经过上篇文章的学习，我们已经了解到了 XS 中的默认索引配置是在哪里，也了解到了配置文件如何加载以及服务端的一些简单配置。今天，我们要学习的重点就是剩下的内容，也是非常重要的内容，那就是索引字段的配置定义以及字段设计。
正式进入到分词部分的学习了，这也是我们搜索引擎学习的最后一个部分了。在这里，我们还是以 XS 默认的 SCWS 分词器为基础进行学习，但是，就像之前的其它内容一样，原理和概念部分的内容很多都是相通的。即使你将来要用 Jieba 分词或者 IK 分词，它们所有的原理和 SCWS 都是大差不差的。
上回我们已经学习了一些简单的搜索功能，比如设置搜索语句、分页方法、数量查询以及高亮和折叠的查询效果。而今天，我们将更加深入地学习其它搜索相关的内容。最核心的，就是布尔查询，也就是类似于我们在数据库中的 AND 和 OR 之类的语法。不过在这之前，就像是 Explain 可以分析数据库的查询语句一样。XS 也为我们提供了一个可以查看分词结果以及查询条件的方法，我们得先来学会它的使用。
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python自然语言处理 NLTK 库用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
那么 NLP 到底是什么？学习 NLP 能带来什么好处？
最近正在做appsite框架传统网站架构的拓展、其中不免有SEO的部分。 在网上做了一点功课，meta中的 description比较关键，keywords据说已经不再受搜索引擎的关照了，不过这种事情现在不能盲目相信，既然做一个网站那么还是应该要照顾好关键词。但是没必要付出过高的人力成本，所以我这里想到的还是使用分词扩展来自动生成关键词。 这样做的好处是，无论搜索引擎是否在意关键词，我们有和内容相关度很高的关键词，这不会对我们带来损失。 基于程序算法生成的关键词，不需要我们花费人力成本，包括可以在后台控制是否开启该功能。
经过上篇文章的学习，相信大家对分词的概念已经有了更深入的了解了吧。我们也知道了，SCWS 是 XS 中的一个重要组成部分，但它也是可以单独拿出来使用的。而对于分词器来说，不管是 SCWS 还是现在流行的 IK、Jieba ，其实概念方面都是差不多的。比如说它们都需要字典来做为分词的依据，也会有停用词库这一类的附加字典。今天，我们主要来学习的就是 SCWS 字典相关的一些配置。此外，还有自定义分词器的实现。
搜索引擎系列的最后一篇了。既然是最后一篇，那么我们也轻松一点，直接来看一套非常有意思的纯 PHP 实现的搜索引擎及分词方案吧。这一套方案由两个组件组成，一个叫 TNTSearch ，另一个则是大名鼎鼎的结巴分词的 PHP 版本。它们都是纯 PHP 实现的，非常轻量级的搜索引擎和分词工具，最主要的是，如果各位大佬有兴趣，可以深入学习它们的源码。之前就一直在强调，所有的原理都是相通的，通过对这两个组件的学习，其实就能清楚 Xapian 和 SCWS 也就是 XS 整个系统是怎么运行的。甚至也可以说，就能了解到 ES 和 IK 是大致是怎么运行的了。
基于文本分析的场景有词云图、基于距离的文本聚类、基于监督的文本分类、情感分析等等。不管是文档库，文章、段落或句子，针对文本挖掘的基础都集中于词的分析，即针对文档库/段落/句子等的分词（切词）。词是很多中文自然语言处理的基础，分词有助于提取文档的特征，对后续的分类模型构建有很大影响。jiebaR包的切词手段有多种，比如基于最大概率法mp，隐马尔科夫hmm，最大概率法+隐马尔科夫混合法mix，查询法query。jiebaR 包参考链接: http://qinwenfeng.com/jiebaR/。
本机是win10 64位，已经安装了pip工具，关于pip下载安装（here），然后win+R，输入pip install jieba，效果如下：
文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类，前者是有监督的挖掘算法，后者是无监督的挖掘算法。
前言 在使用mysql的时候,为了查询速度,我们都会使用索引这个东西 现在问题来了,索引对 like "%xx%" 是不生效的,这就意味着无法快速的模糊匹配查询数据,那么有什么办法解决这个问题吗?
人们把词语组合成句子来表达意义，对于一句中文，人可以借助知识明白哪些是词，进而理解语句的含义，而计算机很难做到。确定句子中的词，是计算机理解中文的基础。jieba库是一款优秀的Python第三方中文分词库。
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。
在逐渐步入DT（DataTechnology）时代的今天，自然语义分析技术越发不可或缺。对于我们每天打交道的中文来说，并没有类似英文空格的边界标志。而理解句子所包含的词语，则是理解汉语语句的第一步。汉语自动分词的任务，通俗地说，就是要由机器在文本中的词与词之间自动加上空格。
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。
上面方法虽然可行，但是当字符串长度特别长的时候耗时比较久，性能上有一些缺陷，这时候我们可以利用前缀字典进行优化，提高代码执行效率
分词（word tokenization），也叫切词，即通过某种方式将句子中的各个词语识别并分离开来，使得文本从“字序列”的表示升级为“词序列”表示。分词技术不仅仅适用于中文，对于英文、日文、韩文等语言也同样适用。
前面几个章节我们使用到了 Lucene 的中文分词器 HanLPAnalyzer，它并不是 Lucene 自带的中文分词器。Lucene 确实自带了一些中文分词器，但是效果比较弱，在生产实践中多用第三方中文分词器。分词的效果直接影响到搜索的效果，比如默认的 HanLPAnalyser 对「北京大学」这个短语的处理是当成完整的一个词，搜索「北京」这个词汇就不一定能匹配到包含「北京大学」的文章。对语句的处理还需要过滤掉停用词，除掉诸于「的」、「他」、「是」等这样的辅助型词汇。如果是英文还需要注意消除时态对单词形式的影响，比如「drive」和「driven」、「take」和「taked」等。还有更加高级的领域例如同义词、近音词等处理同样也是分词器需要考虑的范畴。
果不其然，第三篇出去后就有很多人在问我为毛没有PostGIS，其实我内心的小算盘是：如果你们不提这玩意我就不写了，你们提了我就安排到后面补充一下。
jieba 分词我觉得是Python中文分词工具中最好用的一个工具包。想要入门自然语言处理，jieba分词有必要好好掌握一下，今天带大家入门一下jieba分词包。 首先简单介绍一下jieba分词的原理，jieba分词采用的是基于统计的分词方法，首先给定大量已经分好词的文本，利用机器学习的方法，学习分词规律，然后保存训练好的模型，从而实现对新的文本的分词。主要的统计模型有：N元文法模型N-gram，隐马尔可夫模型HMM，最大熵模型ME，条件随机场模型CRF等。 jieba分词包含三个主要的类，分别是jie
学习完索引操作最核心的增、删、改操作之后，我们再来学习它的其它一些功能。其中，比较有意思的是一个同义词操作的功能，我们先来看看这个功能的操作。
中文分词一直是自然语言处理的一个痛处，早在08年的时候，就曾经有项目涉及到相关的应用（Lunce构建全文搜索引擎），那时的痛，没想到5年后的今天依然存在，切分效果、扩展支持、业务应用等方面依然不甚理想。收费的版本不提了，原因自不必言表，开源版本中，发现之前曾经活跃的版本，大多已经没落（好几年没更新了），存活下来的寥寥无几。我是一个守旧的人，评估版本的选择有些保守，至少目前为止，只看1.0正式版本之后的版本，0.XX的不在考虑范围之内，用了一个周末的时间，对比了十多款的样子，个人感觉源于中科院ICTCLAS的smartcn和IKAnanlyzer效果还是不错的。
在例句“在财经大学读书”中，我们利用前缀词典进行文本切分，“在”一字没有前缀，只有一种划分方式；“财”一字，则有“财”、“财经”、“财经大学”三种划分方式；“经”一字，也只有一种划分方式；“大”一字，则有“大”、“大学”两种划分方式，通过这样的划分方式，我们就可以得到每个字开始的前缀词的划分方式。 数字1-7代表每个词位置，对于位置1，就是1-1的意思，表示“在”一字，对于2-（2、3、5），表示从位置2开始，2-2、2-3、2-5都表示词，即“财”、“财经”、“财经大学”，对于每一个位置的划分，都会形成收尾位置相连，最终构成一个有向无环图。
2.索引 （正向索引 -> like %key% ; 反向索引 -> 先建关键词列表）
啥？还要单独讲一下啥是搜索引擎？不就是百度、Google嘛，这玩意天天用，还轮的到你来说？
又是收尾阶段了，其实在搜索，也就是 XSSearch 这个对象中，剩下的属性方法已经不多了。很多方法和属性在之前的学习中我们都已经使用过或者接触过了，剩下的都是一些锦上添花的功能，但往往这类的功能，却又有着各种不同的惊喜。好吧，到底是惊喜还是惊吓，咱们看完再说吧。
官方文档对模糊匹配：编辑距离是将一个术语转换为另一个术语所需的一个字符更改的次数。这些更改可以包括：
中文分词是中文自然语言处理的基础，中文分词的正确率如何直接影响后续的词性标注（也有些词性标注算法不需要事先分词，但标注效果往往比先分词后标注差），实体识别、句法分析、语义分析。常用的分词方法主要有依赖词典的机械分词和序列标注方法。
"结巴"中文分词：做最好的 PHP 中文分词、中文断词组件。现在已经可以支援繁体中文！只要将字典切换为 big 模式即可！
本博客是使用Typecho搭建的，侧边提供了搜索功能，然而Typecho内置的搜索功能仅仅只是基于字符串的全匹配查找，功能非常鸡肋，很多合理的查询都没法得到结果，比如“Transformer的文章”、“BERT的相关内容”都没有查询结果，因为文章中都不包含这些字符串
不管任何搜索引擎，最核心的部分，往往都只有两个，一是建立索引，二是搜索数据。不过对于中文这种复杂的语言体系，分词也是另一块核心内容。从今天开始，我们就先来学习第一块的内容，就是对于索引的操作。
最近公司在做一个题库的功能，需要用到 中文分词和公式分词的工具，最开始用 IKAnalyzer 2012F 版本 + lunece 6.5.1做了一版中文分词工具。具体如下：
本文主要探讨了中文分词技术在信息检索领域的应用，包括搜索引擎、文本挖掘、推荐系统等。作者详细分析了中文分词的算法，包括基于字符串匹配的分词方法、基于统计的分词方法和基于词性标注的分词方法。同时，作者还讨论了分词技术在搜索引擎、文本挖掘、推荐系统等领域的应用，并提出了相关的优化建议。
学习完索引管理相关的内容之后，我们就进入到了搜索技巧相关的学习了。其实对应在 XS 中，就是 SDK 中的 XSSearch 对象的相关学习和使用。同样的，在这一部分，我们也会普及很多搜索相关的知识。
因为工作关系，需要开发支持众多方言的 SQL 编辑器，所以复习了一下编译原理相关知识。
wildcard模糊匹配不也可以全字段模糊查询，进而得到结果呢？ 但是，当文档结果集非常大，模糊匹配必然会有性能问题。
那mysql匹配的时候是like模糊匹配，搜索必须要有SQL注入这四个字，连续的才能查找到那这样会不太方便。
Rwordseg包依赖于rJava包。由于Rwordseg包并没有托管在CRAN上面，而是在R-Forge上面，因此在在R软件上面直接输入install.packages("Rwordseg")会提示错误。
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）！
看了一个Beyond的纪录片, 于是搜集了24首歌词, 用Python做了简单分词和词频统计.
导读：随着自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)技术日趋成熟，实现中文分词的工具也越来越多。中文分词技术作为中文自然语言处理的第一项核心技术，是众多上层任务的首要基础工作，同时在日常的工作中起着基础性的作用。本文将讲解如何在Python环境下调用HanLP包进行分词，并结合Python语言简约的特性，实现一行代码完成中文分词。
设计索引的Mapping阶段，要根据业务用途确定是否需要分词，如果不需要分词，建议设置keyword类型；需要分词，设置为text类型并指定分词器。
摘要：本篇从理论到实际介绍了NLP领域常见的关键词提取技术。首先介绍了业务背景，包括NLP四大任务介绍、关键词提取是一种NER任务、线上使用关键词提取技术场景；然后重点详解了关键词提取技术，包括关键词提取技术整体流程、分词介绍、无监督学习提取关键词、有监督学习提取关键词；最后分别从无监督学习和有监督学习源码实践了关键词提取技术。对关键词提取技术感兴趣并希望应用到实际项目中的小伙伴能有所帮助。
依存句法分析，法国语言学家L.Tesniere1959年提出。句法，句子规则，句子成分组织规则。依存句法，成分间依赖关系。依赖，没有A，B存在错误。语义，句子含义。
这个系列打算以文本相似度为切入点，逐步介绍一些文本分析的干货，包括分词、词频、词频向量、TF-IDF、文本匹配等等。 第一篇中，介绍了文本相似度是干什么的； 第二篇，介绍了如何量化两个文本，如何计算余弦相似度，穿插介绍了分词、词频、向量夹角余弦的概念。 其中具体如何计算，在这里复习： 文本分析 | 余弦相似度思想 文本分析 | 词频与余弦相似度 ---- 上文中留下了一个问题： 当文本很长的时候，词频向量的维度会很大，下面《水浒传》里的一段： 这吴氏年纪二十五六，是八月十五生的，小名叫做月姐，后来嫁到西门庆
词性，也称为词类，是词汇的语法属性，是连接词汇到句法的桥梁。 词性标注（Part-of-Speech Tagging或POS Tagging)，又称为词类标注，是指判断出在一个句子中每个词所扮演的语法角色。
今天我们来学习真正的，最核心的索引管理相关的操作。但其实今天的内容还更简单一些，为啥呢？因为索引管理中，最核心的就是对于数据的增、删、改呀。其实要往大了说，查询也是针对索引的操作，只不过相对来说，搜索引擎引用往往是读多写少，而且相比数据库来说，它的写还要少一些。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
