1、wildcard检索wildcard检索可定义为：支持通配符的模糊检索，类似Mysql中的like模糊匹配模式，如下使用非分词器(ik)方式实现模糊匹配。创建常规支持wildcard索引PUTidx_recommend_words{"settings":{"index":{"number_of_shards":"5","number_of_replicas":"3","refresh_interval":"5s"}},"mappings":{"rec_words":{"_all":{"enabled":false},"dynamic_templates":[{"attribute_valu
从文本block中提取关键短语的最佳方法是什么？我正在编写一个工具来提取关键字:somethinglikethis.我找到了一些用于Python和Perl的库来提取n-gram，但我是在Node中编写的，所以我需要一个JavaScript解决方案。如果没有任何现有的JavaScript库，有人可以解释如何执行此操作，以便我自己编写吗？ 最佳答案 我喜欢这个想法，所以我已经实现了它:见下文(包括描述性评论)。预览:https://jsfiddle.net/WsKMx/*@authorRobW,createdon16-17Septemb
我正在寻找一种按频率订购GoogleBook的Ngram的方法。原始数据集在这里:http://books.google.com/ngrams/datasets.在每个文件中，ngram按字母顺序排序，然后按时间顺序排序。我的电脑不够强大，无法处理2.2TB的数据，所以我认为唯一的排序方式是“在云端”。AWS托管版本在这里:http://aws.amazon.com/datasets/8172056142375670.是否有经济有效的方法来找到10,000个最常见的1grams、2grams、3grams、4grams和5grams？麻烦的是，数据集包含多年的数据:Asanexampl
我想为大型数据集生成ngram频率。维基百科，或者更具体地说，Freebase的WEX适合我的目的。在第二天左右完成它的最佳和最具成本效益的方法是什么？我的想法是:PostgreSQL使用正则表达式来分割句子和单词。我已经在PostgreSQL中有了WEX转储，并且我已经有了正则表达式来进行拆分(这里不需要主要准确性)MapReduce与HadoopMapReduce与Amazon的ElasticMapReduce，我对此几乎一无所知我的Hadoop经验包括在三个EC2实例上非常非常低效地计算Pi。我擅长Java，我理解Map+Reduce的概念。我担心PostgreSQL会花费很长很
表结构：表名 gamedb 主键 id 问题类型 type 问题 issue 答案 answer需求现在有个游戏资料库储存在mysql中，客户端进行搜索，需要对三个字段进行匹配，得到三个字段的相关性，选出三个字段中相关性最大的值进行排序，以此获取相关性最高的数据。如以上表，用户搜索的问题是“如何获得更多游戏积分?”，然后我需要在（type,issue,answer）三个字段里面进行匹配，找到和这个问题相关性最高的数据。思路使用MySQL全文检索进行关键词搜索并按相关性得分排序的查询语句。本人mysql版本5.7.24mysql全文检索，对mysql版本有什么要求？从MySQL5.6版本开
基于NGram分词，优化Es搜索逻辑，并深入理解了matchPhraseQuery与termQuery前言问题描述排查索引库分词（发现问题）如何去解决这个问题？IK分词器NGram分词器使用替换NGram分词器后进行测试matchPhraseQuery查询原理termQuery查询原理总结前言之前不是写过一个全局搜索的功能吗，用户在使用的时候，搜（进出口）关键字，说搜不到数据，但是Es中确实是有一条标题为（202009进出口）的数据的，按道理来说，这确实要命中的，于是我开始回想我当时是如何写的这段搜索逻辑的代码！！！！问题描述之前所有检索的字段全是用的matchPhraseQuery查询，ma
我是Elasticsearch的新手，我正在尝试开发一个电子商务的搜索，以向用户建议5〜10种匹配的产品。由于用户键入时应该工作，因此我们在官方文档中发现了Edge_ngram的使用，并且有效。但是当我们搜索测试时，结果不是预期的。如下所示（在我们的测试中）搜索示例如图像所示，“Furadeira”（PowerDrill）一词的结果在电动钻本身之前返回附件。如何增强结果？我想，即使在字符串中找到比赛的顺序也会帮助我。因此，这是我到目前为止所拥有的代码：//PUTexample{"settings":{"number_of_shards":1,"analysis":{"filter":{"aut
为了说明我的问题，我想训练和测试/比较几种(神经)语言模型。为了专注于模型而不是数据准备，我选择使用nltk的Brown语料库并训练nltk提供的Ngrams模型作为基线(与其他LM进行比较)。所以我的第一个问题实际上是关于我发现可疑的nltkNgram模型的行为。由于代码很短，我将其粘贴在这里:importnltkprint"...build"brown=nltk.corpus.browncorpus=[word.lower()forwordinbrown.words()]#Trainon95%fthecorpusandtestontherestspl=95*len(corpus)/
我读过一篇论文，它使用ngram计数作为分类器的特征，我想知道这到底是什么意思。示例文本:“Loremipsumdolorsitamet,consetetursadipscingelitr,seddiam”我可以根据此文本创建一元字母组、二元字母组、三元字母组等，我必须在其中定义在哪个“级别”上创建这些一元字母组。“级别”可以是字符、音节、单词、...那么从上面的句子中创建unigrams只会创建一个包含所有单词的列表？创建二元组会导致单词对将彼此跟随的单词组合在一起吗？因此，如果论文谈论ngram计数，它只是简单地从文本中创建unigrams、bigrams、trigrams等，并计
我读过一篇论文，它使用ngram计数作为分类器的特征，我想知道这到底是什么意思。示例文本:“Loremipsumdolorsitamet,consetetursadipscingelitr,seddiam”我可以根据此文本创建一元字母组、二元字母组、三元字母组等，我必须在其中定义在哪个“级别”上创建这些一元字母组。“级别”可以是字符、音节、单词、...那么从上面的句子中创建unigrams只会创建一个包含所有单词的列表？创建二元组会导致单词对将彼此跟随的单词组合在一起吗？因此，如果论文谈论ngram计数，它只是简单地从文本中创建unigrams、bigrams、trigrams等，并计
