国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

Elasticsearch對(duì)數(shù)字,英文字母等的分詞N-gram tokenizer

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了Elasticsearch對(duì)數(shù)字,英文字母等的分詞N-gram tokenizer。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請(qǐng)大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

Elasticsearch中提供了一個(gè)叫N-gram tokenizer的分詞器,官方介紹如下

N-gram tokenizer

The?ngram?tokenizer first breaks text down into words whenever it encounters one of a list of specified characters, then it emits?N-grams?of each word of the specified length.

N-grams are like a sliding window that moves across the word - a continuous sequence of characters of the specified length. They are useful for querying languages that don’t use spaces or that have long compound words, like German.

Example output

With the default settings, the?ngram?tokenizer treats the initial text as a single token and produces N-grams with minimum length?1?and maximum length?2:

POST _analyze
{
  "tokenizer": "ngram",
  "text": "Quick Fox"
}

The above sentence 文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-414980.html

到了這里,關(guān)于Elasticsearch對(duì)數(shù)字,英文字母等的分詞N-gram tokenizer的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表本站立場(chǎng)。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請(qǐng)注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符,請(qǐng)點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋,一經(jīng)查實(shí),立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

相關(guān)文章

  • 自然語(yǔ)言處理: 第一章N-Gram

    自然語(yǔ)言處理: 第一章N-Gram

    定義: 語(yǔ)言模型在wiki的定義是 統(tǒng)計(jì)式的語(yǔ)言模型 是一個(gè)幾率分布,給定一個(gè)長(zhǎng)度為 m 的字詞所組成的字串 W1 , W2 ,··· ,Wn ,派幾率的字符串P(S) = P(W1 , W2 ,··· ,Wn , )而其中由條件概率公式我們可以得到下圖2的公式,然后我們?cè)倮民R爾可夫假設(shè)(每個(gè)詞的出現(xiàn)的概率只

    2024年02月09日
    瀏覽(23)
  • N-Gram語(yǔ)言模型工具kenlm的詳細(xì)安裝教程

    N-Gram語(yǔ)言模型工具kenlm的詳細(xì)安裝教程

    【本配置過(guò)程基于Linux系統(tǒng)】 下載源代碼: ?編譯: 發(fā)現(xiàn)報(bào)錯(cuò): ? 系統(tǒng)中沒(méi)有cmake,按照錯(cuò)誤提示,執(zhí)行以下命令: 安裝完成后,再次cmake: ?又報(bào)錯(cuò): ?找不到boost,那么就下載它: 安裝完成后繼續(xù)cmake,無(wú)語(yǔ),還報(bào)錯(cuò):? boost依賴包沒(méi)裝全,索性全裝了: 對(duì)于eigen3這個(gè)包

    2024年02月10日
    瀏覽(19)
  • 【自然語(yǔ)言處理】【深度學(xué)習(xí)】NLP中的N-gram理解

    N-gram是自然語(yǔ)言處理(NLP)中的一個(gè)概念,它描述的是文本中連續(xù)的n個(gè)項(xiàng)(通常是單詞或字符)。這個(gè)概念主要用于語(yǔ)言建模和文本分析中。 具體來(lái)說(shuō): Unigram (1-gram): 包含一個(gè)單詞的序列,例如句子中的單個(gè)單詞。 Bigram (2-gram): 包含兩個(gè)相鄰單詞的序列。例如,在句子 “

    2024年01月25日
    瀏覽(29)
  • es自定義分詞器支持?jǐn)?shù)字字母分詞,中文分詞器jieba支持添加禁用詞和擴(kuò)展詞典

    自定義分析器,分詞器 所有字段檢索 高亮搜索 分詞測(cè)試 GET /test_index/_analyze jieba中文分詞支持添加禁用詞和擴(kuò)展詞庫(kù)功能 創(chuàng)建索引:PUT http://xxxx:9200/test_index 分詞測(cè)試: GET http://xxxxxx:9200/test_index/_analyze

    2024年02月11日
    瀏覽(23)
  • Elasticsearch實(shí)戰(zhàn)(四)---中英文分詞及拼音搜索

    Elasticsearch實(shí)戰(zhàn)(四)---中英文分詞及拼音搜索

    Elasticsearch實(shí)戰(zhàn)-中英文分詞及拼音搜素 1.ElasticSearch 中英文分詞插件 基于文章 Elasticsearch實(shí)戰(zhàn)(一)—安裝及基本語(yǔ)法使用 前面的文章,我們已經(jīng)基本使用了ES,而且也講了 match 和 match_phrase的區(qū)別,今天講一下如何分詞 1.1 分詞插件 在官網(wǎng)上都可以下載 IK分詞地址 如果GitHu

    2024年02月14日
    瀏覽(32)
  • 【如何用大語(yǔ)言模型快速深度學(xué)習(xí)系列】從n-gram到TFIDF

    【如何用大語(yǔ)言模型快速深度學(xué)習(xí)系列】從n-gram到TFIDF

    感謝上一期能夠進(jìn)入csdn“每日推薦看”,那必然帶著熱情寫(xiě)下第二期《從n-gram到TFIDF》,這里引入一本《Speach and Language Processing》第三版翻譯版本(語(yǔ)音與語(yǔ)言處理(SLP)),前半部分寫(xiě)的很好!里面連編輯距離(海明距離)都講了,所以算很詳細(xì)的了。 那本期末尾留一個(gè)坑,

    2024年02月12日
    瀏覽(15)
  • 深度學(xué)習(xí) - 40. N-Gram 采樣與 Session 數(shù)據(jù)獲取 For EGES

    深度學(xué)習(xí) - 40. N-Gram 采樣與 Session 數(shù)據(jù)獲取 For EGES

    目錄 一.引言 二.訂單數(shù)據(jù)預(yù)處理 1.數(shù)據(jù)樣例 2.訂單數(shù)據(jù)處理 3.用戶 Session 構(gòu)建 三.構(gòu)造 sku_id 游走序列 1.獲取完整 Session List 2.統(tǒng)計(jì) sku_id 轉(zhuǎn)移詞頻 3.構(gòu)建 sku_id 圖 4.游走構(gòu)造 sku 序列 四.商品側(cè)信息預(yù)處理 1.讀取商品信息 2.Left Join 匹配側(cè)信息 3.Id2Index 構(gòu)建 五.基于 Ngram 與 Negat

    2023年04月23日
    瀏覽(18)
  • Python----統(tǒng)計(jì)字符串中的英文字母、空格、數(shù)字和其它字符的個(gè)數(shù)。

    1、輸入一行字符,分別統(tǒng)計(jì)出其中英文字母、空格、數(shù)字和其它字符的個(gè)數(shù)。 方法一:使用正則表達(dá)式 ?方式二: ?方式三:使用列表[]

    2024年02月06日
    瀏覽(118)
  • 【Chatgpt4 教學(xué)】 NLP(自然語(yǔ)言處理)第十一課 n-gram模型原理

    我起/點(diǎn)更新NLP(自然語(yǔ)言處理)——《王老師帶我成為救世主》 (1)--------------------------------------------------------------------------------------- 我:簡(jiǎn)要介紹n-gram模型及其優(yōu)缺點(diǎn); AI: n-gram模型是一種用于語(yǔ)言建模和文本生成的基本模型,它基于一個(gè)簡(jiǎn)單的假設(shè):一個(gè)單詞在出現(xiàn)

    2023年04月19日
    瀏覽(28)
  • 人工智能自然語(yǔ)言處理:N-gram和TF-IDF模型詳解

    人工智能自然語(yǔ)言處理:N-gram和TF-IDF模型詳解

    N-Gram 是一種基于統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的算法。它的基本思想是將文本里面的內(nèi)容按照字節(jié)進(jìn)行大小為 N 的滑動(dòng)窗口操作,形成了長(zhǎng)度是 N 的字節(jié)片段序列。 每一個(gè)字節(jié)片段稱(chēng)為 gram,對(duì)所有 gram 的出現(xiàn)頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì),并且按照事先設(shè)定好的閾值進(jìn)行過(guò)濾,形成關(guān)鍵 gram 列表,也就是

    2024年02月16日
    瀏覽(40)

覺(jué)得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請(qǐng)作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包