参考 https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/scoring-theory.html#tfidf
摘要本文将了解一下ElasticSearch控制相关度分数的TF/IDF，和向量空间模型
SkrShop系列终于更新了，本次带来电商搜索页面的介绍，本电商搜索系列分为两篇文章：
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。
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。
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？
ES是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮我们从海量的数据中快速找到我们需要的内容。
Elasticsearch 的开源分析可视化工具，与存储在 Elasticsearch 中的数据进行交互。
简单的理解，特征工程可以看做数据分析中的数据处理和变换，把分析的内容转换成机器学习算法能读懂和工作的形式。针对不同的知识领域和任务，需要的特征不同，因此机器学习算法，还需要和领域内的知识相结合。
elasticsearch 提供了几个内置的分词器：standard analyzer(标准分词器)、simple analyzer(简单分词器)、whitespace analyzer（空格分词器）、language analyzer（语言分词器）
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
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率) 是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。
如上图所示，index中有这样四个字段：title content question answer。要查询这四个字段，支持最多输入5个关键词模糊查询，多关键词以空格隔开。
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：
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。
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。
to_char(create_time, :"SYS_B_1") as create_time,
在本教程中，我们将讨论朴素贝叶斯文本分类器。朴素贝叶斯是最简单的分类器之一，只涉及简单的数学表达，并且可以使用PHP，C＃，JAVA等语言进行编程。
这篇文章有点深度，可能需要一些Lucene或者全文检索的背景。由于我也很久没有看过Lucene了，有些地方理解的不对还请多多指正。 更多内容还请参考整理的ELK教程 关于Term Vectors 额，对于这个专业词汇，暂且就叫做词条向量吧，因为实在想不出什么标准的翻译。说的土一点，也可以理解为关于词的一些统计信息。再说的通俗点，如果想进行全文检索，即从一个词搜索与它相关的文档，总得有个什么记录的信息吧！这就是Term Vectors。 为了不干扰正常的理解，后续就都直接称呼英文的名字吧！免得误导..
hello各位网安少侠！ WIKI知识大陆2.0已经正式上线一段时日 期间6大部落，50+营地 共累计收录7533个安全相关词条！ 大家感受如何呀？新功能已经玩转了没 为了感谢各位共建者的辛勤付出 以及扩大共建者的队伍 「WIKI知识大陆 · 全民共建计划」正式启动！ 为各位共建者带来不间断的福利！ 话不多说一起来看看吧~ 活动时间 2022.07.20-2022.08.10 活动地址 https://wiki.freebuf.com/lucky （点击阅读原文或复制到浏览器打开） 共建100%
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。
2018年增补版，增加了近一两年出现的一些常见的新的名词，大约20个，并做了详细的解释。
最近实习期间在做一个对新闻文本情感分析的项目。在此，用京东的商品评论练手，从数据采集到模型实现完整地写一遍，以备未来回顾所需。事实上，我采用的方法并不困难，甚至有点naive，所以权且作为练手吧。 本文代码在公众号 datadw 里 回复 京东 即可获取。 数据采集 在这里为了避免人工标注的麻烦，使用的是京东iPad的用户评论 https://item.jd.com/4675696.html#none 事实上，NLP情感分析中最花时间的就是人工标注。 仔细查看调试台可以很容易地发现商品的评论信息都是用
在大部分情况下,程序的瓶颈都在于数据库,所以为了减少数据库的压力,我们会通过缓存(减少数据库查询),分布式数据库,读写分离等方式去减少数据库本身的curd压力.
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。
（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；
大数据文摘作品 转载具体要求见文末 作者|Jiaxu Luo, Charles Leung, Danli Zeng, Samriddhi Shakya 翻译校对|吴小雯 Francis 姜范波 寒
不会吧、不会吧，不会还有朋友没看《隐秘的角落》吧，如果没有断网的话，最近朋友圈、微博等都应该被这部只有十二集的国产网剧刷屏了。开播初豆瓣评分就已经达到9.0，甚至一度窜到9.2，要知道国产电视剧过9分的都寥寥无几，更何况还只是一部网剧，可能绝大部分人与这部剧本无缘，但是选择看剧的契机也正是这超高的评分。
导读：TF-IDF是NLP中的一个很基础的方法，一般不太会单独使用，但在很多应用场景确是随处可见他的身影。
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）。
文章主要介绍了如何利用机器学习算法对RSS源进行分类和过滤。首先介绍了RSS源的分类和过滤的必要性，然后详细介绍了基于机器学习算法的RSS源过滤方法，包括特征提取、模型训练和过滤策略等。最后，介绍了一个基于机器学习算法的RSS源过滤系统的设计与实现。
ES 官网：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/
无论是大学期间的小论文还是令人头秃的毕业论文, 查找文献是必不可少的环节. 而这个过程说到底就两句话:
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。
文本特征向量 经典的向量空间模型(VSM: Vector Space Model)由Salton等人于60年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。文本挖掘系统采用向量空间模型,用特征词条(T1 ,T2 ,…Tn) 及其权值Wi 代表目标信息,在进行信息匹配时,
【编者按】：随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。以统计理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文章，为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。 本文为第一部分，着重介绍文本预处理以及特征抽取的方法。第二部分将会着重介绍特征向量
文本框自动完成是一项十分常见的功能。从表单的自动填充到搜索引擎的智能提示，这个功能极大地提高了用户的输入效率，也有效地防止了手误的可能。 但是，积极进取的你，有没有想过如此快速出现的自动完成是如何实
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。
一直想写些东西来记录我的机器学习之路（包括学术和工业），经过N多次决定，终于下定决心把自己积累的点点滴滴保存下来，一方面帮助自己更好的归纳之前研究和使用过的技术，另一方面希望大家多多提出宝贵意见，一起学习进步，有说的不对的地方还请多多包涵。
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.
一对相似问Q1、Q2。 • 正样本： 找到Q1’，与Q1相似度 > 0.7 找到Q2’，与Q2相似度 > 0.7 增强结果，得到正样本：Q1’、Q2’
目前的分区方案都依赖KV数据模型。KV模型简单，都是通过K访问记录，自然可根据K确定分区，并将读写请求路由到负责该K的分区。
互联网时代，信息纷繁海量，人们通过搜索引擎直达“心中所想”已是常态。那么搜索引擎到底是如何高效查找目标内容呢？本文主要介绍搜索引擎里一个比较重要的结构——倒排索引。 1 倒排索引简介 倒排索引（英文：Inverted Index），是一种索引方法，常被用于全文检索系统中的一种单词文档映射结构。现代搜索引擎绝大多数的索引都是基于倒排索引来进行构建的，这源于在实际应用当中，用户在使用搜索引擎查找信息时往往只输入信息中的某个属性关键字，如一些用户不记得歌名，会输入歌词来查找歌名；输入某个节目内容片段来查找该
分析（analysis）是在文档被发送并加入倒排索引之前，ES在其主体上进行的操作。在文档被加入索引之前，ES让每个被分析字段经过一系列的处理步骤。
「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。
现在我们已经讨论了搜索结构化数据的一些简单用例，是时候开始探索全文搜索了 - 如何在全文字段中搜索来找到最相关的文档。
但是，有时我们无法非常明确地得到分类，例如当数据量非常大时，计算每个样本与预测样本之间的距离或是构建决策树都会因为运算量过大而力不从心。
我们知道在做SEO过程中，写内容是一个非常重要的事情，同时做页面标题优化也是重中之重，这就要求我们利用最简短的文字去覆盖更多的相关关键词，为此，在SEO进阶的道路上，特别是对于百度而言，我们认为你可能有必要去研究一下百度分词算法的相关策略，因此，我们推荐下面这篇相对早期的文章，供大家拓展思维：
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