这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现。分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96%以上。目前实现了中文分词、中文姓名识别、用户自定义词典、关键字提取、自动摘要、关键字标记等功能。可以应用到自然语言处理等方面，适用于对分词效果要求高的各种项目。
一、前言 之前做solr索引的时候就使用了ANSJ进行中文分词，用着挺好，然而当时没有写博客记录的习惯。最近又尝试了好几种JAVA下的中文分词库，个人感觉还是ANSJ好用，在这里简单总结之。 二、什么是中文分词 百度百科对其定义如下： 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
ANSJ 这是一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现. 分词速度达到每秒钟大约200万字左右（mac air下测试），准确率能达到96%以上 目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 用户自定义词典,关键字提取，自动摘要，关键字标记等功能 可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目. 分词的目的是创建一个高稳定可用的中文分词工具,可以利用到各种需要文字处理的场景中下面简单介绍一下Ansj中文分词的主要算法及特点. 数据结构 高度优化Trie树 在用户自定义词典以
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：
Mapping { "indexName":"drug", "indexSource":{ "settings":{ "number_of_shards":1, "number_of_replicas":2, "index":{ "analysis":{ "filter":{ "bigr
散仙在上篇文章中，介绍过如何使用Pig来进行词频统计，整个流程呢，也是非常简单，只有短短5行代码搞定，这是由于Pig的内置函数TOKENIZE这个UDF封装了单词分割的核心流程，当然，我们的需求是各种各样的，Pig的内置函数，仅仅解决了80%我们常用的功能，如果稍微我有一些特殊的需求，就会发现内置函数解决不了，不过也无需担忧，Pig开放了各个UDF的接口和抽象类，从加载，转换，过滤，存储等等，都有对应的实现接口，只要我们实现或继承它，就非常方便扩展。 本篇呢，散仙会使用Ansj分词器+Pig来统计中文的
本文主要介绍四个分词插件（ICTCLAS、IKAnalyzer、Ansj、Jcseg）和一种自己写算法实现的方式，以及一些词库的推荐。
Solr发展飞快，现在最新的版本已经6.1.0了，下面来回顾下Solr6.x之后的一些新的特点： （1）并行SQL特性支持，编译成Streaming 表达式，可以在solrcloud集群中，并行执行 （2）SolrCloud的Collection被抽象成关系型数据库表，现在不仅仅可以支持强大的全文检索，还通过SQL支持像数据库一样的BI分析 （3）在SQL的where语句中，全面支持强大的Lucene/Solr语法 （4）一些聚合操作例如Group会自动优化成并行操作，通过使用St
背景：content.keyword字段使用keyword类型，在导数据的时候出现异常。
在自然语言处理中比较热门的操作就是中文或英文语句分词了，分词就是按照不同的算法和参数将语句分成若干词汇。拆分后的关键词可以进行词频统计或者词云图片生成等，能够快速方便的找到语句的核心主题热点。
父子文档在理解上来说，可以理解为一个关联查询，有些类似MySQL中的JOIN查询，通过某个字段关系来关联。父子文档与嵌套文档主要的区别在于，父子文档的父对象和子对象都是独立的文档，而嵌套文档中都在同一个文档中存储。如下图所示：
中文主要有：NLTK，FoolNLTK，HanLP（java版本），pyhanlp（python版本），Ansj，THULAC，结巴分词，FNLP，哈工大LTP，中科院ICTCLAS分词，GATE，SnowNLP，东北大学NiuTrans，NLPIR，；
中文分词 就是将一句话分解成一个词一个词，英文中可以用空格来做，而中文需要用一些技术来处理。 三类分词算法： 1. 基于字符串匹配： 将汉字串与词典中的词进行匹配，如果在词典中找到某个字符串，则识别出一个词。 优点，速度快，都是O(n)时间复杂度，实现简单。 缺点，对歧义和未登录词处理不好。 此类型中常用的几种分词方法有： 1. 正向最大匹配法： 假设词典中最大词条所含的汉字个数为n个，取待处理字符串的前n个字作为匹配字段。若词典中含有该词，则匹配成功，分出该词，然后从被比较字符串的n+1处开始再取n个
在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取。到目前为止，已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据。 数据本身没有规律和价值，需要通过分析提炼成知识才有意义。抱着试试玩的想法，准备做一个有关情感分析方面的统计，看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影，怀着何种心情写下的短评。 鉴于爬取的是短评数据，少则10来个字，多则百来个字，网上查找了下，发现Google开源的Word2Vec比较合适，于是今天捣鼓了一天，把自己遇到的问题和运行的结果在这里做个总结。 Word2Ve
maven作为项目依赖管理工具，同时有很多团队将自身优秀的jar包开源出来，极大地便利了Java系的开发。
球友在 ElasticSearch 版本选型问题中提及：如果要使用ik插件，是不是就使用目前最新的IK对应elasticsearch的版本“8.8.2”？
继 无编码利用协同算法实现个性化推荐,我纯粹使用SQL和配置实现了一个更为复杂一些的，计算文章词汇的tf/idf值，将浏览数作为预测值，使用线性回归算法进行模型训练的示例。帮助大家更好的了解StreamingPro对算法的优秀支持。这篇文章的示例将会跑在Spark 2.0 上了。为了方便大家体验，我已经将Spark 安装包，StreamignPro,以及分词包都准备好，大家下载即可。
分词器选择 调研了几种分词器，例如IK分词器，ansj分词器，mmseg分词器，发现IK的分词效果最好。举个例子： 词：<<是的>>哈<\span>撒多撒ئۇيغۇر تىلى王者荣耀sdsd@4342啊啊啊 Standard: 是，的，span，哈，span，撒，多，撒，ئۇيغۇر，تىلى，王，者，荣，耀，sdsd，4342，啊，啊，啊，啊 mmseg_maxword：是，的，span，哈，span，撒，多，撒，ئ，ۇ，ي，غ，ۇ，ر，ت，ى，ل，ى，王者，荣耀，sdsd，4342，啊
单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包：引用了@ansj开发的ansj中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。
要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，更加直
今天下午部门内部技术分享是分词器算法。这次的主讲是大名鼎鼎的Ansj分词器的作者-孙健。 作者简介： Ansj分词器作者 elasticsearch-sql（elasticsearch的sql插件）作者，支持sql查询 nlp-lang自然语言工具包发起人 NLPCN（自然语言处理组织）发起人 等等... 网站：http://www.nlpcn.org/ GIT地址：https://github.com/NLPchina 具体作者详情请百度、Google 大神首先对中文分词的概念进行详细的解释
* 中文分词常用实现： 单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包：引用了@ansj开发的ansj中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。 * 环境准备 (Windows或Linux版本都行)： R下载：http://mirrors.us
01 前言 关于CNN如何和NLP结合，其实是被这篇文章（http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/）指导入门的 。 我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题，是非常不错的。 主要好处有： 1、CNN能自动抽取出一些高级特征，减少了特征工程的时间 2、使用WordEmbedding技术将词汇表达为向量后，可以很方便的将文本表示为类似图片的2D向量 3、神经网络表达能力强 缺点的话，就是
关于CNN如何和NLP结合，其实是被这篇文章指导入门的 。 我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题，是非常不错的。
要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，更加直观清晰。比如下图： 这是根据总理2014年的政府工作报告制作的可视化词云，分词和词云的制作都是用R，词频的统计用了其他软件。这个图能很直观看到，工作报告的重心是"发展"，这是大方向，围绕发展的关键要素有经济建设、改革、农村、城镇等要素。不过这张图中的词语还需要进行优化，因为有些术语或词组可能被拆分成了更小的词语
要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，更加直观清晰。比如下图：
【人工智能头条导读】作者一年前整理了这份关于 NLP 与知识图谱的参考资源，涵盖内容与形式也是非常丰富，接下来人工智能头条还会继续努力，分享更多更好的新资源给大家，也期待能与大家多多交流，一起成长。
本文都是基于elasticsearch安装教程 中的elasticsearch安装目录(/opt/environment/elasticsearch-6.4.0)为范例
背景：分析用户在世界杯期间讨论最多的话题。 思路：把用户关于世界杯的帖子拉下来，然后做中文分词+词频统计，最后将统计结果简单做个标签云. 后续：中文分词是中文信息处理的基础，分词之后，其实还有特别多有趣的文本挖掘工作可以做，也是个知识发现的过程。 * 中文分词常用实现： 单机：R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式：Hadoop+Smallseg库 词库：Sougou词库，Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现： 1、R语言：专门用于统计分析、绘图的语言 2、
3、由于版本问题，可能DicAnalysis, ToAnalysis等类没有序列化，导致读取hdfs数据出错
2021-05-09：给定数组hard和money，长度都为N；hardi表示i号的难度， moneyi表示i号工作的收入；给定数组ability，长度都为M，abilityj表示j号人的能力；每一号工作，都可以提供无数的岗位，难度和收入都一样；但是人的能力必须>=这份工作的难度，才能上班。返回一个长度为M的数组ans，ansj表示j号人能获得的最好收入。
背景：boo查询中过多的拼接bool导致报 too_many_clauses: maxClauseCount is set to 1024
Elasticsearch 实战项目中势必会用到中文分词，而中文分词器的选型包含但不限于如下开源分词器：
转载出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29183128 介绍：ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。Elasticsearch 是用 Java 开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。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。
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
需求：客户给销售员自己的个人信息，销售帮助客户下单，此过程需要销售人员手动复制粘贴收获地址，电话，姓名等等，一个智能的分词系统可以让销售人员一键识别以上各种信息
这几天写完了人名识别模块，与分词放到一起形成了两层隐马模型。虽然在算法或模型上没有什么新意，但是胜在训练语料比较新，对质量把关比较严，实测效果很满意。比如这句真实的新闻“签约仪式前，秦光荣、李纪恒、仇和等一同会见了参加签约的企业家。”，分词结果：[签约/v, 仪式/n, 前/f, ，/w, 秦光荣/nr, 、/w, 李纪恒/nr, 、/w, 仇和/nr, 等/u, 一同/d, 会见/v, 了/ul, 参加/v, 签约/v, 的/uj, 企业家/n, 。/w]，三个人名“秦光荣”“李纪恒”“仇和”一个不漏。一些比较变态的例子也能从容应对，比如下面：
现代的搜索引擎，一般都会提供 Suggest as you type 的功能，帮助用户在输入搜索的过程中，进行自动补全或者纠错。通过协助用户输入更加精准的关键词，提高后续搜索阶段文档匹配的程度。在 google 上搜索，一开始会自动补全。当输入到一定长度，如因为单词拼写错误无法补全，就会开始提示相似的词或者句子。
在本周，GitHub终于度过了属于它自己的十周岁生日。这个在2008年由3个来自旧金山的年轻人创建的基于Git的代码托管网站，先后超越了元老级的SourceForge和背景强大的Google Code，成为了全世界范围内最受欢迎的代码托管网站。
中文分词是中文文本处理的基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。由于中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词。
描述：health是一个简洁的，一行表示了来自/_cluster/health的相同的信息。
全文检索(Full-text Search)：先建立索引，再对索引进行搜索的过程，搜索结果为匹配文本
分类 分布式网络爬虫包含多个爬虫，每个爬虫需要完成的任务和单个的爬行器类似，它们从互联网上下载网页，并把网页保存在本地的磁盘，从中抽取URL并沿着这些URL的指向继续爬行。由于并行爬行器需要分割下载任务，可能爬虫会将自己抽取的URL发送给其他爬虫。这些爬虫可能分布在同一个局域网之中，或者分散在不同的地理位置。 根据爬虫的分散程度不同，可以把分布式爬行器分成以下两大类： 1、基于局域网分布式网络爬虫：这种分布式爬行器的所有爬虫在同一个局域网里运行，通过高速的网络连接相互通信。这些爬虫通过同一个网络去访问外部互
在Elasticsearch中，处理倒排索引中的分词问题主要涉及两个方面：索引时的分词和查询时的分词。
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
这篇文章事实上整合了之前文章的相关介绍，同时添加一些其他的Python中文分词相关资源，甚至非Python的中文分词工具，仅供参考。
摘要：第八届“开源中国开源世界”高峰论坛将于6月28-29日在北京航空航天大学隆重召开，本次大会特别邀请国内外知名开源项目发起人、活跃的开源布道师、有影响力的开源社区负责人等开源精英齐聚现场。
SimHash是什么 SimHash是Google在2007年发表的论文《Detecting Near-Duplicates for Web Crawling 》中提到的一种指纹生成算法或者叫指纹提取算法，被Google广泛应用在亿级的网页去重的Job中，作为locality sensitive hash（局部敏感哈希）的一种，其主要思想是降维，什么是降维？ 举个通俗点的例子，一篇若干数量的文本内容，经过simhash降维后，可能仅仅得到一个长度为32或64位的二进制由01组成的字符串，这一点非常相似我们的
分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。
NLP（自然语言）领域现在可谓是群雄纷争，各种开源组件层出不穷，其中一支不可忽视的力量便是jieba分词，号称要· 往期精选 ·
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