本博客是使用Typecho搭建的，侧边提供了搜索功能，然而Typecho内置的搜索功能仅仅只是基于字符串的全匹配查找，功能非常鸡肋，很多合理的查询都没法得到结果，比如“Transformer的文章”、“BERT的相关内容”都没有查询结果，因为文章中都不包含这些字符串
经过上篇文章的学习，相信大家对分词的概念已经有了更深入的了解了吧。我们也知道了，SCWS 是 XS 中的一个重要组成部分，但它也是可以单独拿出来使用的。而对于分词器来说，不管是 SCWS 还是现在流行的 IK、Jieba ，其实概念方面都是差不多的。比如说它们都需要字典来做为分词的依据，也会有停用词库这一类的附加字典。今天，我们主要来学习的就是 SCWS 字典相关的一些配置。此外，还有自定义分词器的实现。
结巴分词使用 中文分词之结巴分词~~~附使用场景+demo（net） jieba分词、自定义词典提取高频词、词性标注及获取词的位置 jieba分词增加自定义词表 词性标注 [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念 jieba分词词性标记含义 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) FudanNLP
啥？还要单独讲一下啥是搜索引擎？不就是百度、Google嘛，这玩意天天用，还轮的到你来说？
【磐创AI导读】：本文为中文分词工具整理分享。想要了解更多技术咨询，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
作者：沈浩老师（公众号ID：artofdata），中国传媒大学新闻学院教授，中国传媒大学调查统计研究所所长，大数据挖掘与社会计算实验室主任。
正式进入到分词部分的学习了，这也是我们搜索引擎学习的最后一个部分了。在这里，我们还是以 XS 默认的 SCWS 分词器为基础进行学习，但是，就像之前的其它内容一样，原理和概念部分的内容很多都是相通的。即使你将来要用 Jieba 分词或者 IK 分词，它们所有的原理和 SCWS 都是大差不差的。
搜索引擎系列的最后一篇了。既然是最后一篇，那么我们也轻松一点，直接来看一套非常有意思的纯 PHP 实现的搜索引擎及分词方案吧。这一套方案由两个组件组成，一个叫 TNTSearch ，另一个则是大名鼎鼎的结巴分词的 PHP 版本。它们都是纯 PHP 实现的，非常轻量级的搜索引擎和分词工具，最主要的是，如果各位大佬有兴趣，可以深入学习它们的源码。之前就一直在强调，所有的原理都是相通的，通过对这两个组件的学习，其实就能清楚 Xapian 和 SCWS 也就是 XS 整个系统是怎么运行的。甚至也可以说，就能了解到 ES 和 IK 是大致是怎么运行的了。
笔者2年前写过一篇《PHP使用elasticsearch搜索安装及分词方法》的文章，记录了使用ES的分词的实现步骤，最近又需要用到分词，在网上发现一个百度的中文分词项目，中文词法分析（LAC） ，决定使用一番，并把这次试用通过文章记录下来，给有需要的朋友一个参考吧
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经过上篇文章的学习，我们已经了解到了 XS 中的默认索引配置是在哪里，也了解到了配置文件如何加载以及服务端的一些简单配置。今天，我们要学习的重点就是剩下的内容，也是非常重要的内容，那就是索引字段的配置定义以及字段设计。
那mysql匹配的时候是like模糊匹配，搜索必须要有SQL注入这四个字，连续的才能查找到那这样会不太方便。
推荐Github上一个很棒的中文自然语言处理相关资料的Awesome资源：Awesome-Chinese-NLP ，Github链接地址，点击文末"阅读原文"可直达：
最近写了一篇比较长的隐私文章，用到了wp的文章分页功能。却发现默认的分页的页面又小又难找。于是想修改wp的默认分页，网上找了下相关的代码基本都是下面的样子：
Github：https://github.com/elastic/elasticsearch
1.html2ps and html2pdf 下载地址： http://www.tufat.com/script19.htm
学习完索引操作最核心的增、删、改操作之后，我们再来学习它的其它一些功能。其中，比较有意思的是一个同义词操作的功能，我们先来看看这个功能的操作。
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 ·
前言 在使用mysql的时候,为了查询速度,我们都会使用索引这个东西 现在问题来了,索引对 like "%xx%" 是不生效的,这就意味着无法快速的模糊匹配查询数据,那么有什么办法解决这个问题吗?
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，号称要做最好的 Python 中文分词组件。
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.
上回我们已经学习了一些简单的搜索功能，比如设置搜索语句、分页方法、数量查询以及高亮和折叠的查询效果。而今天，我们将更加深入地学习其它搜索相关的内容。最核心的，就是布尔查询，也就是类似于我们在数据库中的 AND 和 OR 之类的语法。不过在这之前，就像是 Explain 可以分析数据库的查询语句一样。XS 也为我们提供了一个可以查看分词结果以及查询条件的方法，我们得先来学会它的使用。
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。
不管任何搜索引擎，最核心的部分，往往都只有两个，一是建立索引，二是搜索数据。不过对于中文这种复杂的语言体系，分词也是另一块核心内容。从今天开始，我们就先来学习第一块的内容，就是对于索引的操作。
学习完索引管理相关的内容之后，我们就进入到了搜索技巧相关的学习了。其实对应在 XS 中，就是 SDK 中的 XSSearch 对象的相关学习和使用。同样的，在这一部分，我们也会普及很多搜索相关的知识。
Pyhanlp分词与词性标注的相关内容记得此前是有分享过的。可能时间太久记不太清楚了。以下文章是分享自“baiziyu”所写（小部分内容有修改），供大家学习参考之用。
你想知道哪些漂亮的词云图是怎么做出来的吗？ 这篇是对于没有python基础而言的朋友用来做分词和词频的文章。 一、分词工具：图悦：http://www.picdata.cn/index.php 只需要
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。
今天还是概念性的内容，但是这些概念却是整个搜索引擎中最重要的概念。可以说，所有的搜索引擎就是实现了类似的概念才能称之为搜索引擎。而且今天的内容其实都是相关联的，所以不要以为标题上有四个名词就感觉好像内容很多一样，其实它们都是联系紧密的，一环套一环的。
情感倾向可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶，内在评价的一种倾向。它由两个方面来衡量：一个情感倾向方向，一个是情感倾向度。 情感倾向方向也称为情感极性。在微博中，可以理解为用户对某客体表达自身观点所持的态度是支持、反对、中立，即通常所指的正面情感、负面情感、中性情感。例如“赞美”与“表扬”同为褒义词，表达正面情感，而“龌龊”与“丑陋”就是贬义词，表达负面情感。 情感倾向度是指主体对客体表达正面情感或负面情感时的强弱程度，不同的情感程度往往是通过不同的情感词或情感语气等来体现。例如：“敬爱”与“亲爱
作者：gillyang，腾讯PCG后台开发工程师 近期，我们接管并重构了十多年前的 Query 理解祖传代码，代码量减少80%，性能、稳定性、可观测性都得到大幅度提升。本文将介绍重构过程中系统实现、DIFF修复、coredump 修复等方面的优化经验。 1 背景 1.1 接手 7 月份组织架构调整后，我们组接手了搜索链路中的 Query 理解基础模块，包括本次重构对象 Query Optimizer，负责 query 的分词、词权、紧密度、意图识别。 1.2 为什么重构 面对一份10年+历史包袱较重的代码，
由于前两篇文章的关系，最近收到很多朋友的反馈和私信，谈如何成长为一个架构师的问题。在这之前我很少有时间去考虑这个问题，因为我总有做不完的事儿：看不完的书，解决不完的问题，干不完的活儿…… 不是我干活儿慢，实际情况恰恰相反。但是我总是能给自己找很多的事情。我的桌面上有好几个txt，里面记录着各个方面要做的事情，看书过程中发现的问题等等。去年有一段时间很闲，我每天干着公司里的活儿，自己创着业，一天还要写一两篇专利，还是感觉很闲。其实就是想的少，做的不够细。而一个人能给自己找到多少要做的事情才是一个人真正的
本文主要介绍如何通过Python的Pandas库、Scapy库和SmbClient库实现从Windows客户端自动化登录并自动上传文件到Windows服务器的SmbShare，并总结了整个实现过程。
顾名思义，工具包就是为其他服务提供工具和方法的，减低服务之间的耦合性而设计，因为工具包是不用启动的。系统的所有接口及其方法在通用common包内声明。以及统一异常抛出方法和统一异常处理器，工具类，实体类都在此包下。接下来详细描述一下该包的主要代码
近些天在学校静心复习功课与梳理思路（找工作的事情暂缓），趁闲暇之际，常看有关搜索引擎相关技术类的文章，接触到不少此前未曾触碰到的诸多概念与技术，如爬虫，网页抓取，分词，索引，查询，排序等等，更惊叹于每一幅精彩的架构图，特此，便有记录下来的冲动，以作备忘。
考虑到 jieba 分词和 THULAC 工具包等并没有提供细领域的预训练模型，为了便于比较，开发团队重新使用它们提供的训练接口在细领域的数据集上进行训练，用训练得到的模型进行中文分词。他们选择 Linux 作为测试环境，在新闻数据(MSRA)、混合型文本(CTB8)、网络文本(WEIBO)数据上对不同工具包进行了准确率测试。在此过程中，他们使用第二届国际汉语分词评测比赛提供的分词评价脚本，其中 MSRA 与 WEIBO 使用标准训练集测试集划分，CTB8 采用随机划分。对于不同的分词工具包，训练测试数据的划分都是一致的；即所有的分词工具包都在相同的训练集上训练，在相同的测试集上测试。
企业内部使用的elasticsearch是提供垂直搜索的一种方案，什么是垂直搜索呢。
最近正在做appsite框架传统网站架构的拓展、其中不免有SEO的部分。 在网上做了一点功课，meta中的 description比较关键，keywords据说已经不再受搜索引擎的关照了，不过这种事情现在不能盲目相信，既然做一个网站那么还是应该要照顾好关键词。但是没必要付出过高的人力成本，所以我这里想到的还是使用分词扩展来自动生成关键词。 这样做的好处是，无论搜索引擎是否在意关键词，我们有和内容相关度很高的关键词，这不会对我们带来损失。 基于程序算法生成的关键词，不需要我们花费人力成本，包括可以在后台控制是否开启该功能。
全文检索是数据库的有力补充，全文检索并不能替代数据库在应用系统中的作用。当应用系统的数据以大量的文本信息为主时，採用全文检索技术能够极大的提升应用系统的价值。
在想自己和刚毕业的时候处理问题有什么不同。刚毕业的时候如果想卸载停用什么东西提示说正在使用，我就去找个强力卸载软件。如果我想清理浏览器缓存，会直接用工具，如果想找到缓存路径选择性的清理，会百度一下
自然语言处理说白了，就是让机器去帮助我们完成一些语言层面的事情，典型的比如：情感分析、文本摘要、自动问答等等。我们日常场景中比较常见到的类似Siri、微软小冰之类的，这些的基础都是自然语言处理，另外还有一些语音处理，这就暂且不表了。总之，你看到的机器与人利用语言交互，用机器模拟人脑阅读，对话，评论等等这些的基础都是自然语言处理的范畴之内。
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：
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。
又是收尾阶段了，其实在搜索，也就是 XSSearch 这个对象中，剩下的属性方法已经不多了。很多方法和属性在之前的学习中我们都已经使用过或者接触过了，剩下的都是一些锦上添花的功能，但往往这类的功能，却又有着各种不同的惊喜。好吧，到底是惊喜还是惊吓，咱们看完再说吧。
中文分词是中文文本处理的一个基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。不同于英文的是，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，分词效果将直接影响词性、句法树等模块的效果。当然分词只是一个工具，场景不同，要求也不同。
随着微博研究的深入，社会网络分析和可视化技术的需要，面临中文处理问题，开始钻研文本挖掘的问题，过去的传统的数据挖掘一直研究的是结构化数据，文本挖掘和意见挖掘涉及内容更多，特别是中文处理是不可逾越的障碍！ 从网络分析、文本挖掘和意见挖掘角度看，主要解决以下内容：网络抓数据—MySql和Hadoop存储—API接口—创建网络数据—Knime和R语言挖掘－KOL意见领袖和网络分析—中文语料和文本语义—R语言与分词—用户词典构建—情感词典建设和情感分析—文本聚类分类—归并文本挖掘与网络分析—规则建模推荐算法—P
主要参考了两篇文章，使用的安装版本为 coreseek-4.1-beta.tar 文章一，原地址为：http://zhan.renren.com/itbegin?gid=360288849803348
本文旨在介绍如何利用HanLP训练分词模型，包括语料格式、语料预处理、训练接口、输出格式等。 目前HanLP内置的训练接口是针对一阶HMM-NGram设计的，另外附带了通用的语料加载工具，可以通过少量代码导出供其他训练工具使用的特定格式（如CRF++）。
PHPCMS的搜索功能相比其他CMS算是比较差的了，搜索精度非常低。虽说他有个搜索关键字分词功能，但有点时候不分词的准确度却会高于分词。 如何去掉PHPCMS关闭搜索关键字分词功能？ 用记事本打开 phpcmsmodulessearchindex.php 大概在78行能够找到下面的代码
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