word: https://github.com/ysc/word word-1.3.1.jar 需要JDK8word-1.2.jar c语言给解析成了“语言”,自定义词库必须为UTF-8 程序一旦运行,停不下来!百度上百的主要是这个word分词,除了作者的微示例,没有别的例子,感觉全是作者自吹自擂出来的,不好用. import java.util.List; import org.apdplat.word.WordSegmenter; import org.apdplat.word.dicti

Elasticsearch之中文分词器插件es-ik 针对一些特殊的词语在分词的时候也需要能够识别 有人会问,那么,例如: 如果我想根据自己的本家姓氏来查询,如zhouls,姓氏“周”.      如果我想根据自己的公司名称来查询,如“好记性不如烂笔头感叹号博客园” 如果我想根据自己公司里的产品名称来查询,如“” 如果我想根据某个网络上流行的词名称来查询,如“扫福” 那么,若直接使用es-ik则分不出来的,所以,这就是为什么需要es-ik的自定义词库的缘由啦! [hadoop@HadoopMas

主要知识点: 知道IK默认的配置文件信息 自定义词库     一.ik配置文件     ik配置文件地址:es/plugins/ik/config目录     IKAnalyzer.cfg.xml:用来配置自定义词库 main.dic:ik原生内置的中文词库,总共有27万多条,只要是这些单词,都会被分在一起 quantifier.dic:放了一些单位相关的词 suffix.dic:放了一些后缀 surname.dic:中国的姓氏 stopword.dic:英文停用词     ik原生最重要的两个

主要知识点: 知道IK默认的配置文件信息 自定义词库     一.ik配置文件     ik配置文件地址:es/plugins/ik/config目录     IKAnalyzer.cfg.xml:用来配置自定义词库 main.dic:ik原生内置的中文词库,总共有27万多条,只要是这些单词,都会被分在一起 quantifier.dic:放了一些单位相关的词 suffix.dic:放了一些后缀 surname.dic:中国的姓氏 stopword.dic:英文停用词     ik原生最重要的两个

1. 中文分词器 1.1 默认分词器 先来看看ElasticSearch中默认的standard 分词器,对英文比较友好,但是对于中文来说就是按照字符拆分,不是那么友好. GET /_analyze { "analyzer": "standard", "text": "中华人民共和国" } 我们想要的效果是什么:"中华人民共和国"作为一整个词语. 得到的结果是: { "tokens" :

paip.禁用IKAnalyzer 的默认词库.仅仅使用自定义词库. 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ver:2012 IKAnalyzer 的默认词库的匹配度可能不好..可以使用扩展词库... 但是,更好的办法是,禁用IKAnalyzer 的默认词库.仅仅使用自定义词库. 需要实现Configuration接口,实现getMainDictionary以及

paip..禁用mmseg 的默认词库. . 仅仅使用自定义词库from数据库. mmseg默认词库只能是文件格式...不好维护..要是不个词库放的个数据库里面走好维护兰.. 要实现2个目标..: 1.禁用默认词库,仅仅使用自定义词库 2.词库从数据库读取,而不使用默认的文件方式,方便维护.. 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax Dictionary.getI

中文分词器 在lunix下执行下列命令,可以看到本来应该按照中文"北京大学"来查询结果es将其分拆为"北","京","大","学"四个汉字,这显然不符合我的预期.这是因为Es默认的是英文分词器我需要为其配置中文分词器. curlHTTP://192.168.79.131:9200/shb01/_analyze?pretty=true -d'{"text":"北京大学"

原文链接http://blog.csdn.net/whzhaochao/article/details/50130605 IKanalyzer分词器 IK分词器源码位置 http://git.oschina.net/wltea/IK-Analyzer-2012FF IKanalyzer源码基本配置 如图所示是IKanlyzer加载默认配置的路径 项目中配置扩展词库 如图所示,当我们导入Ikanlyzer jar包后,使用扩展词库只需要在项目的src根目录下建立IKAnalyzer.cfg.xml

中文分词器 在lunix下执行下列命令,可以看到本来应该按照中文”北京大学”来查询结果es将其分拆为”北”,”京”,”大”,”学”四个汉字,这显然不符合我的预期.这是因为Es默认的是英文分词器我需要为其配置中文分词器. curlHTTP://192.168.79.131:9200/shb01/_analyze?pretty=true -d'{"text":"北京大学"}' Es整合ik不直接用ik官网的工具包,需要将ik工具包封装成es插件才行,这个已经有人封装好了

下载IK分词IK Analyzer 2012FF_hf1.zip 下载地址:http://yunpan.cn/cdvATy8899Lrw (提取码:c10d) 1.将IKAnalyzer2012FF_u1.jar包上传到服务器,复制到solr-4.10.4/example/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib目录下 2.在solr-4.10.4/example/solr-webapp/webapp/WEB-INF目录下创建目录classes,然后把IKAnalyzer.c

Elasticsearch修改分词器以及自定义分词器 参考博客:https://blog.csdn.net/shuimofengyang/article/details/88973597

需要包:IKAnalyzer2012_FF_hf1.jarlucene-core-5.5.4.jar需要文件: IKAnalyzer.cfg.xmlext.dicstopword.dic 整理好的下载地址:http://download.csdn.net/detail/talkwah/9770635 import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import org.wltea.analyzer.cfg.Configuratio

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

它在哪里呢? 非常重要! [hadoop@HadoopMaster custom]$ pwd/home/hadoop/app/elasticsearch-2.4.3/plugins/ik/config/custom[hadoop@HadoopMaster custom]$ lltotal 5252-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 156 Dec 14 10:34 ext_stopword.dic-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 130 Dec 14 1

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

中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词. 分词模块jieba,它是python比较好用的分词模块.待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串.GBK 字符串.注意:不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预料地错误解码成 UTF-8 支持三种分词模式 1 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析: 2 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义: 3 搜索引擎模式,在精

一,分词系统地址:https://github.com/NLPchina/ansj_seg 二,为什么选择ansj? 1.项目需求: 我们平台要做手机售后的舆情分析,即对购买手机的用户的评论进行分析.分析出手机每个模块(比如:相机,充电等.这些大模块还需要细分,比如充电又可以分:充电慢,没有快充等)的好差评,并且计算差评率,供开发后续改进.之前一直是人工分析,随着评论的增加,这一块也是一个很大的工作量.因此我们想到了做评论的自动分析.这就要用到自然语言处理的技术了. 2.ansj的优点 分词效率

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

SCWS是个不错的中文分词解决方案,词库也是hightman个人制作,总不免有些不尽如人意的地方.有些词语可能不会及时被收入词库中. 幸好SCWS提供了词库XDB导出导入词库的工具(phptool_for_scws_xdb.zip),下载后解压至任意文件夹,我解压至“E:/www/tools/scws_xdb/”目录下.在命令行下进入PHP的安装目录,我的目录是”E:/xampp/php“. 步骤1:执行命令行,将词库先导出来,生成一个文本文件(dict.txt): 命令格式为:php dump