solr 字段设置不存储表示不会进行分词

Solr多核心及分词器(IK)配置   多核心的概念 多核心说白了就是多索引库.也可以理解为多个"数据库表" 说一下使用multicore的真实场景,比若说,产品搜索和会员信息搜索,不使用多核也没问题,这样带来的问题是 indexs文件很多,而且产品的索引文件和会员信息的索引文件混在一起,备份也是个问题. 如果使用了多核,那就很轻松了,产品和会员就可使用不同的URL进行提交了,业务上也很清晰,生成的索引文件也不会混在一起,也容易备份. 每个索引库通过相对独立的url访问. 多核心的配置

在Solr中配置中文分词IKAnalyzer 1.在配置文件schema.xml(位置{SOLR_HOME}/config/下),配置信息如下: <!-- IKAnalyzer 中文分词-->     <fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">         <analyzer type="index">             <tokenize

默认Solr提供的分词组件对中文的支持是不友好的,比如:“VIM比作是编辑器之神”这个句子在索引的的时候,选择FieldType为”text_general”作为分词依据时,分词效果是: 它把每一个词都分开了,可以想象如果一篇文章这样分词的搜索的体验效果非常差.能够和Solr集成的中文分词组件有很多,比如:mmseg4j.IkAnalyzer.ICTCLAS等等.各有各的特点.这篇文章讲述如何整合Solr与mmseg4j.mmeseg4j最新版本是1.9.1,下载解压,提取其中的三个文件:mms

IK Analyzer是一款结合了词典和文法分析算法的中文分词组件,基于字符串匹配,支持用户词典扩展定义,支持细粒度和智能切分,比如: 张三说的确实在理 智能分词的结果是: 张三 | 说的 | 确实 | 在理 最细粒度分词结果: 张三 | 三 | 说的 | 的确 | 的 | 确实 | 实在 | 在理 整合IK Analyzer比mmseg4j要简单很多,下载解压缩IKAnalyzer2012FF_u1.jar放到目录:E:\solr-4.8.0\example\solr-webapp\webap

李克华 云计算高级群: 292870151 交流:Hadoop.NoSQL.分布式.lucene.solr.nutch 在Solr中配置中文分词IKAnalyzer 1.在配置文件schema.xml(位置{SOLR_HOME}/config/下),配置信息如下: <!-- IKAnalyzer 中文分词-->     <fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">         <

中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词.其基本实现原理有三点: 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法 安装(Linux环境) 下载工具包,解压后进入目录下,运行:python setup.py install 模式 默认模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析 全模式,把句

1.添加索引和类型,同时设定edgengram分词和charsplit分词 curl -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/userindex/' -d '{   "settings": {     "index": {       "analysis": {         "analyzer": {           "charsplit": {             "

ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源,分布式,RESTful搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便.支持通过HTTP使用JSON进行数据索引.  官方站点:http://www.elasticsearch.com/ 中文站点:http://es-cn.medcl.net/    1.安装  必须先安装Java环境,并设置 JAVA_HOME => C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_18  elasticsea

http://keenwon.com/1404.html Elasticsearch中,内置了很多分词器(analyzers),例如standard (标准分词器).english(英文分词)和chinese (中文分词).其中standard 就是无脑的一个一个词(汉字)切分,所以适用范围广,但是精准度低:english 对英文更加智能,可以识别单数负数,大小写,过滤stopwords(例如"the"这个词)等:chinese 效果很差,后面会演示.这次主要玩这几个内容:安装中文分词

目录 1 索引的分析 1.1 分析器的组成 1.2 倒排索引的核心原理-normalization 2 ES的默认分词器 3 修改分词器 4 定制分词器 4.1 向索引中添加自定义的分词器 4.2 测试自定义分析器 4.3 向映射中添加自定义的分词器 5 常见问题 1 索引的分析 索引分析: 就是把输入的文本块按照一定的策略进行分解, 并建立倒排索引的过程. 在Lucene的架构中, 这个过程由分析器(analyzers)完成. 1.1 分析器的组成 ① 字符过滤器(character filt

一.Es插件配置及下载 1.IK分词器的下载安装 关于IK分词器的介绍不再多少,一言以蔽之,IK分词是目前使用非常广泛分词效果比较好的中文分词器.做ES开发的,中文分词十有八九使用的都是IK分词器. 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 2.pinyin分词器的下载安装 可以在淘宝.京东的搜索框中输入pinyin就能查找到自己想要的结果,这就是拼音分词,拼音分词则是将中文分析成拼音格式,可以通过拼音分词分析出来的数据进行查

elasticsearch 官方默认的分词插件,对中文分词效果不理想,它是把中文词语分成了一个一个的汉字.所以我们引入 es 插件 es-ik.同时为了提升用户体验,引入 es-pinyin 插件.本文介绍这两个 es 插件的安装. 环境 本文以及后续 es 系列文章都基于 5.5.3 这个版本的 elasticsearch ,这个版本比较稳定,可以用于生产环境. ik 分词器 和 pinyin 分词器在 github 仓库可以找到,注意版本与 elasticsearch 的版本需要对应,本文使

本文参考自:https://blog.csdn.net/mss359681091/article/details/52078147 http://www.cnblogs.com/top5/archive/2011/08/18/2144030.html 本文所有需要用到的文件下载包含项目: Lucene配置文件下载 中文分词配置文件下载 本文项目下载Zip 1.一元分词  / 2.二元分词 / 3.盘古分词 / 4.中文分词 / 5.简单搜索 用vs2015创建Windows窗体应用程序,创建好项

中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词.其基本实现原理有三点: 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法 安装(Linux环境) 下载工具包,解压后进入目录下,运行:python setup.py install 模式 默认模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析 全模式,把句

转自:http://keenwon.com/1404.html 为 Elasticsearch 添加中文分词,对比分词器效果 Posted in 后端 By KeenWon On 2014年12月12日 Views: 2,930 Elasticsearch中,内置了很多分词器(analyzers),例如standard (标准分词器).english (英文分词)和chinese (中文分词).其中standard 就是无脑的一个一个词(汉字)切分,所以适用范围广,但是精准度低:english

Ansj的使用和相关资料下载参考:http://iamyida.iteye.com/blog/2220833 参考 http://www.cnblogs.com/luxh/p/5016894.html  配置和solr和tomcat的 1.从http://iamyida.iteye.com/blog/2220833下载好Ansj需要的相关的资料,下面是已下载好的. Ansj资料: http://pan.baidu.com/s/1kTLGp7L 2.复制ansj相关文件到solr项目中 1)将an

多核心的概念 多核心说白了就是多索引库.也可以理解为多个"数据库表" 说一下使用multicore的真实场景,比若说,产品搜索和会员信息搜索,不使用多核也没问题,这样带来的问题是 indexs文件很多,而且产品的索引文件和会员信息的索引文件混在一起,备份也是个问题. 如果使用了多核,那就很轻松了,产品和会员就可使用不同的URL进行提交了,业务上也很清晰,生成的索引文件也不会混在一起,也容易备份. 每个索引库通过相对独立的url访问. 多核心的配置 还记得solr home吗,既然配置多

上一篇文章主要介绍了solr的安装与配置,这篇文章主要记录如何使用ik分词器对中文进行分词. 步骤: 1.下载ik分词jar包:ik-analyzer-solr5-5.x.jar. 2.将下载的jar包拷贝到tomcat\webapps\solr\WEB-INF\lib下面. 3.打开并solrHome\newCore\conf目录下面的managed-schema文件,添加以下内容: <!--ik分词 --> <fieldType name="text_ik" cl

以前发布过HanLP的Lucene插件,后来很多人跟我说其实Solr更流行(反正我是觉得既然Solr是Lucene的子项目,那么稍微改改配置就能支持Solr),于是就抽空做了个Solr插件出来,开源在Github上,欢迎改进. HanLP中文分词solr插件支持Solr5.x,兼容Lucene5.x. 图1 快速上手 1.将hanlp-portable.jar和hanlp-solr-plugin.jar共两个jar放入${webapp}/WEB-INF/lib下 2.修改solr core的配置

Solr是一个基于Lucene的Java搜索引擎服务器.Solr 提供了层面搜索.命中醒目显示并且支持多种输出格式(包括 XML/XSLT 和 JSON 格式).它易于安装和配置,而且附带了一个基于HTTP 的管理界面.Solr已经在众多大型的网站中使用,较为成熟和稳定.Solr 包装并扩展了Lucene,所以Solr的基本上沿用了Lucene的相关术语.更重要的是,Solr 创建的索引与 Lucene搜索引擎库完全兼容.通过对Solr 进行适当的配置,某些情况下可能需要进行编码,Solr 可以