在LeetCode上刷一道题,题目如下: 3. 无重复字符的最长子串 给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的?最长子串?的长度. 示例?1: 输入: "abcabcbb"输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3. 示例 2: 输入: "bbbbb"输出: 1解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其长度为 1. 示例 3: 输入: "pwwkew"输出: 3

介绍:ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于 RESTful web 接口.Elasticsearch 是用 Java 开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便. Elasticsearch中,内置了很多分词器(analyzers).下面来进行比较下系统默认分词器和常用的中文分词器之间的区别. 系统默认分词器:1.

ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源,分布式,RESTful搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便.支持通过HTTP使用JSON进行数据索引.  官方站点:http://www.elasticsearch.com/ 中文站点:http://es-cn.medcl.net/    1.安装  必须先安装Java环境,并设置 JAVA_HOME => C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_18  elasticsea

中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词.其基本实现原理有三点: 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法 安装(Linux环境) 下载工具包,解压后进入目录下,运行:python setup.py install 模式 默认模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析 全模式,把句

本文参考自:https://blog.csdn.net/mss359681091/article/details/52078147 http://www.cnblogs.com/top5/archive/2011/08/18/2144030.html 本文所有需要用到的文件下载包含项目: Lucene配置文件下载 中文分词配置文件下载 本文项目下载Zip 1.一元分词  / 2.二元分词 / 3.盘古分词 / 4.中文分词 / 5.简单搜索 用vs2015创建Windows窗体应用程序,创建好项

中文分词是中文文本处理的一个基础性工作,结巴分词利用进行中文分词.其基本实现原理有三点: 基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法 安装(Linux环境) 下载工具包,解压后进入目录下,运行:python setup.py install 模式 默认模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析 全模式,把句

1.添加索引和类型,同时设定edgengram分词和charsplit分词 curl -XPUT 'http://127.0.0.1:9200/userindex/' -d '{   "settings": {     "index": {       "analysis": {         "analyzer": {           "charsplit": {             "

http://keenwon.com/1404.html Elasticsearch中,内置了很多分词器(analyzers),例如standard (标准分词器).english(英文分词)和chinese (中文分词).其中standard 就是无脑的一个一个词(汉字)切分,所以适用范围广,但是精准度低:english 对英文更加智能,可以识别单数负数,大小写,过滤stopwords(例如"the"这个词)等:chinese 效果很差,后面会演示.这次主要玩这几个内容:安装中文分词

目录 1 索引的分析 1.1 分析器的组成 1.2 倒排索引的核心原理-normalization 2 ES的默认分词器 3 修改分词器 4 定制分词器 4.1 向索引中添加自定义的分词器 4.2 测试自定义分析器 4.3 向映射中添加自定义的分词器 5 常见问题 1 索引的分析 索引分析: 就是把输入的文本块按照一定的策略进行分解, 并建立倒排索引的过程. 在Lucene的架构中, 这个过程由分析器(analyzers)完成. 1.1 分析器的组成 ① 字符过滤器(character filt

一.Es插件配置及下载 1.IK分词器的下载安装 关于IK分词器的介绍不再多少,一言以蔽之,IK分词是目前使用非常广泛分词效果比较好的中文分词器.做ES开发的,中文分词十有八九使用的都是IK分词器. 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 2.pinyin分词器的下载安装 可以在淘宝.京东的搜索框中输入pinyin就能查找到自己想要的结果,这就是拼音分词,拼音分词则是将中文分析成拼音格式,可以通过拼音分词分析出来的数据进行查

elasticsearch 官方默认的分词插件,对中文分词效果不理想,它是把中文词语分成了一个一个的汉字.所以我们引入 es 插件 es-ik.同时为了提升用户体验,引入 es-pinyin 插件.本文介绍这两个 es 插件的安装. 环境 本文以及后续 es 系列文章都基于 5.5.3 这个版本的 elasticsearch ,这个版本比较稳定,可以用于生产环境. ik 分词器 和 pinyin 分词器在 github 仓库可以找到,注意版本与 elasticsearch 的版本需要对应,本文使

转自:http://keenwon.com/1404.html 为 Elasticsearch 添加中文分词,对比分词器效果 Posted in 后端 By KeenWon On 2014年12月12日 Views: 2,930 Elasticsearch中,内置了很多分词器(analyzers),例如standard (标准分词器).english (英文分词)和chinese (中文分词).其中standard 就是无脑的一个一个词(汉字)切分,所以适用范围广,但是精准度低:english

Elasticsearch 默认分词器和中分分词器之间的比较及使用方法 https://segmentfault.com/a/1190000012553894 介绍:ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于 RESTful web 接口.Elasticsearch 是用 Java 开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用

常用技能(更新ing):http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#skill 技能总纲(更新ing):http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5493793.html 在线演示:http://cppjieba-webdemo.herokuapp.com 完整demo:https://github.com/dunitian/TempCode/tree/master/2016-09-05 逆天修改版:https://gi

不戚戚于贫贱,不汲汲于富贵      ---五柳先生 Given a string s and a dictionary of words dict, determine if s can be segmented into a space-separated sequence of one or more dictionary words. For example, givens = "leetcode",dict = ["leet", "code&qu

点击下载 SegList.rar 主要功能如下最新的SegList分词辅助类,帮助类看下面代码吧 /// <summary> /// 类说明:SegList /// 编 码 人:苏飞 /// 联系方式:361983679 /// 更新网站:[url=http://www.sufeinet.com/thread-655-1-1.html]http://www.sufeinet.com/thread-655-1-1.html[/url] /// </summary> using Sys

为什么要用深度学习模型?除了它更高精度等原因之外,还有一个重要原因,那就是它是目前唯一的能够实现“端到端”的模型.所谓“端到端”,就是能够直接将原始数据和标签输入,然后让模型自己完成一切过程——包括特征的提取.模型的学习.而回顾我们做中文情感分类的过程,一般都是“分词——词向量——句向量(LSTM)——分类”这么几个步骤.虽然很多时候这种模型已经达到了state of art的效果,但是有些疑问还是需要进一步测试解决的.对于中文来说,字才是最低粒度的文字单位,因此从“端到端”的角度来看,应该将直

import java.util.Iterator; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttri

官网地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html#docker-cli-run-prod-mode 1.拉取镜像 docker pull elasticsearch: docker pull kibana: 2.启动容器 docker run  -d --name es1  -p 9200:9200 -p 9300:9300 --restart=always -e "discovery

jieba(结巴)是一个强大的分词库,完美支持中文分词,本文对其基本用法做一个简要总结. 安装jieba pip install jieba 简单用法 结巴分词分为三种模式:精确模式(默认).全模式和搜索引擎模式,下面对这三种模式分别举例介绍: 精确模式 import jieba s = u'我想和女朋友一起去北京故宫博物院参观和闲逛.' cut = jieba.cut(s) print '[Output]' print cut print ','.join(cut) [Output] <gen