文本聚类 文本聚类简单点的来说就是将文本视作一个样本,在其上面进行聚类操作.但是与我们机器学习中常用的聚类操作不同之处在于. 我们的聚类对象不是直接的文本本身,而是文本提取出来的特征.因此如何提取特征因而是非常重要的一步.在HanLP中一共有三个文本聚类方法.前两种都基于词袋模式,第一个是最常见的聚类算法:k-means,但HanLP不光实现了k-means,还实现了速度更快效果更好的repeated bisection算法(重复二分法,还是翻译为累次平方法,好像是第一种).笔者动笔前段时间刚刚

语言分析器(Analyzer) 这部分包含了分词器(tokenizer)和过滤器(filter)关于字符转换和使用指定语言的相关信息.对于欧洲语言来说,tokenizer是相当直接的,Tokens被空格或者是一个简单的连接字符设置分隔的.在其他语言中,分词规则就不是那么简单了,一些欧洲语言也可能指定一些特殊的分词规则,如分解德国语言的规则. 关于在索引时的语言探测,参考Detecting Languages During Indexing. KeyWordMarkerFilterFactory

文本中包含许多文本处理步骤,比如:分词,大写转小写,词干化,同义词转化和许多的文本处理. 文本分析既用于索引时对一文本域的处理,也用于查询时查询字符串的文本处理.文本处理对搜索引擎的搜索结果有着重要的影响,特别是对如召回率的影响. 文本分析是将一个文本域的值转化为一个词序列.词是Lucene实际索引和搜索时的最小单元.分析作用于索引时原始的输入值,将转化后的词顺序保存到Lucene的索引结构中.文本分析也同样作用于查询时所输入的查询串中的查询词和查询短语,转化后的词将用于查询Lucene的索引.

1 测试代码 package com.test.lucene.helloworld; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute; import org.apache.lucene.analysis.tokenattribut

什么是分析器? 分析(Analysis)在Lucene中指的是将域(Field)文本转换为最基本的索引表示单元—项(Term)的过程. 分析器(Analyzer)对分析操作进行了封装,通过执行一系列操作,将文本语汇单元化, 这些操作包括提取单词.去除标点符号.去除语汇单元上的音调符号.将大写字母转换成小写.移除常用词.将单词转换为词干(词干还原)等. 标准分析器 @Test //默认分析器 public void testTokenStream() throws IOException { //

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 10. 文本聚类 正所谓物以类聚,人以群分.人们在获取数据时需要整理,将相似的数据归档到一起,自动发现大量样本之间的相似性,这种根据相似性归档的任务称为聚类. 10.1 概述 聚类 聚类(cluster analysis )指的是将给定对象的集合划分为不同子集的过程,目标是使得每个子集内部的元素尽量相似,不同子集间的元素尽量不相似.这些子集又被称为簇(cluster),一般没有交

本文转载http://blog.csdn.net/jspamd/article/details/8194919 不同的Lucene分析器Analyzer,它对TokenStream进行分词的方法是不同的,这需要根据具体的语言来选择.比如英文,一般是通过空格来分割词条,而中文汉字则不能通过这种方式,最简单的方式就是单个汉字作为一个词条. TokenStream是通过从设备或者其他地方获取数据源而构造的一个流,我们要执行分词的动作,应该对这个TokenStream进行操作. TokenStream也

分析器(Analyzer) Elasticsearch 无论是内置分析器还是自定义分析器,都由三部分组成:字符过滤器(Character Filters).分词器(Tokenizer).词元过滤器(Token Filters). 分析器Analyzer工作流程: Input Text => Character Filters(如果有多个,按顺序应用) => Tokenizer => Token Filters(如果有多个,按顺序应用) => Output Token 字符过滤器(C

简介 es在对文档进行倒排索引的需要用分析器(Analyzer)对文档进行分析.建立索引.从文档中提取词元(Token)的算法称为分词器(Tokenizer),在分词前预处理的算法称为字符过滤器(Character Filter),进一步处理词元的算法称为词元过滤器(Token Filter),最后得到词(Term).这整个分析算法称为分析器(Analyzer). 其工作流程: 先会使用字符过滤器CharacterFilters对文档中的不需要的字符过滤(例如html语言的<br/>等等) 用

Lucene是apache组织的一个用java实现全文搜索引擎的开源项目. 其功能非常的强大,api也很简单.总得来说用Lucene来进行建立 和搜索和操作数据库是差不多的(有点像),Document可以看作是 数据库的一行记录,Field可以看作是数据库的字段.用lucene实 现搜索引擎就像用JDBC实现连接数据库一样简单.http://apache.justdn.org/lucene/java/ 1 lucene简介1.1 什么是lucene    Lucene是一个全文搜索框架,而不是应

基本上创建索引需要三个步骤: 1.创建索引库IndexWriter对象 2.根据文件创建文档Document 3.向索引库中写入文档内容 这其中主要涉及到了IndexWriter(索引的核心组件,用于创建或追加索引).Document(代表一些域Field的集合).Field(具体的域,如文档创建时间.作者.内容等).Analyzer(分词器).Directory(用于描述索引存放位置)这些主要的类. 我们参照上一节的代码来看建立索引. 1.创建IndexWriter // 索引文件的保存位置

通过Lucene实现了简单的文件检索功能的Demo.这个Demo支持基于文件内容的检索,支持中文分词和高亮显示. 下面简单的介绍下核心的类 1)索引相关的类 1.FileIndexBuilder ---建立索引 package uap.pub.bap.fs.search.indexer; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.util.A

solr索引 当我们真正进入到Lucene源代码之中的时候,我们会发现: • Lucene的索引过程,就是按照全文检索的基本过程,将倒排表写成此文件格式的过程. • Lucene的搜索过程,就是按照此文件格式将索引进去的信息读出来,然后计算每篇文档打分(score)的过程. lucene的工作方式 lucene提供的服务实际包含两部分:一入一出.所谓入是写入,即将你提供的源(本质是字符串)写入索引或者将其从索引中删除:所谓出是读出,即向用户提供全文搜索服务,让用户可以通过关键词定位源. l 写入

辞职交接期间无聊看了一下搜索引擎,java社区比较火的当然是Lucene,想写一个简单的小例子,在网上找了些资料,不过都不是4.3的,自己看了一下. 下载地址:http://lucene.apache.org/core/ 项目结构 constans.java 是常量类 LuceneIndex.java 建立索引类 LuceneSearch.java 搜索类 数据文件: package com.xin; public class Constants { public final static St

实现效果: 上一篇文章有附全文搜索结果的设计图,下面截一张开发完成上线后的实图: 基本风格是模仿的百度搜索结果,绿色的分页略显小清新. 目前已采集并创建索引的文章约3W多篇,索引文件不算太大,查询速度非常棒. 刀不磨要生锈,人不学要落后.每天都要学一些新东西. 基本技术介绍: 还记得上一次做全文搜索是在2013年,主要核心设计与代码均是当时的架构师写的,自己只能算是全程参与. 当时使用的是经典搭配:盘古分词+Lucene.net. 前几篇文章有说到,盘古分词已经很多年不更新了,我在Support

设置Field的类型 new StringField 不分词(id,身份证号,电话...) new StoredField 不分词(链接) new TextField 分词(文本) new FloadField 不分词(数字,单价)   接着上篇文章    说说Lucene的怎删改查操作 import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.a

    全文检索课程 Lucene&Solr(1) 1.   计划 第一天:Lucene的基础知识 1.案例分析:什么是全文检索,如何实现全文检索 2.Lucene实现全文检索的流程 a)       创建索引 b)       查询索引 3.配置开发环境 4.创建索引库 5.查询索引库 6.分析器的分析过程 a)       测试分析器的分词效果 b)       第三方中文分析器 7.索引库的维护 a)       添加文档 b)       删除文档 c)        修改文档 8.Lu

1. 配置开发环境 官方网站:http://lucene.apache.org/ Jdk要求:1.7以上 创建索引库必须的jar包(lucene-core-4.10.3.jar,lucene-analyzers-common-4.10.3.jar) 其他jar包(commons-io-2.4.jar , junit-4.9.jar) 2. 创建索引库 第一步:创建一个java工程,并导入jar包. 第二步:创建一个indexwriter对象. 1)指定索引库的存放位置Directory对象 2)

1.基本概念 Spark中的一些概念: RDD(resillient distributed dataset):弹性分布式数据集. Partition:数据分区.即一个RDD的数据可以划分为多少个分区. NarrowDependency:窄依赖,即子RDD依赖于父RDD中固定的Partition.Narrow-Dependency分为OneToOneDependency和RangeDependency两种. ShuffleDependency:shuffle依赖,也称为宽依赖,即子RDD对父RD

方法类 package com.wxf.Test; import com.wxf.pojo.Goods; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.document.Field; import org.apache.lucene.document.StringField; impo