MySQL中的词干提取例如用户可能会搜索“testing”、“tested”或“tests”。所有这些词都相互关联，因为基本词“test”在所有这些词中都很常见。有没有办法得到这样的结果或功能？ 最佳答案 MySQL全文搜索从历史上看，MyISAM引擎支持全文搜索。在5.6版本之后，MySQL还支持在InnoDB存储引擎中进行全文搜索。这是个好消息，因为它使开发人员能够受益于InnoDB的参照完整性、执行事务的能力和行级锁。在MySQL中基本上有两种全文搜索方法:自然语言和bool模式。(第三个选项使用第二个扩展查询来增强自然语言搜
我正在为我的站点构建一个小的搜索功能。我正在接受用户的查询，提取关键字，然后针对提取的关键字运行全文MySQL搜索。问题在于MySQL将词干视为文字。这是正在发生的过程:用户搜索“棒球”之类的词我的词干提取算法(PorterStemmer)将“baseballs”变成了“basebal”全文没有找到任何匹配“basebal”的内容，即使应该有“baseball”和“baseballs”的匹配项如何对全文执行LIKE'basebal%'的等效操作？编辑:这是我当前的查询:SELECTMATCH(`title`,`body`)AGAINST('basebal')AS`relevance`,
我想知道我是否可以将它们解压缩为正常形式？问题是我有数千个不同形式的单词，例如吃、吃、吃、吃等等，我需要计算每个词的出现频率。所有这些-吃、吃、吃、吃等都将计入吃，因此我使用了词干提取。但是问题的下一部分要求我在数据中找到相似的词，我正在使用nltk的同义词集来计算词之间的Wu-Palmer相似度。问题是nltk的同义词集不会对词干词起作用，或者至少在这段代码中它们不会。checkiftwowordsarerelatedtoeachother我应该怎么做？有没有办法取消词干？ 最佳答案 我认为一个好的方法就像在https://sta
文章目录词干过滤器（stemmerfilter）Shinglefilter同义词过滤器从文件中配置同义词分词器生成的分词可能需要进一步丰富或增强，例如小写（或大写）标记、提供同义词、开发词干词、删除撇号或标点符号等。分词过滤器对分词进行处理以执行此类转换。Elasticsearch提供了将近50个分词过滤器，正如你可以想象的那样，在这里讨论所有这些过滤器是不可行的。我已经设法抓住了一些，但请随时参考官方文档以了解其余的分词过滤器。我们可以通过简单地附加到分词器并在_analyzeAPI调用中使用它来测分词过滤器，如以下清单所示：GET_analyze{"tokenizer":"standard
我需要提取一段文本并从中提取“标签”列表。其中大部分是非常直接的。但是，我现在需要一些帮助来阻止生成的单词列表以避免重复。示例:社区/社区我使用了PorterStemmer算法的实现(顺便说一下，我是用PHP编写的):http://tartarus.org/~martin/PorterStemmer/php.txt这在一定程度上有效，但不会返回“真实”单词。上面的例子源于“commun”。我尝试过“Snowball”(在另一个StackOverflow线程中建议)。http://snowball.tartarus.org/demo.php对于我的示例(社区/社区)，Snowball源于
我需要提取一段文本并从中提取“标签”列表。其中大部分是非常直接的。但是，我现在需要一些帮助来阻止生成的单词列表以避免重复。示例:社区/社区我使用了PorterStemmer算法的实现(顺便说一下，我是用PHP编写的):http://tartarus.org/~martin/PorterStemmer/php.txt这在一定程度上有效，但不会返回“真实”单词。上面的例子源于“commun”。我尝试过“Snowball”(在另一个StackOverflow线程中建议)。http://snowball.tartarus.org/demo.php对于我的示例(社区/社区)，Snowball源于
分词器生成的分词可能需要进一步丰富或增强，例如小写（或大写）标记、提供同义词、开发词干词、删除撇号或标点符号等。分词过滤器对分词进行处理以执行此类转换。Elasticsearch提供了将近50个分词过滤器，正如你可以想象的那样，在这里讨论所有这些过滤器是不可行的。我已经设法抓住了一些，但请随时参考官方文档以了解其余的分词过滤器。我们可以通过简单地附加到分词器并在_analyzeAPI调用中使用它来测分词过滤器，如以下清单所示：GET_analyze{"tokenizer":"standard","filter":["uppercase","reverse"],"text":"ElasticSt
我正在尝试使用sklearn将词干添加到我的NLP管道中。fromnltk.stem.snowballimportFrenchStemmerstop=stopwords.words('french')stemmer=FrenchStemmer()classStemmedCountVectorizer(CountVectorizer):def__init__(self,stemmer):super(StemmedCountVectorizer,self).__init__()self.stemmer=stemmerdefbuild_analyzer(self):analyzer=supe
我正在尝试使用sklearn将词干添加到我的NLP管道中。fromnltk.stem.snowballimportFrenchStemmerstop=stopwords.words('french')stemmer=FrenchStemmer()classStemmedCountVectorizer(CountVectorizer):def__init__(self,stemmer):super(StemmedCountVectorizer,self).__init__()self.stemmer=stemmerdefbuild_analyzer(self):analyzer=supe
我什么时候使用每个？另外...NLTK词形还原是否依赖于词性？如果是这样不是更准确吗？ 最佳答案 短而密:http://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.htmlThegoalofbothstemmingandlemmatizationistoreduceinflectionalformsandsometimesderivationallyrelatedformsofawordtoacommonbaseform.However
