/my_index/_mapping/my_type { "my_type": { "properties": { "title": { "type": "string", "fields": { "shingles...analyzer": "my_shingle_analyzer" } } } } } } 有了上述映射，JSON文档中的title字段会以Unigram(title字段)和Bigram(title.shingles...{ "index": { "_id": 3 }} { "title": "Sue never goes anywhere without her alligator skin purse" } 搜索Shingles...为了理解添加的shingles字段的好处，让我们首先看看一个针对”The hungry alligator ate Sue”的简单match查询的返回结果： GET /my_index/my_type...: { "must": { "match": { "title": "the hungry alligator ate sue" } }, "should": { "match": { "title.shingles
对于web网页去重的应用，如抄袭、镜像等，通过将网页表示为字符k-grams（或者k-shingles）的集合，把网页去重的问题转化为找到这些集合的交集。...k-Shingles 一篇文档可以看成是一个字符串，文档的k-shingle为在该文档中长度为k的所有子串。...任意一篇文档都可以表示为k-shingles的集合，比如“A document is a string of characters”这句话的所有3-shingles为{ ”A d”, ”do”, ”doc...Hashing Shingles 不使用子串直接作为shingles，而是使用hash函数将长度为k的字符串映射到哈希桶中，哈希桶的编号作为shingle，则表示文档的集合转化为含有哈希桶编号的集合。...如果使用4-shingles，许多4字节的序列在一般的文档中是找不到的，不同的shingles数量大约有204=160 000，远小于232。
通过这种方法，可以得到文本的shingles集合。...in sentences: shingles.append(build_shingles(sentence, k)) # build vocab vocab = build_vocab(shingles...) # one-hot encode our shingles shingles_1hot = [] for shingle_set in shingles: shingles_1hot.append...(one_hot(shingle_set, vocab)) # stack into single numpy array shingles_1hot = np.stack(shingles_1hot)...shingles_1hot.shape # (4500, 36466) 转换成独热编码， shingles_1hot 数组包含500个稀疏向量，其中每个向量的长度为词汇表的大小。
当然，只有当用户输入的查询内容和在原始文档中顺序相同时，shingles 才是有用的；对 sue alligator 的查询可能会匹配到单个单词，但是不会匹配任何 shingles 。...(3) my_shingle_analyzer 使用我们常规的 my_shingles_filter 语汇单元过滤器。...时，默认使用的是bigrams，上面使用的shingles，通过这个映射， JSON 文档中的 title 字段将会被以 unigrams (title)和 bigrams (title.shingles...搜索Shingles 为了理解添加 shingles 字段的好处 ，让我们首先来看 The hungry alligator ate Sue 进行简单 match 查询的结果： GET /my_index...搜索性能： shingles 不仅比短语查询更灵活， 而且性能也更好。 shingles 查询跟一个简单的 match 查询一样高效，而不用每次搜索花费短语查询的代价。
当然，只有当用户输入的查询内容和在原始文档中顺序相同时，shingles 才是有用的；对 sue alligator 的查询可能会匹配到单个单词，但是不会匹配任何 shingles 。...生成Shingles Shingles 需要在索引时作为分析过程的一部分被创建。 我们可以将 unigrams 和 bigrams 都索引到单个字段中， 但将它们分开保存在能被独立查询的字段会更清晰。...搜索shingles 为了理解添加 shingles 字段的好处 ，让我们首先来看 The hungry alligator ate Sue 进行简单 match 查询的结果： GET /my_index...4. performance性能 shingles 不仅比短语查询更灵活， 而且性能也更好。 shingles 查询跟一个简单的 match 查询一样高效，而不用每次搜索花费短语查询的代价。...只是在索引期间因为更多词项需要被索引会付出一些小的代价， 这也意味着有 shingles 的字段会占用更多的磁盘空间。
01 Document shingles def shingle_document(string, k): import binascii # initialize set data structure...array_of_jaccard_tuples+=[jaccard_tuples] return array_of_jaccard_tuples 04 MinHash def invert_shingles...Signature Matrix def make_minhash_signature(shingled_data, num_hash): inv_index, docids = invert_shingles
「所有交叉学科的技术都在以指数级的速度不断发展，」XPRIZE 创始人 Marcus Shingles 表示。...趋势：企业家以个人名义来解决问题 在开幕主题演讲中，Marcus Shingles 提到了一种新型的解决问题的方式：个人企业家（individual entrepreneur）。...对于 Shingles 而言，我们今天所面临的最大挑战是在「线性连接的文化（linearly wired culture）」与当前人工智能发展的「指数趋势」之间的矛盾。
: temple/asia (0.778) Scene attributes: man-made, open area, natural light, sunny, touring, clouds, shingles
field：字段的名称 gram_size：Sets max size of the n-grams (shingles) in thefield....If the field doesn’t contain n-grams (shingles), this should be omitted or set to1....Thephrasesuggester supports multiple smoothing models to balance weight between infrequent grams (grams (shingles
"end_offset" : 12, "type" : "word", "position" : 2 } ] } 语言分析器 特定语言分析器可用于 很多语言 Shingles
转化为（word，random word from the vocabulary） 【Tips】根据维基百科，n-gram代表在给定序列中产生连续的n项，当序列句子时，每项就是单词，此时n-gram也称为shingles
"type" : "", "position" : 0 } ] } （7）滑动窗口分词过滤器 ES有一个过滤器被称为滑动窗口分词过滤器（shingles
此外，子串的产生，可以通过类似于n-grams（如果是词和字层面的，对应shingles）的方法，直接从原始文本上滑动窗口截取，也可以去掉停用词后在剩下的有序词组合中截取，还可以对原始文本进行摘要生成后再截取
它通常会与其他技术一起使用，例如 shingles（参见 shingles 瓦片词 ），以提高精度和每个文档的相关度评分。
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