代码再获取。调研后发现pyspark虽然有自己的word2vec方法,但是好像无法加载预训练txt词向量。
每个人一生中都会遇到一件事情,在事情出现之前不会关心,但是事情一旦来临就发现它极其重要,并且需要在很短的时间内做出重大决定,那就是给自己的新生宝宝起个名字。 因为要在孩子出生后两周内起个名字(需要办理出生证明了),估计很多人都像我一样,刚开始是很慌乱的,虽然感觉汉字非常的多随便找个字做名字都行,后来才发现真不是随便的事情,怎么想都发现不合适,于是到处翻词典、网上搜、翻唐诗宋词、诗经、甚至武侠小说,然而想了很久得到的名字,往往却受到家属的意见和反对,比如不顺口、和亲戚重名重音等问题,这样就陷入了重复寻找和否
背景 企业微信作为典型企业服务系统,其众多企业级应用都需要全文检索能力,包括员工通讯录、企业邮箱、审批、汇报、企业CRM、企业素材、互联圈子等。下图是一个典型的邮件检索场景。 由于过去几年业务发展迅速,后台检索架构面临挑战: 1. 系统在亿级用户,xxx万企业下,如何高效+实时地检索个人企业内数据和所在企业全局数据。 2. 业务模型众多,如何满足检索条件/功能多样化需求。 3. 数据量庞大,检索文本几十TB,如何节约成本。 业界有被广泛使用的开源全文检索引擎,比如:lucene、sphinx等。它
6、自动词性标注:基于词库+(统计歧义去除计划),目前效果不是很理想,对词性标注结果要求较高的应用不建议使用。
Pyhanlp分词与词性标注的相关内容记得此前是有分享过的。可能时间太久记不太清楚了。以下文章是分享自“baiziyu”所写(小部分内容有修改),供大家学习参考之用。
若你是做NLP的,一定对词向量很亲切,若你是做推荐的,对词向量也一定不会陌生,以词向量为代表的序列向量化方法已经成为机器学习中必不可少的实战利器。
迁移学习近年来在图形领域中得到了快速的发展,主要在于某些特定的领域不具备足够的数据,不能让深度模型学习的很好,需要从其它领域训练好的模型迁移过来,再使用该模型进行微调,使得该模型能很好地拟合少量数据的同时又具备较好的泛化能力(不过拟合)。
这篇博客主要阐述我们在分词任务中常用的分词库结巴jieba分词的实现原理,以及之前博客中讲到的HMM在分词中的应用,算是复习与加深理解一下HMM的知识。jieba分词作为一个十年前的分词库,更新到现在依然还是非常好用而且也很经典适合学习。
我们已经接触过函数(function)的参数(arguments)传递。当时我们根据位置,传递对应的参数。我们将接触更多的参数传递方式。 回忆一下位置传递: def f(a,b,c): return a+b+c print(f(1,2,3)) 在调用f时,1,2,3根据位置分别传递给了a,b,c。 关键字传递 有些情况下,用位置传递会感觉比较死板。关键字(keyword)传递是根据每个参数的名字传递参数。关键字并不用遵守位置的对应关系。依然沿用上面f的定义,更改调用方式: print(f(c=3,
来源:机器学习AI算法工程 本文约1000字,建议阅读5分钟 本文介绍了文本向量化的6种常见模式。 一、文本向量化 文本向量化:将文本信息表示成能够表达文本语义的向量,是用数值向量来表示文本的语义。词嵌入(Word Embedding):一种将文本中的词转换成数字向量的方法,属于文本向量化处理的范畴。向量嵌入操作面临的挑战包括: (1)信息丢失:向量表达需要保留信息结构和节点间的联系。 (2)可扩展性:嵌入方法应具有可扩展性,能够处理可变长文本信息。 (3)维数优化:高维数会提高精度,但时间和空间复杂性也被
接上一篇文章大模型相关技术-初识RAG-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com),我们已经对RAG(搜索增强)有了一定的了解,知道了为什么需要RAG和RAG的技术基石,本篇我们将详细学习一下RAG的两大关键技术中的embedding
通过上一篇文章我们大致了解了'搜索引擎'的基本内容,包括'搜索引擎'的作用以及基本的实现过程:
【导读】基于深度学习的机器翻译往往需要数量非常庞大的平行语料,这一前提使得当前最先进的技术无法被有效地用于那些平行语料比较匮乏的语言之间。为了解决这一问题,Facebook提出了一种不需要任何平行语料的机器翻译模型。该模型的基本思想是, 通过将来自不同语言的句子映射到同一个隐空间下来进行句子翻译。近日,Facebook开源了这一翻译模型MUSE: Multilingual Unsupervised and Supervised Embeddings,并提供预训练好的30种语言的词向量和110个大规模双语词典
Negative Sampling 模型的CBOW和Skip-gram的原理。它相对于Hierarchical softmax 模型来说,不再采用huffman树,这样可以大幅提高性能。 一、Negative Sampling 在负采样中,对于给定的词w,如何生成它的负采样集合NEG(w)呢?已知一个词w,它的上下文是context(w),那么词w就是一个正例,其他词就是一个负例。但是负例样本太多了,我们怎么去选取呢?在语料库C中,各个词出现的频率是不一样的,我们采样的时候要求高频词
上一篇文章提到了词向量的相关知识,可如何用计算机对一篇文章或者一些句子进行分词,从而让计算机更好理解句子呢?
经过了2个多月的改进,终于深蓝词库转换2.0版正式与大家见面了。在1.9版本中增加了对Rime拼音输入法的支持,也得到了网友的反馈,所以在2.0版本中增加了几个新功能:
理解语言的核心自然是了解词语在文本中的不同含义。AI科技评论先说个中文笑话先: 领导:「你这是什么意思?」 下属:「没什么意思,意思意思。」 领导:「你这就不够意思了。」 下属:「小意思,小意思。」 领导:「你这人真有意思。」 下属:「其实也没有别的意思。」 领导:「那我就不好意思了。」 下属:「是我不好意思。」 如果让机器来理解这些到底是什么意思,想必它也会头疼的吧。 那么用相对简单的英文?也没有那么简单。毕竟一个单词可能包括数十个意思。 举个例子:「he will receive stock
假如你的公司发布了一款全新的手机产品,新产品的发布带来了来自不同媒体的相关报道、用户反馈。 面对这些数据,你可能希望了解
capital 这个单词我们背过的意思是首都的,然后还有这些意思:首都、资本、大写字母。 这几个意思看似毫无关联,其实都是由词根capi-引申的含义。
面试官:想了解应聘者之前公司接触的ES使用场景、规模,有没有做过比较大规模的索引设计、规划、调优。 解答: 如实结合自己的实践场景回答即可。 比如:ES集群架构13个节点,索引根据通道不同共20+索引,根据日期,每日递增20+,索引:10分片,每日递增1亿+数据, 每个通道每天索引大小控制:150GB之内。
对词的词性标注,词性:动词、名词、形容词等,例如:我/r爱/v北京/ns天安门/ns。其中,ns代表名词,v代表动词,ns、v 都是标注,以此类推。
OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图片中的文字进行查找、提取、识别的一种技术,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
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)。Solr是一个高性能,采用Java开发,
本文分析:HanLP版本1.5.3中二元核心词典的存储与查找。当词典文件没有被缓存时,会从文本文件CoreNatureDictionary.ngram.txt中解析出来存储到TreeMap中,然后构造start和pair数组,并基于这两个数组实现词共现频率的二分查找。当已经有缓存bin文件时,那直接读取构建start和pair数组,速度超快。
本文介绍两种更新一点的词向量,它们分别是2014年由Stanford团队发表的Glove和2017年由Facebook团队发表的fastText
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word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练;并且,该工具得到的训练结果——词向量(word embedding),可以很好地度量词与词之间的相似性。随着深度学习(Deep Learning)在自然语言处理中应用的普及,很多人误以为word2vec是一种深度学习算法。其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。
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