作者：吴峻申 原文：http://www.wujunshen.cn/posts/279953901.html 写在前面 项目配置 JAVA GraalVM 17 ElasticSearch 8.
中文分词算法概述： 1：非基于词典的分词（人工智能领域） 相当于人工智能领域计算。一般用于机器学习，特定领域等方法，这种在特定领域的分词可以让计算机在现有的规则模型中，推理如何分词。在某个领域（垂直领域）分词精度较高。但是实现比较复杂。 例：比较流行的语义网：基于本体的语义检索。 大致实现：用protege工具构建一个本体（在哲学中也叫概念，在80年代开始被人工智能），通过jena的推理机制和实现方法。 实现对Ontology的语义检索。 Ontology语义检索这块自己和一朋友也还在琢
分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词器是将每个字看成一个词,比如"我爱技术"会被分为"我","爱","技","术",这显然不符合要求,所以我们需要安装中文分词器IK来解决这个问题
在IKAnalyzer.cfg.xml目录下新建ext.dic文件,stopword.dic(已存在)
本打算先介绍“简单搜索”，对ES的搜索有一个直观的感受。但在写的过程中发现分词无论如何都绕不过去。term查询，match查询都与分词息息相关，索性先介绍分词。
第一步 将IKAnalyzer2012FF_u1放到solr-4.7.2/example/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib 目录下 第二步 修改schema.xlm文件 如下：
参考Es 集群搭建及相关配置和相关参数解读,分别下载Es和kibana 8.2.3版本,部署到相应的服务器,删除es原有的data目录.配置elasticsearch.yml,节点配置如下:
所用IKAnalyzer：IK-Analyzer-2012FF 百度云：http://pan.baidu.com/s/1bne9UKf
一个 tokenizer（分词器）接收一个字符流，将之分割为独立的 tokens（词元，通常是独立的单词），然后输出 tokens 流。
大家好，我是历小冰。在《为什么 ElasticSearch 比 MySQL 更适合复杂条件搜索》 一文中，我们讲解了 ElasticSearch 如何在数据存储方面支持全文搜索和复杂条件查询，本篇文章则着重分析 ElasticSearch 在全文搜索前如何使用 ik 进行分词，让大家对 ElasticSearch 的全文搜索和 ik 中文分词原理有一个全面且深入的了解。
完全切分、正向最长匹配和逆向最长匹配这三种算法的缺点就是如何判断集合中是否含有字符串。
随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“奥力给”，“蓝瘦香菇” 等。
其中 location 是指一个 url，比如 http://yoursite.com/getCustomDict，该请求只需满足以下两点即可完成分词热更新。
本文介绍了FoolNLTK的使用方法，是一个使用双向 LSTM 构建的便捷的中文处理工具包，该工具不仅可以实现分词、词性标注和命名实体识别，同时还能使用用户自定义字典加强分词的效果。
IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的 IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。
根据用户输入的关键词(java), 应用服务器使用SQL语句查询数据库, 将查询到的结果返回给用户.
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器，拥有非常强大的全文检索能力。 用户完全可以通过搭建一个 Elasticsearch 集群来实现搜索引擎的基本功能。 但是，Elasticsearch 本身并不支持中文分词，但好在他支持编写和安装额外的分词管理插件，而开源的中文分词器 — ik 就非常强大，具有20万以上的常用词库，可以满足一般的常用分词功能。 本文，我们就来介绍如何安装 ik 分词库，如何为 ik 分词库添加自定义词库。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说结巴分词器_分词器原理,希望能够帮助大家进步!!!
● 我们想要的效果是：中华人民共和国，人民大会堂。而standard分词器不能满足我们的要求。
一个 tokenizer（分词器）接收一个字符流，将之分割为独立的 tokens（词元，通常是独立 的单词），然后输出 tokens 流。 例如，whitespace tokenizer 遇到空白字符时分割文本。它会将文本 "Quick brown fox!" 分割 为 [Quick, brown, fox!]。 该 tokenizer（分词器）还负责记录各个 term（词条）的顺序或 position 位置（用于 phrase 短 语和 word proximity 词近邻查询），以及 term（词条）所代表的原始 word（单词）的 start（起始）和 end（结束）的 character offsets（字符偏移量）（用于高亮显示搜索的内容）。
笔者寄语：与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包，简单易懂，分词是一个非常重要的步骤，可以通过一些字典，进行特定分词。大致分析步骤如下：
这段时间小叮咚分词模块基本上没有什么大更新了，不是不想更新，而是感觉好像碰到了天花板，不知道该如何进一步拓展分词的功能了。当然分词不是目的，只是为了让小叮咚理解自然语言的一步必须的中间环节。我对小叮咚的定位是一个智能知识问答系统。这样让小叮咚理解用户输入的内容是最基础也最关键的一步。我们学习一门语言，首先要了解句子的构成，句子的成份，主、谓、宾、定、状、补等等。让机器理解人的语言，也应该采取大致的步骤。
Elasticsearch默认提供的分词器，会把每个汉字分开，而不是我们想要的根据关键词来分词，我是中国人 不能简单的分成一个个字，我们更希望 “中国人”，“中国”，“我”这样的分词，这样我们就需要安装中文分词插件，ik就是实现这个功能的。 elasticsearch-analysis-ik 是一款中文的分词插件，支持自定义词库。 现在开始安装ik分词器，安装之前，先说明一些变化： 之前可以在node节点上配置index默认的分词器，如果是多节点，那么在每个节点上都配置就行了。这个有点不灵活，
得到如下结果，可以发现es的默认分词器无法识别中文中农业、银行这样的词汇，而是简单的将每个字拆完分为一个词，这显然不符合我们的使用要求。
现在有了 ElasticSearch，就可以直接使用基于 Lucene 的各种检索功能，ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的分布式全文检索框架，在 Lucene 类库的基础上实现，可以避免直接基于 Lucene 开发，这一点和 Java 中 Netty 对 IO/NIO 的封装有些类似。
Elasticsearch提供了一个可以执行查询的Json风格的DSL。这个被称为Query DSL，该查询语言非常全面。
全文检索是 20世纪末产生的一种新的信息检索技术。经过几十年的发展，特别是以计算机技术为代表的新一代信息技术应用，使全文检索从最初的字符串匹配和简单的布尔逻辑检索技术演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等 非结构化数据 进行综合管理的复合技术。由于内涵和外延的深刻变化，全文检索系统已成为新一代管理系统的代名词，衡量全文检索系统的基本指标和全文检索的内涵也发生巨大变化。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python的文件统计词频相关知识。
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。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道，在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符，虽然英文也同样存在短语的划分问题，不过在词这一层上，中文比之英文要复杂的多、困难的多。
在Elasticsearch中，分词器是用于将文本数据划分为一系列的单词（或称之为词项、tokens）的组件。这个过程是全文搜索中的关键步骤。
在我们平常的生活工作中，百度、谷歌这些搜索网站已经成为了我们受教解惑的学校，俗话说得好，“有问题找度娘”。那么百度是如何在海量数据中找到自己需要的数据呢？为什么它搜索的速度如此之快？我们都知道是因为百度的搜索引擎，那么搜索引擎到底是个什么东西呢？可能有的程序员会想到es，但是es并不能代表搜索引擎，它只是其中的一种工具，不过这种工具确实好用，效率很高。
描述: ES是支持以及HTTP协议进行REST风格接口访问,一般得我们需要有个工具帮我们发送http请求,该工具常见的是curl英 [kɜːl]、Head插件、Kibana DeveloperTool软件等。
将文本转换成一系列单词的过程，也称文本分析，在 ES 里称为 Analysis。 比如文本【JavaEdge 是最硬核的公众号】，分词结果是【JavaEdge、硬核、公众号】
Solr 是Apache下的一个顶级开源项目，采用Java开发，它是基于Lucene的全文搜索服务器。Solr提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展，并对索引、搜索性能进行了优化
链接：https://csxiaoyaojianxian.github.io/javaweb_study08 名称：Lucene使用api的分层开发及内存优化 说明：封装类可直接调用
HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包，由大快搜索主导并完全开源，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。在Python中一种是直接调用hanlp的接口pyhanlp.还有就是导入其基于Java的原始配置文件。
新发布1.7.0版本的hanlp自然语言处理工具包差不多已经有半年时间了，最近也是一直在整理这个新版本hanlp分词工具的相关内容。不过按照当前的整理进度，还需要一段时间再给大家详细分享整理的内容。昨天正好看到的这篇关于关于1.7.0版本hanlp分词在spark中的使用介绍的文章，顺便分享给大家一起学习一下！
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HanLP分词，如README中所说，如果没有特殊需求，可以通过maven配置，如果要添加自定义词典，需要下载“依赖jar包和用户字典".
中文的分词器现在大家比较推荐的就是 IK分词器，当然也有些其它的比如 smartCN、HanLP。
Analysis：文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程，也叫分词(Analyzer)。Analysis是通过Analyzer来实现的。分词就是将文档通过Analyzer分成一个一个的Term(关键词查询),每一个Term都指向包含这个Term的文档。
Elasticsearch 搜索引擎内置了很多种分词器，但是对中文分词不友好，所以我们需要借助第三方中文分词工具包。
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