Elasticsearch 常用分词器介绍与 ik 分词器自定义词库添加 但事实上，更加常见的场景是我们需要为一个已有大量数据的线上 ES 集群添加分词库。 这时，配置分词库只是第一步操作，因为大量的历史数据在索引时并没有使用新添加的分词库，将导致查询出现不可预期的效果。 此时，我们需要做的就是重建索引。
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
继续中文分词在线PK之旅，上文《五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》我们选择了5个中文分词开源工具，这次再追加3个，分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装）、斯坦福大学的CoreNLP（stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP），现在可以在AINLP公众号测试一下：中文分词 我爱自然语言处理
本例子使用Python的os模块和 argparse模块，将工作目录work_dir下所有后缀名为old_ext的文件修改为后缀名为new_ext
GitHub 用户开源了一个使用双向 LSTM 构建的中文处理工具包，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。
Hello亲耐的小伙伴们！新一期的大猫课堂又和大家见面了。针对前几期课程，不少童鞋向大猫提出了一些非常好的建议，例如：把需要用到的包明确写出来，中间过程不要省略，增加一些基础知识的讲解等。大猫在这里由衷感谢所有提出建议的小伙伴们，同时向上几期的不尽人意之处表示歉意，我会继续努力哒！
通过这个项目的实战，能让你串联起之前的知识点应用于实战，并建立起需求分析、整体设计、数据建模、ingest管道使用、检索/聚合选型、kibana可视化分析等的全局认知。
ES的默认分词设置是standard，这个在中文分词时就比较尴尬了，会单字拆分，比如我搜索关键词“清华大学”，这时候会按“清”，“华”，“大”，“学”去分词，然后搜出来的都是些“清清的河水”，“中华儿女”，“地大物博”，“学而不思则罔”之类的莫名其妙的结果，这里我们就想把这个分词方式修改一下，于是呢，就想到了ik分词器，有两种ik_smart和ik_max_word。ik_smart会将“清华大学”整个分为一个词，而ik_max_word会将“清华大学”分为“清华大学”，“清华”和“大学”，按需选其中之一就可以了。修改默认分词方法(这里修改school_index索引的默认分词为：ik_max_word)：
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。
前言 自BERT出现以来，nlp领域已经进入了大模型的时代，大模型虽然效果好，但是毕竟不是人人都有着丰富的GPU资源，在训练时往往就捉襟见肘，出现显存out of memory的问题，或者训练时间非常非常的久，因此，这篇文章主要解决的问题就是如何在GPU资源受限的情况下训练transformers库上面的大模型。 这篇文章源自Vadim Irtlach大佬在kaggle的开源notebook，感谢原作者的分享，本nlp小白觉得受益良多，因此搬运到知乎分享给大家，已取得作者授权，大部分内容是照搬翻译过来的，小
前几天在Python最强王者交流群【修素】问了一个Python处理text文本数据的实战问题。问题如下：
本文是《elasticsearch实战三部曲》的终篇，作为elasticsearch的核心功能，搜索的重要性不言而喻，今天的实战都会围绕搜索展开；
Python凭借其简洁的代码，赢得了许多开发者的喜爱。因此也就促使了更多开发者用Python开发新的模块，从而形成良性循环，Python可以凭借更加简短的代码实现许多有趣的操作。下面我们来看看，我们用不超过10行代码能实现些什么有趣的功能。
apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。使用时，通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算，官方上给出DataFrame的apply()用法：
节点: 一个节点是集群中的一个服务器,由一个名字来标识，默认是一个随机的漫画角色的名字
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。
StanfordNLP 结合了斯坦福团队参加 CoNLL 2018 Shared Task on Universal Dependency Parsing 使用的软件包，和 Stanford CoreNLP 软件的官方 Python 接口。StanfordNLP 不仅提供 CoreNLP 的功能，还包含一系列工具，可将文本字符串转换为句子和单词列表，生成单词的基本形式、词性和形态特征，以及适用于 70 余种语言中的句法结构。
本周我们给大家整理了机器学习和竞赛相关的NLP库，方便大家进行使用，建议收藏本文。
基于情感词典的文本情感分类 传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语
我们都知道斯坦福 NLP 组的开源工具——这是一个包含了各种 NLP 工具的代码库。近日，他们公开了 Python 版本的工具，名为 Stanza。该库有 60 多种语言的模型，可进行命名实体识别等 NLP 任务。一经开源，便引起了社区的热议。李飞飞就在推特上点赞了这个项目。
传统的基于情感词典的文本情感分类，是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟，如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇，如否定词语有“不”，积极词语有“喜欢”、“爱”，消极词语有“讨厌”、“恨”等，从而在大脑中形成一个基本的语料库。然后，我们再对输入的句子进行最直接的拆分，看看我们所记忆的词汇表中是否存在相应的词语，然后根据这个词语的类别来判断情感，比如“我喜欢数学”，“喜欢”这个词在我们所记忆的积极词汇表中，所以我们判断它具有积极的情感。
本文咱们深入一些，详细分析一下Elasticsearch的中文分词，并顺便演示一下对docker安装的Elasticsearch如何支持中文分词的疑问。好了，废话不多说，让我们开始吧！
POST {index}/_doc PUT {index}/_create/{id}
据统计：未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右，但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误。在所有的分词错误中，与人名有关的错误占到了将近90%，这中国人名都是根据人的想法起的名字，有很大的随意性，并且数量巨大，规律也不尽相同。
上一篇我们讲过Cookie相关的知识，了解到Cookie是为了交互式web而诞生的，它主要用于以下三个方面：
原理 中文分词，即 Chinese Word Segmentation，即将一个汉字序列进行切分，得到一个个单独的词。表面上看，分词其实就是那么回事，但分词效果好不好对信息检索、实验结果还是有很大影响的，同时分词的背后其实是涉及各种各样的算法的。 中文分词与英文分词有很大的不同，对英文而言，一个单词就是一个词，而汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没有明显的区分标记，需要人为切分。根据其特点，可以把分词算法分为四大类： 基于规则的分词方法 基于统计的分词方法 基于语义的分词方法 基于理解的分词方法 下面
随着计算机在生活中的应用逐渐增加，网络技术和通信技术在企业运营所占比重也在增加。这些都使得企业在运营过程中会产生大量的数据，而如何规划和分析这些数据，对于企业的长期发展也十分重要。
我这里用的版本是ES6.4.1 , 只要是5.X以上的版本都使用。目前ES的版本已经到了7.0.
es提供了一个测试分词的 api 接口，方便验证分词效果，endpoint 是 _analyze
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。
ElasticStack在升级到5.0版本之后，带来了一个新的脚本语言，painless。这里说“新的“是相对与已经存在groove而言的。还记得Groove脚本的漏洞吧，Groove脚本开启之后，如果被人误用可能带来各种漏洞，为什么呢，主要是这些外部的脚本引擎太过于强大，什么都能做，用不好或者设置不当就会引起安全风险，基于安全和性能方面，所以elastic.co开发了一个新的脚本引擎，名字就叫Painless，顾名思义，简单安全，无痛使用，和Groove的沙盒机制不一样，Painless使用白名单来限制函数与字段的访问，针对es的场景来进行优化，只做es数据的操作，更加轻量级，速度要快好几倍，并且支持Java静态类型，语法保持Groove类似，还支持Java的lambda表达式。
这里是 AI 研习社，我们的问答版块已经正式推出了！欢迎大家来多多交流~ http://www.gair.link/page/question （戳文末阅读原文直接进） 社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。 话不多说，直接上题 @马文•加布里 问： 请问有没有好的可以根据关键词提取文章摘要的开源项目？要支持中文的。 来自社友的回答 ▼▼▼ @约翰尼•德普 CSDN 上有答案： 关键词提取自动摘要相关开源项目 GitHub - hankcs
Elasticsearch性能优化的最终目的：用户体验爽。 关于爽的定义——著名产品人梁宁曾经说过“人在满足时候的状态叫做愉悦，人不被满足就会难受，就会开始寻求。如果这个人在寻求中，能立刻得到即时满足，这种感觉就是爽！”。
● 在生产上，我们需要自己手动建立索引和映射，是为了更好的管理索引，就像数据库的建表数据一样。
本文介绍了R语言中的各种包及其特点，包括base、datasets、tools、utils、stats、grDevices、datasets、graphics、methods、merge和tests包。这些包涵盖了从基础数据结构、输入输出、统计分析、绘图、数据处理、机器学习、模型测试等多个方面。通过这些包，用户可以方便地使用R语言进行数据处理、分析和建模等工作。
内容来源：2018 年 5 月 5 日，小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比：存储与计算》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
上一篇（R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（一，基本原理））讲解了LSH的基本原理，笔者在想这么牛气冲天的方法在R语言中能不能实现得了呢？
在进行实战之前，我们了解一些SnowNLP的简单使用，可对后续我们数据分析有一定的帮助。下边简单举几个例子，帮助大家理解SnowNLP的作用。
1、ElasticSearch为了实现并发访问，每次实行更新、删除、添加之后都会为版本号自增1。
作者：王树义 量子位 已获授权编辑发布 你在工作、学习中是否曾因信息过载叫苦不迭？有一种方法能够替你读海量文章，并将不同的主题和对应的关键词抽取出来，让你谈笑间观其大略。 本文使用Python对超过1
jieba是一个强大的中文分词工具，用于将中文文本切分成单个词语。它支持多种分词模式，包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等，还可以通过用户自定义词典来增加新词。本文将从入门到精通地介绍jieba库的使用方法，带你掌握中文分词的基本概念和高级特性。
中文公司名称分词工具，支持公司名称中的地名，品牌名（主词），行业词，公司名后缀提取。
现在的开源中文分词工具或者模块已经很丰富了，并且很多都有一些在封闭测试集上的效果对比数据，不过这仅仅只能展现这些分词工具在这个封闭测试集上的效果，并不能全面说明问题，个人觉得，选择一个适合自己业务的分词器可能更重要，有的时候，还需要加一些私人定制的词库。
第三列倒排索引包含的信息为(文档ID，单词频次，<单词位置>)，比如单词“乔布斯”对应的倒排索引里的第一项(1;1;<1>)意思是，文档1包含了“乔布斯”，并且在这个文档中只出现了1次，位置在第一个。
最近想换电脑，又有点不确定买哪一款。所以决定爬取京东上电脑评论，做个参考，并把最终结果绘制成词云图。
以上的看似复杂的问题，如果转换成DSL，清楚的写出来，梳理清楚问题的来龙去脉，问题就自然解决了一大半。
最近@黄小绵羊同学给大猫留言，说你当时那篇《如何在分词中导入搜狗字典》怎么太监了呢？第一期只讲了如何导入单个词典，并且承诺在下一期会给出批量导入的方法，但第二期至今遥遥无期。嗯，所以这次大猫决定要填坑了！
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