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使用 Elasticsearch 的 NGram 分词器处理模糊匹配

之前有在网上看过一篇文章,主要就是说用 Elasticsearch 处理通配符查询不太适合,然后我在评论中看到作者推荐了一个分词器 NGram。 trigram): [ qui, uic, ick ] Length 4 (four-gram): [ quic, uick ] Length 5 (five-gram): [ quick ] 若要使用 NGram 分词器作为某个字段的分词器,可在索引创建时指定,也可以更新映射关系,以下展示如何在索引创建时指定 NGram 分词器。 { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "ngram_analyzer": { "tokenizer ": "ngram_tokenizer" } }, "tokenizer": { "ngram_tokenizer": { "

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基于ngram-tf-idf的余弦距离

本节介绍 基于ngram-tf-idf的余弦距离计算相似度。 for word in words if word not in self.stopwords ] stop_word = StopWords() # gen 3-gram def _list_3_ngram

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    Elasticsearch 的 NGram 分词器使用技巧

    一、什么是NGram 分词器? NGram分词器是ES自带的具有前缀匹配搜索功能的一个文本分词器。 它能根据文本的步长逐步对写入的文本内容进行约束切割; 二、NGram和index-time搜索推荐原理 搜索的时候,不用再根据一个前缀,然后扫描整个倒排索引了,而是简单的拿前缀去倒排索引中匹配即可 "analyzer": { "ngram_analyzer": { "tokenizer": "ngram_tokenizer" } }, "tokenizer": { "ngram_tokenizer": { "type": "ngram } 四、NGram分词与Match、Match_phrase的实际使用问题 上面的案例中,我们通过使用配置ngram分词可以正常切词,能够将上面的内容按照最小为1,最大 为5的原则依次去切割组合成不同的词

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    基于ngram-tf-idf的余弦距离(gensim实现)

    for word in words if word not in self.stopwords ] stop_word = StopWords() # gen 3-gram def _list_3_ngram

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    白话Elasticsearch23-深度探秘搜索技术之通过ngram分词机制实现index-time搜索推荐

    文章目录 概述 官网 什么是ngram 什么是edge ngram ngram和index-time搜索推荐原理 例子 ? ---- 什么是ngram 什么是ngram 假设有个单词quick,5种长度下的ngram ngram length=1,会被拆成 q u i c k ngram length=2,会被拆成 qu ui 就被称为ngram 。 ---- 什么是edge ngram quick,anchor首字母后进行ngram q qu qui quic quick 上述拆分方式就被称为edge ngram ---- 使用edge ngram = 1 max ngram = 3 使用edge_ngram ,则会被拆分为一下 , h he hel ?

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    Elasticsearch能检索出来,但不能正确高亮怎么办?

    只能更换一种分词Ngram来实现了! 4、什么是Ngram? 4.1 Ngram定义 Ngram是一种基于统计语言模型的算法。 Ngram基本思想:是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作,形成了长度是N的字节片段序列。 4.2 Ngram举例 中文句子:“你今天吃饭了吗”,它的Bi-Gram(二元语法)分词结果为: 你今 今天 天吃 吃饭 饭了 了吗 4.3 Ngram 应用场景 场景1:文本压缩、检查拼写错误、加速字符串查找 数据量大且要求子串高亮,推荐使用:Ngram分词结合match或者match_phrase检索实现。 数据量大,切记不要使用wildcard前缀匹配! 6、小结 为讨论解决线上问题,引申出Ngram的原理和使用逻辑,并指出了wildcard和Ngram的适用业务场景。希望对实战中的你有所启发和帮助! 你在业务中遇到子串匹配和高亮的情况吗?

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    Mysql 如何实现全文检索,关键词跑分

    二、全文解析器ngram ngram就是一段文字里面连续的n个字的序列。ngram全文解析器能够对文本进行分词,每个单词是连续的n个字的序列。 ' MySQL 中使用全局变量 ngram_token_size 来配置 ngram 中 n 的大小,它的取值范围是1到10,默认值是 2。 通常ngram_token_size设置为要查询的单词的最小字数。如果需要搜索单字,就要把ngram_token_size设置为 1。在默认值是 2 的情况下,搜索单字是得不到任何结果的。 咱们看一下Mysql默认的ngram_token_size大小: show variables like 'ngram_token_size' ? ngram_token_size 变量的两种设置方式: 1、启动mysqld命令时指定 mysqld --ngram_token_size=2 2、修改mysql配置文件 [mysqld]

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    极简使用︱Gemsim-FastText 词向量训练以及OOV(out-of-word)问题有效解决

    (10, 4) fasttext_model.wv.syn0_ngrams # 基于单词的n-ngram的向量组 (10, 4) fasttext_model.wv.num_ngram_vectors ngrams_found = 0 for ngram in ngrams: ngram_hash = _ft_hash(ngram) % self.bucket if ngram_hash in self.hash2index: word_vec += ngram_weights[self.hash2index in ngrams: ngram_hash = _ft_hash(ngram) % fasttext_model.wv.bucket if ngram_hash in fasttext_model.wv.hash2index: NgramsVector[ngram] = ngram_weights[fasttext_model.wv.hash2index

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    Mysql全文索引实现模糊查询

    首先,我们来看一下ngramngram是来自文本序列的多个字符的连续序列,其中n表示n个字符的连续序列。 下面例子说明了ngram全文解析器如何进行标记文本,例如,使用ngram对今天真好进行分词: n=1: '今', '天', '真', '好' n=2: '今天', '天真', '真好' n=3: ' 在MySQL中,使用全局变量ngram_token_size来配置ngram中n的大小,它的取值范围是1到10,默认值是2。 启动方法 配置mysql的ngram,打开mysql server的配置文件,编辑在[mysqld]下面加入这样的配置 # vim /etc/my.cnf [mysqld] ngram_token_size server的配置文件,并更新ngram_token_size的配置之后,重启mysql server后,为了使新的ngram生效,需要重建索引才能生效。

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    第30期:索引设计(全文索引中文处理)

    MySQL 从 5.7 就原生提供了处理中文的插件 ngram 来解决这个问题。下面我来介绍下中文处理插件Ngram . 查看 Ngram 插件是否正常加载, 结果显示为 ON 代表加载成功。 mysql> select * from information_schema.plugins where plugin_name = 'ngram'\G *********************** sec) 那针对表 ft_ch , 把全文索引由默认改为 Ngram ,只需加上 with parser ngram 子句即可。 ; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) 那接下来看看 ngram 插件对搜索结果的影响。 可以看到分词数据把标点符号也包含进去了,这也就是 MySQL 的 ngram 插件分词默认为 2 的原因。

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    简介

    ', 'bert', 'albert', 'w2v' mf = ModelFactory( match_models=['bow', 'tfidf', 'ngram_tfidf'] ) ': [('0', 0.2201159065358879), ('1', 0.46476266418455736), ('2', 0.8749225357988296), ('3', 0.0)], 'ngram_tfidf , 0.39205255, 0. ]), 'ngram_tfidf': array([0. , 0. ', 'bert'] # ['bow', 'tfidf', 'ngram_tfidf', 'bert', 'w2v'] # text_embedding = TextEmbedding( ( match_models=['bow', 'tfidf', 'ngram_tfidf', 'w2v'], words_dict=None, update=False ) feature_list

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    100+中文词向量,总有一款适合你

    包含多种representations(包括dense和sparse)、多种词粒度(word、ngram、char等),多种窗口大小,多种语料(百度百科、人民日报等)训练出的Word Embedding 受语言模型问题的启发,我们在上下文中引入了ngram特征。词与词和词与ngram的共现统计数据通常一起用来训练。对于中国人来说,字符通常表达强烈的语义。 在最后,我们使用词与词和词与ngram共现统计数据来学习单词向量。字符的ngram的长度通常在1到4之间。 除了单词,ngram和字符之外,还有其他对词向量产生影响的特征。 语料的详细信息如下所示: 工具包 ---- ---- 所有的词向量都由ngram2vec工具包进行训练。 Ngram2vec工具包是由word2vec和fasttext工具包结合起来进行构造,支持抽取任意上下文特性。

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    mysql全文索引使用

    mysql会自动为我们切词,从MySQL 5.7.6开始,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持中文、日文、韩文分词。性能怎么样呢?我们在后面进行测试。 ngram全文解析器 ngram就是一段文字里面连续的n个字的序列。ngram全文解析器能够对文本进行分词,每个单词是连续的n个字的序列。 ' MySQL 中使用全局变量ngram_token_size来配置ngram中n的大小,它的取值范围是1到10,默认值是2。 通常ngram_token_size设置为要查询的单词的最小字数。如果需要搜索单字,就要把ngram_token_size设置为1。在默认值是2的情况下,搜索单字是得不到任何结果的。 全局变量ngram_token_size的两种设置方法: 1、启动mysqld命令时 mysqld --ngram_token_size=2 2、修改MySQL配置文件 [mysqld] ngram_token_size

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    N元分词算法

    /usr/bin/env python class NGram(object): def __init__(self, n): # n is the order of n-gram scan(self, sentence): # file your code here for line in sentence: self.ngram for i in self.bigram: fip.write("%s %d\n" % (i,self.bigram[i])) # caluclate the ngram of the words # # @param words list{str} # @return none def ngram(self, words =0: sentence.append(line.strip()) uni = NGram(1) bi = NGram(2) uni.scan(sentence

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    N元分词算法

    /usr/bin/env python class NGram(object): def __init__(self, n): # n is the order of n-gram scan(self, sentence): # file your code here for line in sentence: self.ngram for i in self.bigram: fip.write("%s %d\n" % (i,self.bigram[i])) # caluclate the ngram of the words # # @param words list{str} # @return none def ngram(self, words =0: sentence.append(line.strip()) uni = NGram(1) bi = NGram(2) uni.scan(sentence

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    Keras深度神经网络训练IMDB情感分类的四种方法

    >>> create_ngram_set([1, 4, 9, 4, 1, 4], ngram_value=2) {(4, 9), (4, 1), (1, 4), (9, 4)} >>> create_ngram_set([1, 4, 9, 4, 1, 4], ngram_value=3) [(1, 4, 9), (4, 9, 4), (9, 4, 1), (4, 1, 4)] + 1): for ngram_value in range(2, ngram_range + 1): ngram = tuple(new_list set_of_ngram = create_ngram_set(input_list, ngram_value=i) ngram_set.update(set_of_ngram) (X_train, token_indice, ngram_range) X_test = add_ngram(X_test, token_indice, ngram_range) print

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    总结一些ES不常用的filter

    filter ngram filter的意义可以参考ngram tokenize,后者相当于是keyword tokenizer 加上 ngram filter,效果是一样的。 说着挺抽象,来个例子: GET _analyze { "tokenizer": "ngram", "text": "北京大学" } GET _analyze { "tokenizer" : "keyword", "filter": [{"type": "ngram", "min_gram":1, "max_gram":2 }], "text" : "北京大学" } 可以看到有两个属性 , min_gram 在单词中最小字符长度,且默认为1 max_gram 在单词中最大字符长度,且默认为2 max和min的间隔,也就是步长默认最大只能是1,可以通过设置索引的max_ngram_diff 修改,示例如下: PUT /ngram_example { "settings" : { "index": { "max_ngram_diff": 10 },

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    MySQL 全文索引 实现相似度搜索

    如何解决 在Mysql 5.7.6后 Mysql内置了ngram分词疫情, 可以实现中文, 日文, 韩文的解析. 我们需要对指定字段建立全文索引并指定分词引擎. 需要注意: 建立全文索引的字段 数据类型只能为 VARCHAR, TEXT, CHAR 设置分词 我们需要先设置ngram的分词长度, 由于中文词语一般为两个字, 所以建议设置为2 mysqld --ngram_token_size =2 也可以通过修改mysql配置文件, 指定ngram_token_size=2 建立索引 选定分词引擎建立FLULTEXT索引 ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT INDEX `index_name`(`column_name`) WITH PARSER ngram; 进行搜索 建立索引后, 可以通过 match against语句进行搜索 SELECT * FROM

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    入门 | CNN也能用于NLP任务,一文简述文本分类任务的7个模型

    我会进行这些尝试: 用词级的 ngram 做 logistic 回归 用字符级的 ngram 做 logistic 回归 用词级的 ngram 和字符级的 ngram 做 Logistic 回归 在没有对词嵌入进行预训练的情况下训练循环神经网络 基于字符级 ngram 的词袋模型 我们从未说过 ngram 仅为词服务,也可将其应用于字符上。 ? 如你所见,我们将对字符级 ngram 使用与图中一样的代码,现在直接来看 4-grams 建模。 字符级 ngram 很有效,在语言建模任务中,甚至可以比分词表现得更好。像垃圾邮件过滤或自然语言识别这样的任务就高度依赖字符级 ngram。 字符级 ngram 模型的性能要比词级的 ngram 更好。 3. 基于词级 ngram 和字符级 ngram 的词袋模型 与词级 ngram 的特征相比,字符级 ngram 特征似乎提供了更好的准确率。

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