Lucene分词第5页

NLP任务之文本分类(情感分析)

目录1加载预训练模型对应的分词器2加载数据集3数据预处理4构建数据加载器DataLoader5定义下游任务模型6测试代码7训练代码#做（中文与英文的）分类任务，Bert模型比较合适，用cls向下游任务传输数据

Hiweir ··2025-04-06 19:57

NLP任务之翻译

目录1加载预训练模型的分词器2加载本地数据集3数据预处理4创建数据加载器5定义下游任务的模型6测试代码7训练代码8.保存与加载训练好的模型#加载预训练的翻译分词器之前需要先安装一个第三方库#-后面接的是清华源

Hiweir ··2025-04-06 19:57

【面试篇】Es

答案：Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源分布式搜索引擎和分析引擎。它能对海量数据进行实时搜索与分析，被广泛应用于日志分析、全文搜索、监控指标分析等场景。

小样vvv·2025-04-06 14:28

Elasticsearch 默认分词器和中分分词器之间的比较及使用方法

首发地址：http://www.54tianzhisheng.cn/2017/09/07/Elasticsearch-analyzers/介绍：ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器

zhisheng_blog·2025-04-05 09:13

基于 .NET 8 + Lucene.Net + 结巴分词实现全文检索与匹配度打分实战指南

构建索引3.2动态更新策略四、搜索与匹配度排序4.1执行搜索4.2自定义评分算法（扩展）五、高级优化技巧5.1近实时搜索（NRT）5.2批量处理优化5.3自定义停用词与词典六、常见问题与解决方案6.1分词不生效

Microi风闲·2025-04-05 08:41

Lucene.net站内搜索—3、最简单搜索引擎代码

目录Lucene.net站内搜索—1、SEO优化Lucene.net站内搜索—2、Lucene.Net简介和分词Lucene.net站内搜索—3、最简单搜索引擎代码Lucene.net站内搜索—4、搜索引擎第一版技术储备

邹琼俊·2025-04-04 14:38

lucene中FSDirectory、RAMDirectory的用法

importjava.io.BufferedReader;importjava.io.File;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.InputStreamReader;importorg.apache.lucene.analysis.Analyzer

eryk86·2025-04-04 13:04

【深度学习基础】模型文件介绍

这些文件包括模型配置文件、模型权重文件、特殊标记映射文件、分词器配置文件和词汇表文件。文件

毕业茄·2025-04-03 00:27

现在受大众喜爱的DeepSeek是如何做到对中文语境理解更深入的？

DeepSeek做到对中文语境理解更深入，主要通过以下几种方式：先进的智能分词技术：准确的词汇分割：能够准确地将中文句子分割成独立的词汇。

Helena__a·2025-04-02 00:11

ES基本核心概念总结

路由，分片，单个lucene实例，主分片，副本份片，复制，当一个节点出现问题的时候，可以通过复制，对故障进行转移。索引，具有相同结构的文档集合。类型，在

信小呆·2025-04-01 16:14

智能测试用例生成：分块实现大模型完整回答的最佳策略

这种情况下，合理的分词策略不仅可以有效解决问题，还能提升生成过程的效率和准确性。1.为什么需要分块？大模型（如GPT系列）通常对输入长度有严格限制。如果直接将超长的文

Python测试之道·2025-03-30 21:44

【大模型开发】将vocab解码

【大模型开发】将vocab解码在这篇博客中【大模型】tokenizer中编码过程，说明了tokenizer分词编码过程。

SUNX-T·2025-03-30 21:14

Elasticsearch 分词器

一、简介在Elasticsearch中，分词器（Analyzer）是文本处理的核心组件，用于将文本拆分为词项（Terms），并对词项进行标准化处理。

FearlessVoyager·2025-03-30 07:32

Elasticsearch架构原理与底层设计：深入解析分布式架构、索引结构与高并发高可用机制

Elasticsearch架构原理与底层设计：深入解析分布式架构、索引结构与高并发高可用机制在现代的搜索引擎和数据存储应用中，Elasticsearch是一个广泛使用的分布式搜索引擎，它基于ApacheLucene

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-29 18:41

知识图谱问答系列文档（一）——思知机器人简介

自然语言处理工具包的功能有：中文分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、文本摘要、新词发现、情感分析等。开放的项目有：-知识图谱-对话机器人

AI小波哥·2025-03-29 12:58

【监控系列】ELK

以下是对其核心组件、工作流程、应用场景及挑战的详细解析：一、核心组件Elasticsearch角色：分布式搜索和分析引擎，基于ApacheLucene构建。功能：存储大规模数据，支持近实时搜索。

yunqi1215·2025-03-28 19:56

Elasticsearch 基础篇【ES】

它是基于ApacheLucene构

码农爱java·2025-03-28 13:16

从零构建大语言模型全栈开发指南：第二部分：模型架构设计与实现-2.2.1从零编写类GPT-2模型架构（规划模块与代码组织）

点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲2.2.1从零编写类GPT-2模型架构（规划模块与代码组织）1.模型架构设计规划1.1架构核心组件2.模块化设计实现2.1输入处理模块2.1.1分词与嵌入

言析数智·2025-03-28 08:06

docker 安装镜像及使用命令

目录1.Mysql2.Redis3.Nginx4.Elasticsearch单机ik分词器官网集群指导个人集群5.RocketMQdockerpull容器名:版本号拉取容器,不指定版本号默认最新的dockerexec-it

时间头秃大师·2025-03-28 04:39

ES分布式搜索引擎

ES分布式搜索引擎当我们要查找一个数据时，多个文本中的某个字段，可以遍历所有的文本然后查询，但是效率很低故可以使用倒排索引，先对每个文本进行分词，得到每个词项，然后记录每个词项在哪些文本中出现过，就得到了一个倒排索引

Lyqfor·2025-03-27 19:30

MySQL数据库：FULLTEXT 索引详解与使用指南

与普通的B-tree索引不同，FULLTEXT索引不是对单个值进行索引，而是对文本内容进行分词，并对这些词进行索引，以便在查询时能够快速找到包含指定词的记录。

sg_knight·2025-03-27 17:20

Elasticsearch 入门到精通-Ansj分词器的安装和使用

一、版本和对应关系pluginelasticsearch7.6.27.6.27.7.07.7.07.7.17.7.17.8.07.8.07.8.17.8.17.9.07.9.07.9.17.9.17.9.27.9.27.9.37.9.3二、安装步骤1、下载安装ES对应PluginRelease版本a.GitHub-NLPchina/elasticsearch-analysis-ansjb.解压el

王stone·2025-03-25 11:01

AI Tokenization

AITokenization人工智能分词初步了解类似现在这个，一格子+一格子，拼接出来的，一行或者一句，像不像，我们人类思考的时候组装出来的话，并用嘴说出来了呢。

spencer_tseng·2025-03-25 11:30

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