针对Solr的分词器比较多,其中最常用的的两个是mmseg4j和ik-analyzer,至于他们的区别可以网上查找比较下,这两个分词器都挺好用。我搭建的Solr环境(上一篇 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-01/112393.htm)是4.10.3的最新版本,以下将详细说下mmseg4j的配置。
眼下全量索引17G,不到1300万document花费大约25分钟的时间(Lucene 4.0),吞吐量远远低于lucene nightly build宣称的170G/h的量。换用StandardAnalyzer,有34%的提高,比較下使用的KAnalyzer,mmseg4j1.9.2-snapshot,standardanalyzer,性能分别在1.7M/s,10M/s,20M/s这样量级。所以觉得假设分词性能有明显提高,索引速度应该会有加快。
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。
需求:客户给销售员自己的个人信息,销售帮助客户下单,此过程需要销售人员手动复制粘贴收获地址,电话,姓名等等,一个智能的分词系统可以让销售人员一键识别以上各种信息
在自然语言处理中比较热门的操作就是中文或英文语句分词了,分词就是按照不同的算法和参数将语句分成若干词汇。拆分后的关键词可以进行词频统计或者词云图片生成等,能够快速方便的找到语句的核心主题热点。
全文检索(Full-text Search):先建立索引,再对索引进行搜索的过程,搜索结果为匹配文本
schema.xml是Solr一个配置文件,它包含了你的文档所有的字段,以及当文档被加入索引或查询字段时,这些字段是如何被处理的。这个文件被存储在Solr主文件夹下的conf目录下,默认的路径./solr/conf/schema.xml,也可以是Solr webapp的类加载器所能确定的路径。在下载的Solr包里,有一个schema的样例文件,用户可以从那个文件出发,来观察如何编写自己的Schema.xml。 ##type节点 先来看下type节点,这里面定义FieldType子节点,包括name、class、positionIncrementGap等一些参数。必选参数:
1. 索引 ---- 1. 索引的原理是什么? 对列值创建排序存储,数据结构={列值、行地址}。在有序数据列表中就可以利用二分查找(或者其他方式)快速找到要查找的行的地址,再根据地址直接取行数据。 2. 为什么称为倒排索引? 英文原名为 Inverted index,失败地被翻译成了倒排索引。 应该翻译为:反向索引。 3. 反向索引的记录数会不会很大? 英文单词的大致数量是10万个。 汉字的总数已经超过了8万,而常用的只有3500字。 《现代汉语规范词典》比《现代汉语词典》收录的字和词数量更多。前者是130
最近突然发现本站的全文检索功能失效了,在本地进行调试,发现抛出 TokenStream contract violation异常,很奇怪的异常,因为之前本功能是好好的,也没改动,并且我也没使用TokenStream,异常如下:
对几种中文分析器,从分词准确性和效率两方面进行比较。分析器依次为:StandardAnalyzer、ChineseAnalyzer、CJKAnalyzer、IK_CAnalyzer、MIK_CAnalyzer、MMAnalyzer(JE分词)、PaodingAnalyzer。
Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目,是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,但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,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎(英文与德文两种西方语言)。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能,或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎 全文检索概述 比如,我们一个文件夹中,或者一个磁盘中有很多的文件,记事本、world、Excel、pdf,我们想根据其中的
Apache Lucene是当下最为流行的开源全文检索工具包,基于JAVA语言编写。
SimHash是什么 SimHash是Google在2007年发表的论文《Detecting Near-Duplicates for Web Crawling 》中提到的一种指纹生成算法或者叫指纹提取算法,被Google广泛应用在亿级的网页去重的Job中,作为locality sensitive hash(局部敏感哈希)的一种,其主要思想是降维,什么是降维? 举个通俗点的例子,一篇若干数量的文本内容,经过simhash降维后,可能仅仅得到一个长度为32或64位的二进制由01组成的字符串,这一点非常相似我们的
查询节点负载 [root@esvm03 ~]# curl 'localhost:9200/_cat/fielddata?v' id host
主要参考了两篇文章,使用的安装版本为 coreseek-4.1-beta.tar 文章一,原地址为:http://zhan.renren.com/itbegin?gid=360288849803348
Apache Lucene 是完全用Java编写的高性能,功能齐全的,全文检索引擎工具包,通过lucene可以让程序员快速开发一个全文检索功能。
_cat系列提供了一系列查询elasticsearch集群状态的接口。你可以通过执行 curl -XGET localhost:9200/_cat
yum install gcc make gcc-c++ libtool autoconf automake imakemysql-devel libxml2-devel expat-devel
全文检索是 20世纪末产生的一种新的信息检索技术。经过几十年的发展,特别是以计算机技术为代表的新一代信息技术应用,使全文检索从最初的字符串匹配和简单的布尔逻辑检索技术演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等 非结构化数据 进行综合管理的复合技术。由于内涵和外延的深刻变化,全文检索系统已成为新一代管理系统的代名词,衡量全文检索系统的基本指标和全文检索的内涵也发生巨大变化。
若要此文件生效,需要 1. 将其重命名为uni.lib 2. 将uni.lib放到配置文件中charset_dictpath指定的目录 3. 重建索引 4. 重启searchd
笔者寄语:与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包,简单易懂,分词是一个非常重要的步骤,可以通过一些字典,进行特定分词。大致分析步骤如下:
在安装csft的过程中出现了三种错误情况,错误情况如下错误记录,可以参考修改即可
我们已经支持 PyTorch 自带的所有优化器,唯一需要修改的地方是在配置文件里的 optimizer 域里面。 例如,如果您想使用 ADAM (注意如下操作可能会让模型表现下降),可以使用如下修改:
假设您想增加一个新的叫 MyOptimizer 的优化器,它的参数分别为 a, b, 和 c。 您首先需要在一个文件里实现这个新的优化器,例如在 mmseg/core/optimizer/my_optimizer.py 里面:
由于elasticsearch有plugins机制,监控elasticsearch只需要安装一个head插件
众所周知,mysql等数据库的LIKE模糊搜索不支持索引,因此查询效率极低,需要结合第三方索引引擎程序(索引程序)来提高查询性能。
本文主要是简述一下本人为了完成极市平台赛事过程中,使用 MMSegmentation 语义分割开源库的心得。
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
\qquad mmSegmentation是openmmlab项目下开源的图像语义分割框架,目前支持pytorch,由于其拥有pipeline加速,完善的数据增强体系,完善的模型库,作为大数据语义分割训练及测试的代码框架是再好不过了。 \qquad 在开始本教程之前,你需要解决openmmlab的环境配置问题,好在这个repo上已经有很人性化的步骤讲解了,在此附上链接,就不赘述了:
注意由于语言不同分析器的切分规则也不同,本例子使用StandardAnalyzer,它可以对用英文进行分词。 如下是org.apache.lucene.analysis.standard.standardAnalyzer的部分源码:
楼主在上篇文章中,提出了将词和字分开,用不同的分词器分别构建索引,来解决match_phrase在中文中的短语或者句子匹配问题。详细的内容请看上一篇文章: ES中文分词器之精确短语匹配(解决了match_phrase匹配不全的问题) 为什么要自己写分词器? 楼主想要一种分词器,分词器完全按照词典分词,只要是词典有的词语,分词器就一定要分出来。测试了两个分词器比如说IK,MMseg,都不能按照楼主的要求分词。 MMSeg有考虑到词频,即使使用mmseg_max_word,也不能完全按照词典分词。 IK理论上
OpenMMLab 框架几乎全面覆盖了深度学习视觉任务的方方面面。针对每一个具体的任务,我们都提供了一个相应的算法库,如用于分类任务的 MMClassification,用于检测任务的 MMDetection 和用于分割任务的 MMSegmentation 等等。
众所周知,传统的监督学习任务需要大量的标注数据,如 ImageNet1k 数据集便有 128 万的数据量,而标注如此大量数据更是耗时耗力,以至于数据往往成为了人工智能模型应用的瓶颈之一。
【人工智能头条导读】作者一年前整理了这份关于 NLP 与知识图谱的参考资源,涵盖内容与形式也是非常丰富,接下来人工智能头条还会继续努力,分享更多更好的新资源给大家,也期待能与大家多多交流,一起成长。
本文投稿来自:Yimian Dai,OpenMMLab 社区专属ID:429212,PhD 在读,研究方向包括图像处理、计算机视觉和遥感。
中文分词算法概述: 1:非基于词典的分词(人工智能领域) 相当于人工智能领域计算。一般用于机器学习,特定领域等方法,这种在特定领域的分词可以让计算机在现有的规则模型中,推理如何分词。在某个领域(垂直领域)分词精度较高。但是实现比较复杂。 例:比较流行的语义网:基于本体的语义检索。 大致实现:用protege工具构建一个本体(在哲学中也叫概念,在80年代开始被人工智能),通过jena的推理机制和实现方法。 实现对Ontology的语义检索。 Ontology语义检索这块自己和一朋友也还在琢
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。
球友在 ElasticSearch 版本选型问题中提及:如果要使用ik插件,是不是就使用目前最新的IK对应elasticsearch的版本“8.8.2”?
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在上一文 【全文检索_02】Lucene 入门案例 中我们使用 Lucene 默认分词器对中文版双城记进行分词,这个操作其实是有问题的。哎?!我们明明分词成功而且搜索到了啊,怎么会有问题。我们之前成功搜索是因为我们搜索的是一个关键字,而不是一个关键词。我们先来看一下默认分词器的分词效果是怎么样的。
上图就是原始搜索引擎技术,如果用户比较少而且数据库的数据量比较小,那么这种方式实现搜索功能在企业中是比较常见的。
本打算直接来学习Solr, 现在先把Lucene的只是捋一遍. 本文内容: 1、 搜索引擎的发展史 2、 Lucene入门 3、 Lucene的API详解 4、 索引调优 5、 Lucene搜索结果排名规则 1 搜索引擎的发展史 1.1 搜索引擎的发展史 萌芽:Archie、Gopher 起步:Robot(网络机器人)和spider(网络爬虫) 1、 Robot:网络机器人,自动在网络中运行,完成特定任务的程序,如刷票器、抢票软件等。 2、 spider:网络爬虫,是一中特殊的机器人,抓取(下载)并分析网
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。
我们整合了模块和继承设计到我们的配置里,这便于做很多实验。如果您想查看配置文件,您可以运行 python tools/print_config.py /PATH/TO/CONFIG 去查看完整的配置文件。您还可以传递参数 --cfg-options xxx.yyy=zzz 去查看更新的配置。
在 lucene 的开发过程中,常常会遇到分词时中文识别的问题,lucene提供了 lucene-analyzers-common-5.0.0.jar包来支持分词,但多的是对英语,法语,意大利语等语言的支持,对中文的支持不太友好,因此需要引入中文分词器。
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分词器选择 调研了几种分词器,例如IK分词器,ansj分词器,mmseg分词器,发现IK的分词效果最好。举个例子: 词:<<是的>>哈<\span>撒多撒ئۇيغۇر تىلى王者荣耀sdsd@4342啊啊啊 Standard: 是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئۇيغۇر,تىلى,王,者,荣,耀,sdsd,4342,啊,啊,啊,啊 mmseg_maxword:是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئ,ۇ,ي,غ,ۇ,ر,ت,ى,ل,ى,王者,荣耀,sdsd,4342,啊
纵观整个开源领域,陆陆续续做中文分词的也有不少,不过目前仍在维护的且质量较高的并不多。下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库,以供大家参考使用。
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本文主要介绍四个分词插件(ICTCLAS、IKAnalyzer、Ansj、Jcseg)和一种自己写算法实现的方式,以及一些词库的推荐。
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