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搜索关键字:分词    ( 2158个结果
ElasticSearch权威指南学习(映射和分析)
概念 1. 映射(mapping)机制用于进行 字段类型确认 ,将每个字段匹配为一种确定的数据类型(string, number, booleans, date等)。+ 2. 分析(analysis)机制用于进行全文文本(Full Text)的 分词 ,以建立供搜索用的反向索引。 数据类型差异 1. ...
分类:其他好文   时间:2018-11-15 13:51:40    阅读次数:190
Es学习第七课, term、terms、match等基本查询语法
term、terms查询 term query会去倒排索引中寻找确切的term,它并不知道分词器的存在,这种查询适合keyword、numeric、date等明确值的 term:查询某个字段里含有某个关键词的文档 terms:查询某个字段里含有多个关键词的文档 match查询 match query ...
分类:其他好文   时间:2018-11-14 17:18:26    阅读次数:572
Es学习第六课, ES基本搜索_search
前面几课ES的基本概念、安装和分词都讲过了,下面我们就来实战一下ES的核心功能-搜索,这节课我们主要讲的是基本搜索 _search(注意:ES的关键字都要加前缀_,所以我们在定义索引、类型名称时不要带_)。 我们先通过kibana插入几条三个文档 _search 最基本的搜索API表单是空搜索(em ...
分类:其他好文   时间:2018-11-13 20:36:42    阅读次数:245
PNAS-2018-根系分泌物香豆素调控微生物群落结构并促进植物健康
PNAS今天4月23日发表了关于根系分泌物影响菌群结构的文章。是于Jeffery L. Dangl负责处理的稿件。 根系分泌物调节根系菌群,促进植物健康生长 创作:沈志勋 审核:沈志勋 05月21日 ① 植物根部特异性转录因子MYB72调节铁动员荧光酚类化合物的生物合成,分词短语随后β-葡糖苷酶BG ...
分类:其他好文   时间:2018-11-12 17:33:46    阅读次数:386
爬虫之豆瓣词云
from urllib import request from bs4 import BeautifulSoup as bs import re import codecs import jieba #分词包 import numpy #numpy计算包 import pandas as pd #分... ...
分类:其他好文   时间:2018-11-10 21:16:31    阅读次数:324
爬虫之豆瓣图书评论词云
from urllib import request from bs4 import BeautifulSoup as bs import re import codecs import jieba #分词包 import numpy #numpy计算包 import pandas as pd #分... ...
分类:其他好文   时间:2018-11-10 21:11:14    阅读次数:174
Mysql 中 JSON_CONTAINS、JSON_ARRAY 的使用
1、用科大讯飞语音识别到的已经中文分词的文字,例:“我”“想”“销”“存单” 2、根据上面语音识别出来的多个关键字,在数据表中查找出包含上述四个关键字中任意若干个数据。 表中数据大概这样: 要从此表中匹配到包含上述四个关键字中的任意若干个,可这样: 即可搜索到数据 另附上部分sql,以防之后忘记 其 ...
分类:数据库   时间:2018-11-10 20:09:56    阅读次数:8487
统计分词
思想: 把每个词看成是各个字组成,如果相连的字在不同的文本中出现次数越多,相连的字很可能是一个词 利用字与字相邻出现的频率反映词的可靠度 buzhou: 建立统计语言模型 对句子进行单词划分,然后对划分结果进行概率计算,获得最大概率的分词方式 语言模型: 长度为m的字符串确定其概率分布为P(w1,w ...
分类:其他好文   时间:2018-11-07 18:16:34    阅读次数:191
基于隐马尔科夫模型的中文分词方法
本文讲述隐马尔科夫模及其在中文分词中的应用。 基于中文分词语料库,建立中文分词的隐马尔科夫模型,最后用维特比方法进行求解。 ...
分类:其他好文   时间:2018-11-06 19:26:33    阅读次数:130
正向_逆向匹配分词
# 1、统计分词词典,确定词典中最长词条的字符m;# 2、从左向右取待切分语句的m个字符作为匹配字段,查找词典,如果匹配成功,则作为一个切分后的词语,# 否则,去掉待匹配字符的最后一个继续查找词典,重复上述步骤直到切分出所有词语。dictA = ['南京市', '南京市长', '长江大桥', '大桥 ...
分类:其他好文   时间:2018-11-06 17:43:17    阅读次数:190
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