SkrShop系列终于更新了，本次带来电商搜索页面的介绍，本电商搜索系列分为两篇文章：
建立关键词词库,是SEO优化工作非常重要的事情。高权重的网站,必然需要强大的关键词库支持。实际上，网站权重的提升是一个增加网站词汇的过程。但大部分SEO人员，却没有合理的规划关键词库，甚至连最基本的Excel表格都没有，实际上这是一种盲目而又随意的行为。
在做网站运营的过程中，对于SEO人员而言，我们更多的是在关注搜索营销，简单理解，我们在创建优质内容的时候，往往是借助基于搜索的SEO工具。
最近收集的两个搜索的case，如下： 案例一： 使用 A关键词：“中国诚通控股公司”搜索，不能搜到 B结果“中国诚通控股集团有限公司” 从关键词字面上看，确实不应该出现这种问题，因为A的关键词完全被B包含，如果说搜索B，搜不到A到还可以接受，因为 在关键词越长的情况下，term之间是AND的关系，这样返回结果集就越少，这一点从Google或者其他电商的搜索都可以得到测试确认， 看到这种问题，一般情况下，都跟分词有关系，然后拿到Solr中， 先使用IK最细粒度分词测试两个关键词的分词
最近跟几个做电商NLP的朋友们聊天，有不少收获。我之前从来没想过【搜索】在电商里的地位是如此重要，可能GMV的50%以上都是从搜索来的。巨大的经济价值也极大地推动了技术的发展，他们的工作做得很细致，毕竟一个百分点的点击率后购买率提升也许对应的就是几百亿的成交额。
在搜狗微信搜索之后，搜狗与腾讯融合又有新进展：使用QQ账号登录搜狗输入法后，在QQ聊天时便可直接在输入法中使用QQ表情，包括QQ默认表情和自定义表情，此前搜狗输入法Android V6.0版本已具有类似功能，在微信聊天时便可直接通过搜狗输入法调用QQ表情。账号和表情共享，是同时改善搜狗输入法和QQ用户体验的新功能，体现了搜狗和腾讯的思路转变：共享用户价值成为接下来合作的关键。 一、账号体系深度融合：账号共享+数据同步+应用协同 使用搜狗微信搜索并不需要账号登录，现在搜狗输入法支持QQ一键登录以及数据同步，
最近，在GitHub上，有人收罗了一份资源，汇集了40个关于中文NLP词库，涵盖了各个方面。
随着互联网、智能设备及各种新生业务的快速发展，互联网数据呈指数式增长，其中也充斥着诸如低俗内容、垃圾广告等各种不可控的风险因素。尤其是在即时通信场景，海量聊天、弹幕、评论等即时通信消息中更是潜藏着大量不安全、不适宜的内容，需要平台去识别处理。对于集成了即时通信系统的应用来说，稳定、可靠、高效的内容审核能力已经成为保障产品体验及业务安全的基石。因此，腾讯云即时通信IM进一步优化升级了自身内容审核能力，在服务端内容回调的基础上补齐客户端能力，为广大用户提供客户端本地文本检测即本地审核功能，为您的产品体验及业务安
原文地址：https://github.com/fighting41love/funNLP
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
（所有外文都是火星文） 曾几何时，我们以为有道词典、百度翻译就是拯救外文小白的天降神兵，出国游再也不需要外导，可以好好享受一个人的自由行；查阅外文资料，分分钟中文转换，“妈妈再也不用担心我的学习啦”。
打开谷歌， 输入关键词， 谷歌往往可以很精准的返回你所需要的内容， 这个是怎么实现的呢？简单的思考一下就能得出一个结论：一定是关键词能极为快速和准确的命中具体的内容及地址， 但是搜索引擎的收录页面数量往往是千亿万亿级别的，从这个量级里面检索到你要的数据可以说是大海捞针一点也不夸张。那么搜索引擎是如何让你在数据的汪洋大海里捞到你想要的那根针的那？这就要说到所有的搜索引擎都离不开一个概念： 索引。
推荐系统的误区 回想起来，我也算是国内接触推荐系统较早的人之一了，最近和人聊天，觉得不少人对推荐系统有所误解，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，我只想说我经常说的那句话【不是这样的】，所以有了这篇文章。 第一次接触【推荐系统】是在两年前在某高校的互联网信息处理实验室的时候，那时候，【机器学习】和【大数据】都是新概念，但是差不多半年后，【大数据】的概念就开始风靡全球了，到现在已经被爆炒得面目全非。 那年还因此买了一本项亮的书《推荐系统实践》，那本书和现在的很多热门书籍一样，都是跟着概念热起来的。 虽
注意：我输入的是“触发器”，返回结果第一条没有问题，其他几条有关：“触”、“发”的，可以说和我的搜索没有关系。
推荐系统的误区 回想起来，我也算是国内接触推荐系统较早的人之一了，最近和人聊天，觉得不少人对推荐系统有所误解，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，我只想说我经常说的那句话【不是这样的】，所以有了这篇文章。 第一次接触【推荐系统】是在两年前在某高校的互联网信息处理实验室的时候，那时候，【机器学习】和【大数据】都是新概念，但是差不多半年后，【大数据】的概念就开始风靡全球了，到现在已经被爆炒得面目全非。 那年还因此买了一本项亮的书《推荐系统实践》，那本书和现在的很多热门书籍一样，都是跟着概念热起来的。虽然
随着BERT、ERNIE、XLNet等预训练模型的流行，解决NLP问题时不用上预训练模型似乎总显得自己有点过时。但是这显然是不对的。
2000年6月30日，网易登陆纳斯达克交易所，成为第三家在美国上市的中国互联网公司。
社交、直播、论坛、电商等各类平台每天都会产生海量UGC(User Generated Content)，其中不可避免地混杂有大量垃圾文本。这些内容不但严重影响用户体验，而且还可能发生违规的运营风险。面对这些迫切需要，达观数据提供了垃圾信息过滤服务，精准定位并剔除不良信息。 通常垃圾信息过滤的问题可以看作分类问题，即判断一个评论是属于正常评论这个分类，还是属于垃圾信息这个分类。 文本分类的研究已经经历了很长时间的发展，传统的垃圾信息过滤方法一般是监督的，但是为了确保分类器有良好的泛化能力，这些方法的使用都
我们建立SEO你问我答社群有一段时间，在群里我们每天都会收到各种SEO问题，比如：有人讲“建盏”这个产品是否可以用SEO的方式去建立网站，然后进行带货销售。
在腾讯20多年的发展历程中，存储并非像其他技术那样万众瞩目，它更像是盖房子时的“地基”，看不见，却不可或缺。随着数据量爆炸的时代来临，在网络安全政策越来越完善的情况下，如何对存储的数据进行强有力的内容安全保障，已经受到各界的关注。
©原创2015-02-28罗超 duang，成龙给中文输入法出了个难题，大家都在duang、duang、duang时，就是没有一个输入法可以打出“上成下龙”那个奇葩的新字。这个与文字相关的“输入法事件”被电商网站、杜蕾斯们搭上顺风车时，输入法却缺席了，我在朋友圈问，百度输入法和搜狗输入法，谁会率先支持duang？虽然搜狗输入法昨日在官方微博上表示搜狗输入法很快就能打出duang，可duang的热度已降温搜狗输入法仍未实现这一功能。而百度手机输入法却有所动作，不论用安卓系统还是iOS，在输入框中输入“加特效”
随着网上购物的流行，各大电商竞争激烈，为了提高客户服务质量，除了打价格战外，了解客户的需求点，倾听客户的心声也越来越重要，其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进行数据挖掘.今天通过学习《R语言数据挖掘实战》之案例：电商评论与数据分析，从目标到操作内容分享给大家。 本文的结构如下 📷 1.要达到的目标 通过对客户的评论，进行一系列的方法进行分析，得出客户对于某个商品的各方面的态度和情感倾向，以及客户注重商品的哪些属性，商品的优点和缺点分别是什么，商品的
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
软件品质评测体系建立之后，在进行评测之前首先要确定评测使用的数据，这就需要数据挖掘平台发挥作用了，本文将以输入法评测语料制作为例介绍我们的评测数据挖掘处理平台。
文章目录 1. 识别、抽取产品特征 2. 特征语意去重 3. 识别产品特征对应的观点词 4. 分析评论的情感及强度 5. 后记 越来越多的人选择在网上消费，并且越来越的证据表明商品的评论信息会影响到消费者的消费决定。评论挖掘的主要任务是从评论中了解到用户对产品的哪些功能、属性进行了怎样的评论，并抽取成简短有效的信息。 评论挖掘主要有以下几个子任务： 识别、抽取产品特征 产品特征分为显示特征和隐含特征。 显示特征 显示特征是直接出现在产品的评论中，描述产品的性能或功能的名词或名词短语。 隐含特征 隐含特征
搜索引擎蜘蛛（spider），可简称为蜘蛛，本意为搜索引擎机器人（robot），称为蜘蛛的原因是将互联网比喻成蜘蛛网，将机器人比喻成了在网上爬行的蜘蛛，是搜索引擎自动抓取网页的程序。
什么是大数据和人工智能，分享2019年我用Python爬虫技术做企业大数据的那些事儿
本打算直接来学习Solr, 现在先把Lucene的只是捋一遍. 本文内容: 1、 搜索引擎的发展史 2、 Lucene入门 3、 Lucene的API详解 4、 索引调优 5、 Lucene搜索结果排名规则 1 搜索引擎的发展史 1.1 搜索引擎的发展史 萌芽：Archie、Gopher 起步：Robot（网络机器人）和spider（网络爬虫） 1、 Robot：网络机器人，自动在网络中运行，完成特定任务的程序，如刷票器、抢票软件等。 2、 spider：网络爬虫，是一中特殊的机器人，抓取（下载）并分析网
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-道一云 ---- 据统计，销售部门和职能部门每天消耗在解答咨询的时间占当天工作时间的六成以上，其中有三成以上的问题会被反复询问。同时，企业客服还面临着下面这些问题： 客服人力成本越来越大 用户等待时间长、体验差 人力接待效率低、易出错 高意向客户易被忽略 ...... 在AI人工智能、云计算、大数据等科技技术的浪潮下，智能客服受到越来越多企业的追捧。AI赋能企业、解放生产力已是大势所趋，聪明的企业如何抓住智能客服的红利，降低人力成本，提升获客转化能力？ 道
看到有很多，的总结一下，比较适合有一定经验的PHPer 平时喜欢哪些php书籍及博客？CSDN、虎嗅、猎云 js闭包是什么，原型链了不了解？ for与foreach哪个更快？ php鸟哥是谁？能不能讲
📷 随着网上购物的流行,各大电商竞争激烈,为了提高客户服务质量,除了打价格战外,了解客户的需求点,倾听客户的心声也越来越重要,其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进行数据挖掘.今天通过学习《R语言数据挖掘实战》之案例：电商评论与数据分析，从目标到操作内容分享给大家。 本文的结构如下 📷 1.要达到的目标 通过对客户的评论,进行一系列的方法进行分析,得出客户对于某个商品的各方面的态度和情感倾向,以及客户注重商品的哪些属性,商品的
每次办活动的前几天，镁客网的兼职小伙伴都要对着一个个号码打电话，向活动报名用户确认到场情况。每到这个时候，她就希望出现一个机器人来替她打电话。
经过了2个多月的改进，终于深蓝词库转换2.0版正式与大家见面了。在1.9版本中增加了对Rime拼音输入法的支持，也得到了网友的反馈，所以在2.0版本中增加了几个新功能：
距离上一次大版本的发布已经很久很久了，中间是不是会收到一些用户的来信，提出新的需求，于是只是做小版本的更新，终于积累了一些更新后，打算做个大版本的发布了。
在这个教程中，我们将使用2层神经元（1个隐层）和词袋（bag of words）方法来组织我们的训练数据。 文本分类的方法有三种 ： 模式匹配 ， 传统算法和神经网络 。 虽然使用多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）的算法出乎意料地有效，但它有三个基本缺陷：
经过一段时间网友提出的新的需求，鄙人利用闲暇时间对深蓝词库转换程序进行了升级，现将1.8版本发布。
第六届世界智能大会云开幕式暨创新发展高峰会6月24日上午在国家会展中心（天津）举行。大会以“智能新时代：数字赋能、智赢未来”为主题， 采用“会展赛+智能体验”四位一体“云上”办会模式，打破时间、空间、地域限制，让更多人见证世界智能大会的精彩瞬间。 作为本届大会的战略合作伙伴与技术合作服务伙伴，腾讯运用虚拟现实相结合新技术手段，着力提升大会互动性、参与感。由腾讯音乐虚拟世界（TMELAND）搭建的“元宇宙”虚拟会展，帮助与会人员获得全新的“数实”双空间融合体验感。 除了互动体验创新，本届大会引入腾讯企点客
在很早之前，GitHub的issue中，就有人在讨论Google最新的手机输入法Gboard。这个输入法是一个多语言输入法，干净整洁，有不少粉丝。最新的Gboard已经支持简体中文词库的导入导出，于是我根据网友的讨论，在代码中进行了实现，使用深蓝词库转换可以直接生成Gboard支持的词库文件，然后复制到手机上后就可以直接导入了，而不需要再调整格式，压缩文件之类的。
我在之前写过一个小程序，用于实现QQ拼音、搜狗拼音、谷歌拼音和百度手机拼音输入法词库的互转，文章地址是：http://www.cnblogs.com/studyzy/archive/2009/12/31/1637030.html
新浪最近出了自己的输入法，具体介绍我就不说了，参见这里。由于之前一直做深蓝词库转换的工具，目前已经支持了大部分主流的输入法词库的转换，既然出了一个新的输入法，那么肯定要增加对这个输入法的词库的支持了。
经过了3个多月的沉寂，今天深蓝词库转换终于迎来了1.9版。这次版本升级主要包含了以下新特性：
自从广告法公布以来，广告违禁词，极限词投诉愈发增多，不仅仅是电商广告，网站也开始收到投诉，处罚，其中也有不少同行蠢蠢欲动的投诉，举报，如果你有发现此类同行，不妨可以尝试一下，绝对会令对手焦头烂额！
今日分享15个自动写稿、AI文章的写文章神器，还有文案素材，以后文章写作、素材寻找，都不愁了。不过要提醒大家两点：
百度输入法也推出了自己的分类词库，词库格式为bdict，这个词库格式比较简单，用户如果喜欢某个词库，可以将该百度分类词库转换为自己习惯的输入法。比如我们觉得百度分类词库中的动漫作品词汇这个词库不错，但是用的又是搜狗输入法，所以需要将该词库转换为搜狗输入法。
昨晚收到了keke的邮件，得知了该大侠对QQ分类词库的解析有所研究，并Java实现了对QQ分类词库的解析，大喜，于是今天通过一天的努力，终于在C#中实现了对QQ分类词库（qpyd格式）的解析。
亲爱的小伙伴们！阔别大家将近10天，是不是等得有些着急了呢？本期大猫课堂将继续《R文本挖掘》系列，上节课中已经教大家如何用jiebaR分词包进行分词，本期将教大家一个更加进阶的分词功能：把搜狗专业词库添加进自己的用户自定义词典中。
“深蓝词库转换”是我在闲暇时写的一个词库转换程序，实现了各种输入法的用户词库、网络词库（细胞词库）之间的相互转换。
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