1.问题 在使用搜索引擎(Elasticsearch或Solr)作为应用的后台搜索平台的时候,会遇到停用词(stopwords)的问题. 在信息检索中,停用词是为节省存储空间和提高搜索效率,处理文本时自动过滤掉某些字或词,这些字或词即被称为Stop Words(停用词).停用词大致分为两类.一类是语言中的功能词,这些词极其普遍而无实际含义,比如“the”.“is“.“which“.“on”等.另一类是词汇词,比如'want'等,这些词应用广泛,但搜索引擎无法保证能够给出真正相关的搜索结果,难以缩

前提 什么是倒排索引? Elasticsearch之分词器的作用 Elasticsearch之分词器的工作流程 Elasticsearch的停用词 1.有些词在文本中出现的频率非常高,但是对文本所携带的信息基本不产生影响. 2.英文 a.an.the.of 3.中文 的.了.着.是 .标点符号等 4.文本经过分词之后,停用词通常被过滤掉,不会被进行索引. 5.在检索的时候,用户的查询中如果含有停用词,检索系统也会将其过滤掉(因为用户输入的查询字符串也要进行分词处理). 6.排除停用词可以加快建立

ElasticSearch 2 (24) - 语言处理系列之停用词:性能与精度 摘要 在信息检索早期,磁盘和内存相较我们今天的使用只是很小的一部分.将索引空间保持在一个较小的水平是至关重要的,节省每个字节都意味着巨大的性能提升.词干提取(参见 缩减单词至词根形式(Reducing Words to Their Root Form))的重要性不仅是因为它让搜索的内容更广泛.让检索的能力更深入,还因为它是压缩索引空间的工具. 要减少索引空间的另一个简单的方法就是索引更少的词.在搜索中,有些词要比其他

正向索引的结构如下: “文档1”的ID > 单词1:出现次数,出现位置列表:单词2:出现次数,出现位置列表:…………. “文档2”的ID > 此文档出现的关键词列表. 一般是通过key,去找value.  当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时,假设只存在正向索引(forward index),那么就需要扫描索引库中的所有文档,找出所有包含关键词“华为手机”的文档,再根据打分模型进行打分,排出名次后呈现给用户.因为互联网上收录在搜索引擎中的文档的数目是个天文数字,这样的索引结构根本无法满足实时

介绍 在使用elasticsearch进行搜索业务的时候,发现一篇和搜索关键字完全不匹配的文章排在最前面.打开它发现原来是这篇文章含有非常多的"的"这个无意义的词.而我的搜索关键字假设为"历史上的 今天",它可能就被ik_max_word分词后,刚好就有"的"这个词.所以会造成一篇含有很多"的"的文章,即使跟搜索关键字无关,也可能得分很高,排在前面. 那么我们需要做的就是如何对这些无意义的词——停用词进行屏蔽. 操作 其实这个

停用词主要是为了提升性能与精度.从早期的信息检索到如今,我们已习惯于磁盘空间和内存被限制为很小一部分,所以 必须使你的索引尽可能小. 每个字节都意味着巨大的性能提升. 词干提取的重要性不仅是因为它让搜索的内容更广泛.让检索的能力更深入,还因为它是压缩索引空间的工具.一种最简单的减少索引大小的方法就是 _索引更少的词_. 有些词要比其他词更重要,只索引那些更重要的词来可以大大减少索引的空间.那么哪些词条可以被过滤呢?我们可以简单分为两组:低频词(Low-frequency terms)在文档集合中

1.  整体思路 第一步:先将中文文本进行分词,这里使用的HanLP-汉语言处理包进行中文文本分词. 第二步:使用停用词表,去除分好的词中的停用词. 2.  中文文本分词环境配置 使用的HanLP-汉语言处理包进行中文文本分词. ·HanLP-汉语言处理包下载,可以去github上下载 ·HanLP 的环境配置有两种方式:方式一.Maven:方式二.下载jar.data.hanlp.properties. ·官方环境配置步骤也可以在github上查询到. ·环境配置好后,java使用HanLP进

1. 词袋模型 (Bag of Words, BOW) 文本分析是机器学习算法的一个主要应用领域.然而,原始数据的这些符号序列不能直接提供给算法进行训练,因为大多数算法期望的是固定大小的数字特征向量,而不是可变长度的原始文本. 为了解决这个问题,scikit-learn提供了从文本内容中提取数字特征的常见方法,即: tokenizing: 标记字符串并为每个可能的token提供整数id,例如使用空白和标点作为token分隔符:(分词标记) counting: 统计每个文档中出现的token次数:

概述 了解如何在Python中删除停用词与文本标准化,这些是自然语言处理的基本技术 探索不同的方法来删除停用词,以及讨论文本标准化技术,如词干化(stemming)和词形还原(lemmatization) 在Python中使用NLTK,spaCy和Gensim库进行去除停用词和文本标准化 介绍 多样化的自然语言处理(NLP)是真的很棒,我们以前从未想象过的事情现在只是几行代码就可做到.这真的令人开心. 但使用文本数据会带来一系列挑战.机器在处理原始文本方面有着较大的困难.在使用NLP技术处理文本

IK分词器虽然自带词库 但是在实际开发应用中对于词库的灵活度的要求是远远不够的,IK分词器虽然配置文件中能添加扩展词库,但是需要重启ES 这章就当写一篇扩展了 其实IK本身是支持热更新词库的,但是需要我感觉不是很好 词库热更新方案: 1:IK 原生的热更新方案,部署一个WEB服务器,提供一个Http接口,通过Modified和tag两个Http响应头,来完成词库的热更新 2:通过修改IK源码支持Mysql定时更新数据 注意:推荐使用第二种方案,也是比较常用的方式,虽然第一种是官方提供的,但是官方

最近学习主题模型pLSA.LDA,就想拿来试试中文.首先就是找文本进行切词.去停用词等预处理,这里我找了开源工具IKAnalyzer2012,下载地址:(:(注意:这里尽量下载最新版本,我这里用的IKAnalyzer2012.zip 这本版本后来测试时发现bug,这里建议IKAnalyzer2012_u6.zip)) https://code.google.com/p/ik-analyzer/ 由于太多,而且名称我也搞不清楚,不知道下载哪个.后来我下载了IKAnalyzer2012.zip 压缩

首先是用于显示分词信息的HelloCustomAnalyzer.java package com.jadyer.lucene; import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; import org.apache.lucene.analysis.toke

@Test // 測试分词的效果,以及停用词典是否起作用 public void test() throws IOException { String text = "老爹我们都爱您."; Configuration configuration = DefaultConfig.getInstance(); configuration.setUseSmart(true); IKSegmenter ik = new IKSegmenter(new StringReader(text), c

package com.yl.wordcount import java.io.File import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.Iteratorimport scala.io.Source /** * wordcount进行排序并排除停用词 */object WordCountStopWords { def main(args: Array[String]) { val conf = n

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. R的优点:免费.界面友好(个人认为没有matlab友好,matlab在我心中就是统计软件中极简主义的代表).小(压缩包就几十M,MATLAB.R2009b的压缩包是1.46G).包多(是真的多,各路好友会经常上传新的包). R的麻烦之处:经常升级,是经常,非常经常,这就导致你在加载一个包之前需要考虑这个包要在R的哪个版本上才能使用,而往往做一件事情都要加载10个包左右,一般比较方便的做法就是先升级到最新版,因为只有小部分的包在新版本上不能用. 言归正

适合阅读人群:有一定的数学基础. 这几篇文章是16年写的,之前发布在个人公众号上,公众号现已弃用.回过头来再看这几篇文章,发现写的过于稚嫩,思考也不全面,这说明我又进步了,但还是作为学习笔记记在这里了,方便以后自己经常查阅. 支持向量机(SVM)理论总结系列.线性可分(附带R程序案例:用体重和心脏重量来预测一只猫的性别) R系列:关联分析:某电商平台的数据:做捆绑销售和商品关联推荐 R系列:分词.去停用词.画词云(词云形状可自定义) end!

Lucene自带的中文分词器SmartChineseAnalyzer不太好扩展,于是我用了IKAnalyzer来进行敏感词和停用词的过滤. 首先,下载IKAnalyzer,我下载了 然后,由于IKAnalyzer已经很久不更新了,不兼容现在的Lucene6版本,所以我参考网上的资料,重写了IKTokenizer和IKAnalyzer两个类. package kidsearch; import java.io.IOException; import java.io.Reader; import o

hanlp的词典模式 之前我们看了hanlp的词性标注,现在我们就要使用自定义词典与停用词功能了,首先关于HanLP的词性标注方式具体请看HanLP词性标注集. 其核心词典形式如下: 自定义词典 自定义词典有多种添加模式,首先是展示的一个小例子,展示了词汇的动态增加与强行插入,删除等.更复杂的内容请参考后边的第二段代码. 简单的例子 from pyhanlp import * text = "攻城狮逆袭单身狗,迎娶白富美,走上人生巅峰"  # 怎么可能噗哈哈! print(HanLP.

一.Lucene提供的分词器StandardAnalyzer和SmartChineseAnalyzer 1.新建一个测试Lucene提供的分词器的maven项目LuceneAnalyzer 2. 在pom.xml里面引入如下依赖 <!-- lucene 核心模块 --> <dependency> <groupId>org.apache.lucene</groupId> <artifactId>lucene-core</artifactId&

[词项邻近] 邻近操作符(proximity)用于指定查询中的两个词项应该在文档中互相靠近,靠近程度通常采用两者之间的词的个数或者是否同在某个结构单元(如句 子或段落)中出现来衡量. [停用词] 一些常见词在文档和用户需求进行匹配时价值并不大, 需要彻底从词汇表中去除.这些词称为停用词(stop word).一个常用的生成停用词表的方法就是将词项按照文档集频率(collection frequency,每个词项在文档集中出现的频率)从高到低排列,然后手工选择那些语义内容与文档主题关系不大的高频词