下面将详细描述在ES中倒排索引的词条是如何存储和管理的，并提供相关的源码片段来帮助理解。...倒排列表（Posting List） 倒排列表是与词典中每个词条相关联的数据结构，它记录了包含该词条的文档列表以及该词条在文档中的位置信息（如偏移量、词频等）。...词条的删除 当文档从ES中删除时，ES会从倒排列表中移除与被删除文档相关联的词条条目。如果某个词条只存在于被删除的文档中，那么该词条也会被从词典中移除。...词条的查询 当用户发起搜索请求时，ES会在词典中查找与查询关键词匹配的词条，并获取相应的倒排列表进行进一步的处理。这通常涉及在词典中使用二分查找、哈希查找或树查找等高效算法来快速定位词条。...在这个简化示例中，使用DocValuesConsumer来构建倒排列表，再调用addNumericField方法将词条与文档ID和词条频率关联起来，并将这些数据写入倒排列表。
在我看来，预处理流程与分词流程其实可以归纳为分析器的处理。 对于分词，当前主要有两种算法，一种是基于已有的词典库，一种是基于统计的机器学习。...基于词典的分词算法分为以下几种：正向最大匹配法、逆向最大匹配法和双向匹配分词法等。基于词典的分词算法是应用最广泛、分词速度最快的。...常见的分词器都是使用机器学习算法和词典相结合，一方面能够提高分词准确率，另一方面能够改善领域适应性。 特征表述 将分词后的词作为特征列表，基于此列表，对日志做向量化的构建。...通过TF-IDF算法对关键词做统计分析，得到词向量后，再做一次相似度比较，最终就可以得到向量。 其实我理解这里就是在做文本相似度匹配的处理。一般都是处理文本向量化。...但由于当时所有的开发人员都做的是业务开发，对机器学习及应用压根就不清楚，所以导致当时的运维量和客户的反馈不太好；当时我分析过，受限于当时的认知与能力，画过一个简单的流程图，但很难落地而且没有足够的理论与算法的支持
Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分，或者二元切分。除此之外，还有最大切分（包括向前、向后、以及前后相结合）、最少切分、全切分等等。...2）基于字典、词库匹配的分词方法（机械分词法） 这种方法按照一定策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功。...根据与词性标注过程是否相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化方法。常用的方法如下： a、最大正向匹配法 (ＭａｘｉｍｕｍＭａｔｃｈｉｎｇＭｅｔｈｏｄ)通常简称为ＭＭ法。...如果词典中找不到这样的一个i字词，则匹配失败，将匹配字段中的最后一个字去掉，对剩下的字串重新进行匹配处理…… 如此进行下去，直到匹配成功，即切分出一个词或剩余字串的长度为零为止。...D、双向匹配法：将正向最大匹配法与逆向最大匹配法组合。先根据标点对文档进行粗切分，把文档分解成若干个句子，然后再对这些句子用正向最大匹配法和逆向最大匹配法进行扫描切分。
假设使用的标准分词(viterbi算法来分词)： List vertexList = viterbi(wordNetAll); 分词具体过程可参考： 分词完成之后，返回的是一个 Vertex 列表...如下图所示： 图1.png 然后根据 是否开启用户自定义词典 配置来决定将分词结果与用户添加的自定义词进行合并。...这些词是从 词典配置文件 CustomDictionary.txt 中加载得到的。 l 合并BinTrie 树中的用户自定义词。...l 使用某一种分词算法分词 l 将分词结果与DoubleArrayTrie或BinTrie中的自定义词进行合并，最终返回输出结果 HanLP作者在HanLP issue783:上面说：词典不等于分词、分词不等于自然语言处理...另外，作者还说了在以后版本中不保证继续支持动态添加自定义词典。以上是阅读源码过程中的一些粗浅理解，仅供参考。 文章转载自hapjin 的博客
但与Windows资源管理器、Google、百度等不同的是，Lucene并不是一个开箱即用型的服务。...这两部分的整体流程如下： [i7ycxk9lx4.png] 索引流程 对待索引的文档进行分词处理：（1） 结合分词处理的结果，建立词典表 和 倒排索引：（2） 将倒排索引写入索引存储：（3）、（4） 搜索流程...分词后的结果样例如下： [o1v2s764bc.png] 3.1.2 建立词典表 和 倒排索引 对分词的结果进行排序，建立词典列表： [35oo6zpi2j.png] 合并相同的词，建立词典表 和 倒排表...[ps4skpssv2.png] 3.2 搜索流程 3.2.1 词法、语法分析 对用户的请求语句进行词法、语法分析，生成查询语法树，把文本请求转换为Lucene理解的请求对象。...、基本原理简介等方式建立对Lucene的直观理解。
（又称机械词汇切分） 2.基于统计的词汇切分方法 3.基于理解的词汇切分方法 4.词典与统计相结合的词汇切分方法 1、基于词典的方法(又称机械分词方法) 本质上是字符串匹配的方法，将一串文本中的文字片段和已有的词典进行匹配...比如“王小花”，这是一个人名，假设其存在于词典中，而“王”、“小”、“花”三个也均为词典中存在的单字词，倘若我们将“王小花”分为“王/小/花”，这将让人不知所云，而使用最长匹配的方法将会匹配出“王小花”...基于理解的分词方法是通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。...由于汉语语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组织成机器可直接读取的形式，因此目前基于理解的分词系统还处在试验阶段。...4、词典与统计相结合的词汇切分方法 利用词典匹配和统计模型的方法，结合了基于词典的规则和基于统计的概率模型，以提高分词准确性和效率。
早期的实体抽取方法 基于规则和词典的方法 早期的实体抽取系统大多依赖于手工编写的规则和词典。这些方法通过定义特定的语言规则和词汇列表来识别和分类文本中的实体。...词典匹配 除了规则，基于规则的方法还经常使用词典（或称为实体列表）来进行实体匹配。这些词典包含了大量特定类型实体的名称，如人名、地名、机构名等。通过词典匹配，系统能够识别出文本中出现的已知实体。...基于规则的方法的优缺点 优点 透明度高：规则是人工定义的，易于理解和验证。 定制性强：可以针对特定领域或任务定制规则和词典。 响应速度快：相比于复杂的机器学习模型，规则匹配通常计算量小，速度快。...然而，要注意的是，在更复杂或多样化的文本环境中，基于规则的方法可能需要与其他技术相结合，以提高实体抽取的准确性和覆盖范围。...这些模型学习特征与实体类型之间的关系，以便对新的文本数据进行有效的实体识别。 特征提取技术 在基于特征的方法中，如何选择和提取特征对模型性能有着直接的影响。
1-3 深入理解倒排索引 倒排索引 = 词典 + 倒排文件 从倒排索引中查找单词 如何查找同时包含了多个单词的文档呢？...查找时只 需要先从词典中找出各个单词，然后分别获取这些单词的倒排列表并加 在一起，由此计算出包含在各个倒排列表中的文档编号的交集。 将单词的位置信息加入倒排文件中 文档级别的倒排文件。...由于 Unicode 的字符与表示该字符的数值是一一对应的，所以 在 UTF-32 中，由 N-gram 分割而成的词元所含有的字节数就变成固定的 了，这样就简化了程序上的处理过程。...② 为每个词元创建倒排列表并将该倒排列表添加到小倒排索引中。 ③ 每当小倒排索引增长到一定大小，就将其与存储器上的倒排索引 合并到一起。...使用具体示例加深对检索处理流程的理解 如果能 够找到一个在所有倒排列表中都出现过的文档编号，那么就将它所指向 的文档加入到候选检索结果中。
该格式并没有明确的规范，但总体满足以下几点： 1、单词与词性之间使用“/”分割，如华尔街/nsf，且任何单词都必须有词性，包括标点等。...2、单词与单词之间使用空格分割，如美国/nsf 华尔街/nsf 股市/n。 3、支持用[]将多个单词合并为一个复合词，如[纽约/nsf 时报/n]/nz，复合词也必须遵守1和2两点规范。...语料预处理 语料预处理指的是将语料加载到内存中，根据需要增删改其中部分词语的一个过程。...转换代码请参考：com.hankcs.test.model.TestCRF#compile 训练HMM-NGram分词模型 HMM-NGram在HanLP中特意被处理为文本形式，方便用户理解、修改HMM-NGram...模型（习惯上称为词典，但这并不代表它不是模型）。
如果在t时刻两个beam-labeling相等，则会把二者的概率进行求和，然后删除其中一个来合并二者的路径。...prefix-tree的约束进而能够实现非单词字符的解码，beam-labeling状态的转换受将要扩展字符的影响，如果字符为词典字符（对英文来说词典字符可以定义为英文字母）则其状态为单词状态，字符为非词典字符则为非词典状态...具体做法是，使用一个BiLSTM模型用来判别文本中字符错误的概率，记为p，在将文本送入Bert中时会对没给token的特征表示e i与MASK token的特征e mask 按照概率p进行加权，公式如下...方案选择 对于文本纠错，合合信息的理解是：严格来说Beam Search只是对CTC解码的优化，存在着优化上限（Beam长度为文本长度，找到全局最优解），只有当与基于统计LM（n-gram）相结合时才有着一定的纠错能力...如果OCR结果缺字或多字的问题比较严重，优化方案可以将Bert模型改成与翻译模型类似的，基于注意力机制的Seq2Seq纠错模型。
汉语以连续的字符串形式进行书写，因而常有歧义的情况出现，对相同的一条语句，经常会有数个合法词序列与之对应。由于歧义的普遍存在性，消除歧义是中文分词中不可避免的棘手问题。...对未登录词的识别主要分为基于规则的方法和基于统计的方法，实际运用中一般将两者结合使用。...二者相结合的方法能够有效降低复杂度，并且不必大规模语料库。 1.3 中文分词算法概述 1.3.1 基于词典的分词算法 基于词典的分词算法，又称为基于字符串匹配的分词算法，或机械匹配算法。...基于词典的分词算法主要通过字符串匹配的方法进行机械分词，即按照一定的规则将汉字字符串与词典中的词条进行匹配，如果在词典中能找到相应的字符串，则匹配成功，识别出一个词。...1.3.3 基于理解的分词算法 基于理解的分词方法很早就被提出了，这种方法的核心思想是让计算机模拟人对语句的理解，但是由于汉语的复杂性和随意性，这种方法一度被认为可操作性很低，目前这方面的工作主要是结合人工智能的发展进行研究
Elasticsearch可以根据需要合并多个倒排列表，并根据相关性算法对结果进行排序，最终返回给用户。...然而，将整个词典加载到内存中可能会导致巨大的内存消耗，甚至耗尽可用内存。 此外，即使词典被加载到内存中，由于内存访问速度仍然远低于CPU的处理速度，因此查找性能仍然可能受到限制。...对于每个查询词，Elasticsearch在单词词典中查找它。 如果找到了查询词，Elasticsearch就获取与之关联的倒排列表，并根据需要将这些列表合并。...根据合并后的倒排列表，Elasticsearch可以快速地确定哪些文档与查询匹配，以及这些匹配文档的相关性。 三、优化与扩展 当然，上述的描述只是倒排索引的基础原理。...通过将文档分解为单词，并为每个单词建立倒排列表，Elasticsearch可以快速地确定哪些文档与查询匹配。
这种结构与传统的正排索引（即文档到关键词的映射）相反，因此称为倒排索引。...3.4 词典和倒排列表的优化 为了提高查询效率，Lucene对词典和倒排列表进行了多种优化： 跳表（Skip List）：在倒排列表中引入跳表结构，允许快速跳转到指定位置，加速查询速度。...前缀压缩（Prefix Compression）：对词典中的相邻词条进行前缀压缩，减少存储空间。 块索引（Block Indexing）：将倒排列表分成固定大小的块，每个块包含多个文档ID。...以关键词查询为例，查询过程如下： 解析查询：将用户输入的查询字符串解析为关键词列表。 查找词典：在倒排索引的词典中查找每个关键词，获取对应的倒排列表。...合并结果：根据倒排列表合并结果，生成匹配文档的列表。 计算评分：对匹配的文档进行相关性评分，排序后返回给用户。
这里更多的是根据自己的思考和理解将原文整理成更容易理解的方式进行表达(至少对于我是更容易理解的方式)，类似一种学习笔记的表现形式。...而我更推荐精读N遍，同时进行延伸查阅更多知识，最后以一种便于理解的方式整理出来，形成文章将知识固化。如果再能将固化的知识通过PPT等形式分享出来，那么理解的就更加深刻。...合并输出的规则是无法匹配词典或词典匹配打分明显低于模型预测时，采用模型预测的结果，其他情况仍然采用词典匹配结果。相当于是词典匹配为主+模型预测为辅的套路。后面会重点介绍实体词典匹配和模型预测的细节。...下图是美团搜索NER实体词典匹配和模型在线预测合并流程： 图2 实体词典匹配和模型在线预测合并流程 03 详解实体词典匹配 3.1 实体词典匹配现状 传统的NER技术仅能处理通用领域既定既有的实体，而无法应对垂直领域特有的实体类型...第二阶段的实体分类可以单独对每个实体进行预测，但这种做法会丢失实体上下文信息，我们的处理方法是：将实体词典用作训练数据训练一个IDCNN分类模型，该模型对第一阶段输出的切分结果进行编码，并将编码信息加入到第二阶段的标签识别模型中
我们可以将数据存储在python中，以不同的数据类型，例如列表，字典，数据集。python字典中的数据和信息可以根据我们的选择进行编辑和更改 下面的文章将提供有关删除列表中重复词典的不同方法的信息。...删除重复词典的各种方法 列表理解 由于我们无法直接比较列表中的不同词典，因此我们将不得不将它们转换为其他形式，以便我们可以比较存在的不同词典。...Place': 'Bhopal', 'State': 'Madhya Pradesh'}, {'Place': 'Haridwar', 'State': 'Uttarakhand'} 辅助函数 这是一种从词典列表中删除重复词典的复杂方法...Bhopal', 'State': 'Madhya Pradesh'}, {'Place': 'Haridwar', 'State': 'Uttarakhand'}] 结论 遵循正确的过程至关重要，因为从列表中删除重复词典是一项耗时且困难的任务...本文列出了可用于从列表中消除重复词典的所有方法。可以根据其便利性和应用领域使用任何方法。
在人机自然语言交互中，成熟的中文分词算法能够达到更好的自然语言处理效果，帮助计算机理解复杂的中文语言。 基于词典分词算法 基于词典分词算法，也称为字符串匹配分词算法。...该算法是按照一定的策略将待匹配的字符串和一个已经建立好的"充分大的"词典中的词进行匹配，若找到某个词条，则说明匹配成功，识别了该词。...，总控部分，在总控部分的协调下，分词系统可以获得有关词，句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，它模拟来人对句子的理解过程，这种分词方法需要大量的语言知识和信息，由于汉语言知识的笼统、复杂性，难以将各种语言信息组成及其可以直接读取的形式...算法优点：能很好处理歧义和未登录词问题，效果比前一类效果好 算法缺点: 需要大量的人工标注数据，以及较慢的分词速度 现行常见的中文词分类器 常见的分词器都是使用机器学习算法和词典相结合的算法，一方面能够提高分词准确率...也出现了基于神经网络的分词器，例如有研究人员尝试使用双向LSTM＋CRF实现分词器，其本质上是序列标注，所以有通用性，命名实体识别等都可以使用该模型，据报道其分词器字符准确率可以高达97.5%,算法框架的思路与论文
接着，本文总结了调研文献中的分词方法，包括基于词典的最大匹配法以及其相应的改进方法、基于字标注的分词方法等，同时也介绍了当前中文分词的研究进展和方向，如统计与词典相结合、基于深度学习的分词方法等。...研究者们往往把"结合紧密、使用稳定"视为分词单位的界定准则，然而人们对于这种准则理解的主观性差别较大，受到个人的知识结构和所处环境的很大影响[3]。选择什么样的词的颗粒度与要实现具体系统紧密相关。...2.4中文分词研究进展 2.4.1 统计与字典相结合 张梅山等人在《统计与字典相结合的领域自适应中文分词》提出通过在统计中文分词模型中融入词典相关特征的方法，使得统计中文分词模型和词典有机结合起来。...统计与词典相结合：实验结果表明，直接使用双向最大匹配算法的分词结果集进行并不能较好的利用词典信息从而提高分词正确率。为了更好的利用词典信息，可以将词典信息进行特征表示，融入到统计模型中。...统计与字典相结合的领域自适应中文分词.
如何理解响应式 可以这样理解：当一个状态改变之后，与这个状态相关的事务也立即随之改变，从前端来看就是数据状态改变后相关 DOM 也随之改变。数据模型仅仅是普通的 JavaScript 对象。...initState 方法主要是对 props、 methods、 data、 computed 和 wathcer 等属性做了初始化操作。 这里我们就对 data 初始化的过程做一个比较详细的分析。...数据劫持 — Observe 通过这个方法将 data 下面的所有属性变成响应式（可观察）。...Dep.target) Dep.target = _target} export function popTarget () { Dep.target = targetStack.pop()} Dep 可以理解成是对...Webpack 【前端词典】Vue 服务端渲染 【前端词典】Axios 与 Fetch 该如何选择
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