Lucene分词

Elasticsearch快速上手与深度进阶：一站式实战教程

基础操作3.1创建索引3.2插入文档3.3查询文档3.4更新文档3.5删除文档4.高级查询4.1布尔查询4.2范围查询4.3通配符查询5.聚合分析5.1统计年龄分布5.2计算平均值6.自定义分析器6.1创建分词器

LCG元·2025-03-24 22:56

0 Token 间间隔 100% GPU 利用率，百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS

大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为，接收包括输入prompt和采样参数的并发请求，分词并且组装成batch输入给引擎，调度GPU执行前向推理，处理计算结果并转为词元返回给用户。

·2025-03-24 15:38

Elasticsearch 搜索引擎原理与实践

它是一个基于Lucene的全文搜索服务器，能够把结构化或非结构化的数据经过索引生成一个索引库，使其可以被搜索到。在现代Web应用中，搜索功能已经成为不可或缺的一项功能。

AI天才研究院·2025-03-24 13:16

客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？

以下是关键策略和步骤：1.精准理解用户意图自然语言处理（NLP）技术分词与实体识别：提取关键词（如“订单号”“退货”）和实体（如时间、地点）。

玩人工智能的辣条哥·2025-03-23 09:13

自然语言处理（5）—— 中文分词

中文分词的基本原理及实现1.什么是词2.基本原理3.发展趋势：多数场景无需显式分词信息处理的目标是使用计算机能够理解和产生自然语言。而自然语言理解和产生的前提是对语言能够做出全面的解析。

隐私无忧·2025-03-23 06:11

JAVA代码实现ElasticSearch搜索（入门-进阶）(一):搜索方法、多字段查询、高亮展示

一、搜索方法对比首先存入一条数据count="ilikeeatingandkuing"默认分词器应该将内容分为“i”“like”“eating”“and”“kuing”1.QueryBuilders.matchQuery

majunssz·2025-03-23 03:46

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

jieba库词频统计_jieba分词器（应用及字典的补充）及文档高频词提取实战

jieba分词器是Python中最好的中文分词组件，本文讲解一下jieba分词器及其应用。

袁圆园建建·2025-03-21 09:16

Mac上传本地项目文件夹到远程Github个人仓库的方法及常见报错处理

最近写NER模型的同时学习参悟了一个开源的项目，做了一些Comments改了点分词规则，打算上传到个人Github仓库，上一次本地上传还是用Windows系统，换了Mac发现有一些规则不能用了，好久不用

Uzw·2025-03-21 07:29

LLM(7)：文本分词 token 化

下面讨论如何将输入文本分割成独立的token，这是为LLM创建嵌入所需的预处理步骤。这些tokens要么是单独的词语，要么是特殊字符，包括标点符号，如图2.4所示。图2.4显示了在LLM背景下文本处理步骤的视图。这里，我们将输入文本分割成独立的token，这些tokens要么是词语，要么是特殊字符，如标点符号。此处用于训练LLM的文本是伊迪斯·沃顿的短篇小说《TheVerdict》，该作品已进入公

CS创新实验室·2025-03-21 05:17

Elasticsearch 介绍：分布式搜索与分析引擎

Elasticsearch是一个开源的、基于ApacheLucene构建的全文搜索引擎。它提供了高效的搜索功能，并且非常适合处理大量数据，尤其是在需要快速搜索

吱屋猪_·2025-03-20 18:48

TikTokenizer 开源项目教程

tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目介绍TikTokenizer是一个基于Python的开源项目，旨在提供一个高效、灵活的文本分词工具

邱纳巧Gillian·2025-03-20 03:45

从关键词到权重：TF-IDF算法解析

拆解关键词的“价值”三、TF-IDF的应用：从搜索引擎到文本挖掘四、代码实现：从《红楼梦》中提取核心关键词1、分卷处理1.1代码功能1.2代码实现1.2.1、读取文件1.2.2逐行处理1.2.3.关闭文件2、分词与停用词过滤

多巴胺与内啡肽.·2025-03-19 23:34

Dify知识库构建流程及示例

分词/标记化：拆分文本为单词或子词单元（如使用Tokenizer）。元数据关联：附加来源、时间戳等信息，支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块：按字符或Token数切分，简单高效。

cqbelt·2025-03-19 14:54

MySQL 与 Elasticsearch 联合查询

MySQL是一款非常流行的数据库管理系统，而Elasticsearch则是一款基于Lucene的搜索引擎，擅长全文搜索和实时数据分析。两者结

墨瑾轩·2025-03-18 11:47

基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现

方法上，该系统先对输入的文本进行预处理，包括分词、去除停用词等操作，然后基于关键词匹配算法从文本中提取相关信息，最后将提取的知识进行整理和存储。通过实际测试，该系统能够在平均3秒内对一篇5000

赵谨言·2025-03-18 03:03

Java面试系列-ElasticSearch面试题20道，文档，索引，搜索，聚合，分词器，集群管理，索引模版，数据备份和恢复，安全机制，集群扩展，实时搜索，索引生命周期，节点发现，批量操作，基本架构

7.Elasticsearch中的分词器是如何工作的？8.El

图苑·2025-03-17 19:59

ES的预置分词器

Elasticsearch（简称ES）提供了多种预置的分词器（Analyzer），用于对文本进行分词处理。

阿湯哥·2025-03-17 11:05

MySQL 全文搜索 (FULLTEXT) vs 合并字段模糊查询 (LIKE) 对比

分词搜索：FULLTEXT支持分词搜索（基于空格或特定字符），可以快速定位关键词。性能更好：对于大文本字段或多字段联合搜索，FULLTEXT

曹天骄·2025-03-15 23:37

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统

-对文本数据进行预处理（分词、去停用词、向量化等）。2.推荐算法设计

mosquito_lover1·2025-03-15 17:25

数学建模之数学模型-3：动态规划

文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下

^ω^宇博·2025-03-15 08:13

weixin_43806846·2025-03-15 02:43

DeepSeek面试——分词算法

DeepSeek-V3分词算法一、核心算法：字节级BPE（Byte-levelBPE，BBPE）DeepSeek-V3采用字节级BPE（BBPE）作为核心分词算法，这是对传统BPE（BytePairEncoding

mzgong·2025-03-15 00:27

C# JIEBA.NET分词器开发指南

JIEBA.NET是Jieba分词器的.NET实现版本。Jieba是一个流行的中文分词工具，最初是用Python编写的，而JIEBA.NET将其移植到了.NET平台。

老胖闲聊·2025-03-14 15:12

LLM填坑：训练自己的分词器-Tokenizer

说明：文本搬运以下文章，略微调整，有需求可参考原文。paper:https://zhuanlan.zhihu.com/p/625715830code:Chatterbox/example/TrainTokenizersExample/train_tokenizers.pyatmain·enze5088/Chatterbox·GitHubHuaggingface教程：

微风❤水墨·2025-03-13 08:53

LLM填坑：训练自己的分词器-Tokenizer 2

tokenizer_config.json分词器的配置信息，定义了分词器的版本、额外添加的标记（tokens）、结构/代码和模型参数等信息，比如

微风❤水墨·2025-03-13 08:53

2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。

以下是该过程的主要步骤：输入文本的解析：当用户输入一段文本时，大语言模型首先会通过一个称为分词器的工具（tokenizer）对输入文本进行解析。

BigSharkTech 必杀技·2025-03-12 22:14

论文摘要生成器：用TextRank算法实现文献关键信息提取

jieba：中文分词库，用于中文文本的处理。re：正则表达式模块，用于文本清理和句子分割。numpy：提供数值计算能力，如数组操作、矩阵运算等，主要用于TextRank算法的实现。

Atlas Shepherd·2025-03-12 21:10

Elasticsearch（ES）详解：从入门到实践

引言简介：Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎，具有高效的全文搜索功能，广泛应用于日志分析、搜索引擎、实时数据处理等领域。

坚持蛊·2025-03-11 18:44

Elasticsearch 入门教学：从零开始掌握分布式搜索引擎

引言Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，基于ApacheLucene构建，能够实现近乎实时的数据搜索和分析。它广泛应用于日志分析、全文搜索、数据可视化等场景。

格子先生Lab·2025-03-11 17:35

【LLM】预训练的具体流程

分词器训练预训练模型：就像你已经学会了一些基础知识的“大脑”，我们可以在这个基础上继续学习新东西。比如，有些模型已经学会了英语，但中文学得不够好。

FOUR_A·2025-03-11 17:05

【LLM】从零开始实现 LLaMA3

分词器在这里，我们不会实现一个BPE分词器（但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现）。

FOUR_A·2025-03-11 15:21

基于transformer实现机器翻译(日译中)

含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器

小白_laughter·2025-03-11 15:46

快速入门：利用fast-elasticsearch-vector-scoring提升ES向量搜索效率

fast-elasticsearch-vector-scoringScoredocumentsusingembedding-vectorsdot-productorcosine-similaritywithESLuceneengine

劳泉文Luna·2025-03-11 14:41

java ik分词器

org.apache.lucenelucene-core7.4.0org.apache.lucenelucene-analyzers-common7.4.0com.github.mageseik-analyzer8.5.0publicstaticvoidmain

大波V5·2025-03-11 11:49

Elasticsearch在Linux环境下部署(单机版)

2.2修改内存参数2.3创建ES专属用户2.4修改ES核心配置信息3.配置Elasticsearch的用户名密码3.1编辑配置文件3.2重启es服务3.3设置用户名密码3.4验证是否生效4.安装ik中文分词器

Handsome Mr.Li·2025-03-11 06:11

关于自然语言处理（三）深度学习中的文字序列数据的分词操作

深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中，样本与样本之间的联系是语义的联系，语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系，因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字（对英文来说大部分时候是一个单词，偶尔也可以是更小的语言单位，如字母或半词），故而在中文文字数据中，一张二维表往往是一个句子或一段话，而单个样本则表示单词或字。此时，不能够打乱顺序的维度是vocab_size，它代表了一个句子/一

MatrixSparse·2025-03-09 18:29

ElasticSearch学习笔记 --- 调研笔记知识点

2.ELasticSearch是使用Java开发并使用Lucene作为核心来实现所有索引和搜索的功能3.使用是通过简单的restfulAPI来使用。

杨鑫newlfe·2025-03-09 03:00

Java项目中ES作为时序库

高效的查询与分析倒排索引：对文本字段（如标签）的分词处理，支持快速多条件匹配（如tagslike‘%tag1%’ANDtagslike

大丈夫在世当日食一鲲·2025-03-08 15:36

Elasticsearch 分布式架构解析

它基于Lucene开发，但提供了更高级别的抽象，使得开发者能够轻松地构建复杂的搜索应用。本文将深入探讨Elasticsearch的分布式存储和检索机制，解释其背后的原理及其优势。

Mr' 郑·2025-03-08 15:04

es笔记-提升性能

冲刷将索引的数据从内存写入磁盘合并和合并策略：lucene数据存储在不可变文件中（即分段），会合并分段，使得分段可控，消耗性能，可以限制多久合并一次，分段可以合并到多大等。

actionzh·2025-03-08 02:51

Elasticsearch 聚合查询的 Java 实现

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务

Leon_Jinhai_Sun·2025-03-07 22:01

ES中数据刷新策略refresh

false、wait_for）的详细说明及适用场景：1.refresh=true行为：立即触发一次强制刷新（Refresh），将当前写入操作涉及的数据从内存缓冲区（In-memoryBuffer）刷新到新的LuceneSe

不平衡的叉叉树·2025-03-07 21:27

Lucene初探之总体架构

从总体上来说，Lucene的可以被概括为三点：高效、可扩展的全文检索库；基于Java实现；支持对纯文本文件进行索引可搜索；Lucene的工作流程和架构如下所示：通过该图片，我们可以看出，Lucene的工作流程可以被分为两个部分

Derrick_gu·2025-03-07 19:38

大模型中的Token究竟是什么？从原理到作用深度解析

Token化技术全景图核心处理流程原始文本→预处理→分词算法→词表映射→模型输入↓↓↓大小写转换子词拆分策略特殊Token添加标点规

·2025-03-05 16:48

基于规则的分词

基于规则的分词基于规则或词典的分词方法是一种较为机械的分词方法，其基本思想如下。将待分词语句中的字符串和词典逐个匹配。找到匹配的字符串则切分，不匹配则减去边缘的某些字符。

李昊哲小课·2025-03-05 01:24

爬虫和词云

目录爬虫词云1.1.引入库1.2.设置文件路径2.文本处理2.1读取文本2.2分词和过滤2.3统计词频:3.1默认颜色爬虫对于爬虫顾名思义就是爬的虫子，而对于网络上的爬虫的作用是爬取网页上的信息并且把它保存在用户的电脑中我的爬虫是由

一缕白烟·2025-03-05 00:47

Elasticsearch常用命令

下载地址：https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.17.18-windows-x86_64.zip2、安装分词器

墨明&棋妙·2025-03-04 23:13

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