前言：最近翻开了之前老杨（杨中科）的Lucene.Net站内搜索项目的教学视频，于是作为老杨脑残粉的我又跟着复习了一遍，学习途中做了一些笔记也就成了接下来您看到的这篇博文，仅仅是我的个人笔记，大神请呵呵一笑而过。相信做过站内搜索的.Net程序员应该对Lucene.Net不陌生，没做过的也许会问：就不是个查询嘛！为什么不能使用Like模糊查找呢？原因很简单：模糊查询的契合度太低，匹配关键字之间不能含有其他内容。最重要的是它会造成数据库全表扫描，效率低下，即使使用视图，也会造成数据库服务器"亚历山大"！因此，有必要了解一下Lucene.Net这个神器（也许现在早已不是）！
Lucene.Net Lucene.net是Lucene的.net移植版本，是一个开源的全文检索引擎开发包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，是一个Library.你也可以把它理解为一个将索引,搜索功能封装的很好的一套简单易用的API(提供了完整的查询引擎和索引引擎)。利用这套API你可以做很多有关搜索的事情,而且很方便.。开发人员可以基于Lucene.net实现全文检索的功能。 注意：Lucene.Net只能对文本信息进行检索。如果不是文本信息，要转换为文本信息，比如要检索E
jieba是python下的一个检索库, 有人将这个库移植到了asp.net 平台下, 完全可以替代lucene.net以及盘古分词的搭配
1.Optimization Thresholds – Grouping and Aggregating Data, Part 4
小编现就读于山东师范大学历山学院，大三学生。计算机与科学技术专业。专科毕业于青岛职业技术学院，物联网应用技术专业。
前言：目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作，不过自己是把别人做好的项目进行迁移。因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ，PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的。不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本，4.8.0 bate版，而PanGu分词，目前有人正在做，貌似已经做完，只是还没有测试~，Lucene升级的改变我都会加粗表示。 Lucene.net 4.8.0 https://g
前言：目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作，不过自己是把别人做好的项目进行迁移。因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ，PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的。不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本，4.8.0 bate版，而PanGu分词，目前有人正在做，貌似已经做完，只是还没有测试~，Lucene升级的改变我都会加粗表示。
前言：目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作，不过自己是把别人做好的项目进行迁移。因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ，PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的。不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本（4.8.0 bate版），而PanGu分词，目前有人正在做，貌似已经做完，只是还没有测试~，Lucene升级的改变我都会加粗表示。 Lucene.net 4.8.0 https://
nltk是一个python工具包, 用来处理和自然语言处理相关的东西. 包括分词(tokenize), 词性标注(POS), 文本分类, 等等现成的工具. 1. nltk的安装 资料1.1: 黄聪：Python+NLTK自然语言处理学习（一）：环境搭建 http://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2157437.html 这个图文并茂, 步骤清晰, 值得一看. 我想我没必要再重新写一遍了, 因为我当时也是按照他这样做的. 资料1.2: 把py
自从学习.NET以来，优雅的编程风格，极度简单的可扩展性，足够强大开发工具，极小的学习曲线，让我对这个平台产生了浓厚的兴趣，在工作和学习中也积累了一些开源的组件，就目前想到的先整理于此，如果再想到，就继续补充这篇日志，日积月累，就能形成一个自己的组件经验库。
前言：上一篇我们学习了Lucene.Net的基本概念、分词以及实现了一个最简单的搜索引擎，这一篇我们开始开发一个初具规模的站内搜索项目，通过开发站内搜索模块，我们可以方便地在项目中集成站内搜索功能。本次示例Demo麻雀虽小，五脏俱全，值得学习。
今天还是概念性的内容，但是这些概念却是整个搜索引擎中最重要的概念。可以说，所有的搜索引擎就是实现了类似的概念才能称之为搜索引擎。而且今天的内容其实都是相关联的，所以不要以为标题上有四个名词就感觉好像内容很多一样，其实它们都是联系紧密的，一环套一环的。
这个暑假把ITCAST的2011年2月的.NET就业班的视频看了一遍，因为以前把免费的2010版和2011版的视频都看了一遍，所以这次选择了其中的几个部分作为重点学习对象。一个就是呼叫中心项目（前面已经做了总结），一个是.NET高级特性讲解（委托、事件、GC、CLR等等），另一个是图书商城项目（主要是基于WebForm的，拖着快速过了一遍，技术点都已在以前学校的项目中练过），还有这个如鹏网CMS系统（重点在于大访问量的互联网网站开发技术上），最后是ASP.NET MVC开发方式。高级特性部分掌握的不是很熟练，还需要通过《你必须知道的.NET》来巩固一下，重点在于深入.NET Framework。而对于ASP.NET MVC，重点在于了解MVC模型的原理、与WebForm的差别，后续会选择一个基于MVC的项目来巩固实践。这次对CMS系统开发学习做一个小小总结，以便梳理一下这段时间以来的学习（白天忙，晚上学习，很累很值得）。
摘要：第八届“开源中国开源世界”高峰论坛将于6月28-29日在北京航空航天大学隆重召开，本次大会特别邀请国内外知名开源项目发起人、活跃的开源布道师、有影响力的开源社区负责人等开源精英齐聚现场。
这段例子代码用的Lucene.Net2.9.2版本。现在最新版本是Lucene.Net3.0;Lucene.Net可以使用NuGet的安装得到
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Nutch 是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。可以为什么我们需要建立自己的搜索引擎呢？毕竟我们已经有google可以使用。这里我列出3点原因：
1 NER简介 NER（Named Entity Recognition，命名实体识别）又称专名识别，是自然语言处理中常见的一项任务，使用的范围非常广。命名实体通常指的是文本中具有特别意义或者指代性非常强的实体，通常包括人名、地名、机构名、时间、专有名词等。NER系统就是从非结构化的文本中抽取出上述实体，并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体，比如产品名称、型号、价格等。因此实体这个概念可以很广，只要是业务需要的特殊文本片段都可以称为实体。以下将详细介绍达观数据在文本语义理解过程中是如何构建中文NER系统
传统的WAF，依赖规则和黑白名单的方式来进行Web攻击检测。该方式过分依赖安全人员的知识广度，针对未知攻击类型无可奈何；另一方面即使是已知的攻击类型，由于正则表达式天生的局限性，以及shell、php等语言极其灵活的语法，理论上就是可以绕过，因此误拦和漏拦是天生存在的；而提高正则准确性的代价就是添加更多精细化正则，由此陷入一个永无止境打补丁的漩涡，拖累了整体性能。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 伙伴们，最近是否感受到了夏天的热情似火呢？ 六月，不仅带来了热情似火的夏天，也带来了很多火爆的重磅新书！博文菌精挑细选了12本六月的爆款新书，这其中既有大师级重磅新版神作，影响了数百万互联网从业者、跨越时代的诚意之作，帮你用底层内功对抗中年焦虑的秘籍等，让你无惧裁员；更有给你全新的思维冲击和观感体验的、像看电影一样轻松自在的破局之书，带你在魔幻错乱的时代做稳稳落子的九段高手！ 燥热的天气，不如静下来读一本书，感受清凉一夏！ ---- 01 ▊《
每隔一段时间(一周到一个月)拿出1到2天来做一个好玩的东西，不求回报，只为快感。 前两天刚买了一本电子书《海子的诗》，晚上读了快一半，好多诗里面都提及了麦子和村庄。想到可以对海子的所有的诗来个词频分析，顺便做一个词云图片。
Visual Studio 2013 扩展 CodeMaid： 可快速整理代码文件，清理不必要的代码和杂乱的格式。并在开发时实时提供代码复杂度的报告，以便帮助开发人员降低代码复杂度、提高代码质量。 CssCop：可以帮助开发者检查和编写优秀的css代码，提高css对浏览器的兼容性、编码质量和渲染性能。 NuGet Package Manager for Visual Studio 2013: 一组用于自动执行从VS项目中安装、升级、配置和删除依赖包的过程的工具。本文档中的前后端技术选型中的绝大部分包会使用该
自去年 BERT 论文发出，正巧半年，不光各大榜单上尽是 BERT 之名，最近公布 NAACL 最佳长论文也给了 BERT，正所谓实至名归。
偶然看到了 Robbin 的一则胶片 《JavaEye 网站架构解密》，说到了一些 JavaEye 的一些实现，那就来看看有哪些有意思的东西。
BERT 预训练模型就如宰好待烹的猪，则 finetune 便是烹饪之法，猪头能用来做成香糯浓醇的烧猪头肉，猪蹄能用来做成劲道十足的红烧猪蹄，身上的梅花肉，五花肉，里脊肉也各有各的做法。于是对于 Bert finetune，也就有各种料理之法。
有很多朋友有的因为兴趣，有的因为生计而走向了.Net中，有很多朋友想学，但是又不知道怎么学，学什么，怎么系统的学，为此我以我微薄之力总结归纳写了一篇.Net web开发技术栈，以此帮助那些想学，却不知从何起的朋友。
在 form 表单的前端布局中，我们经常需要将文本框的提示文本两端对齐，例如： 比较粗暴的做法是在需要隔离边距的文本中加标签，然后分别控制每个文字的边距，这种方法比直接加空格或者占位符更精准，我之前
Outline轮廓 绘制于元素周围的一条线，在边框border的外围，起突出元素的作用。
问题：如何估计评论的有用性并将其恰当地推荐给消费者（review helpfulness prediction）
Elasticsearch是一个流行的全文搜索引擎，能够高效地处理大量的复杂查询。在处理中文文本数据时，需要将文本进行分词处理，并对分词结果进行索引和搜索。ES提供了多种中文分词器，能够适应不同场景和需求。本文将详细介绍ES中的中文分词技术。
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁二次转载
本篇文章测试的哈工大LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和jieba、FoolNLTK、HanLP这六大中文分词工具是由 水...琥珀 完成的。相关测试的文章之前也看到过一些，但本篇阐述的可以说是比较详细的了。这里就分享一下给各位朋友！
本篇给大家分享baiziyu 写的HanLP 中的N-最短路径分词。以为下分享的原文，部分地方有稍作修改，内容仅供大家学习交流！
不同于英文等语言中天然的以空格为分隔的分词方式，中文的分词本身就需要针对语意进行理解，这使得其分词便成为了一个复杂的问题。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在做文本挖掘的时候，首先要做的预处理就是分词。英文单词天然有空格隔开容易按照空格分词，但是也有时候需要把多个单词做为一个分词，比如一些名词如“New York”，需要做为一个词看待。而中文由于没有空格，分词就是一个需要专门去解决的问题了。无论是英文还是中文，分词的原理都是类似的，本文就对文本挖掘时的分词原理做一个总结。 分词的基本原理 现代分词都是基于统计的分词，而统计的样本内容
将文本转换成一系列单词的过程，也称文本分析，在 ES 里称为 Analysis。 比如文本【JavaEdge 是最硬核的公众号】，分词结果是【JavaEdge、硬核、公众号】
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。不同于英文的是，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，分词效果将直接影响词性、句法树等模块的效果。当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。
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中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块，不同于英文的是，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，分词效果将直接影响词性，句法树等模块的效果，当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。在人机自然语言交互中，成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果，帮助计算机理解复杂的中文语言。
从不同的角度看待中文句子，可能使中文分词任务（CWS）的标准完全不同。例如「总冠军」既可以看成独立的词，也能理解为「总」和「冠军」两个词。以前这种情况非常难解决，我们只能定一些字典或规则来加强这些词的划分。
在Elasticsearch中，处理倒排索引中的分词问题主要涉及两个方面：索引时的分词和查询时的分词。
Elasticsearch 搜索引擎内置了很多种分词器，但是对中文分词不友好，所以我们需要借助第三方中文分词工具包。
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
大模型（LLM）主要依赖于分词器（Tokenizer ）将文本转换为Tokens，目前主流开源大模型基本上都是基于英文数据集训练得到的，然而，此类模型当处理其它语言时效率会降低。为此，为了能够将原始 LM 分词器替换为任意分词器，而不会降低性能，本文作者定义了一个新挑战：零样本分词器迁移(ZeTT，Zero-Shot Tokenizer Transfer），训练了一个适配各种模型的超网络（Hypernetwork），解耦LLM分词器(Tokenizer)，增强LLM跨语言处理性，实验表明：在跨语言和编码任务上可媲美原始模型。
Elasticsearch搜索中比较重要的就是分词了，通过分词将内容拆分成不同的关键词，然后通过关键词的匹配度来打分排序选择结果，Elasticsearch默认是支持分词的，但是对中文的分词就可想而知了，所以中文分词需要自行安装差件，推荐IK分词插件。
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