文章目录前言1.效果展示2.应用设计3.实现3.1.lac分词模型的服务化部署3.2使用Flask构建app4.小结前言内容纯属个人经验，若有不当或错误之处，还请见谅，欢迎指出。文中大致介绍了，如何快捷地使用PaddleHub服务化部署一个简单的AI模型，并简单包装成一个Web应用的过程。主要工具：Flask（python的Web框架）PaddleHub（飞桨的预训练模型库）1.效果展示2.应用设计总体思路如下：使用PaddleHub部署对分词模型lac进行服务化部署用Flask框架构建appapp从前端获取请求，将请求转发给lac服务，将得到的响应再显示到前端使用了jinja2模板引擎（没有
目录1、Mapping字段映射概述2、Mapping字段常用类型3、映射中对时间类型详解1）采取自动映射器来映射2）手工映射提前指定日期类型4、ES的keyword的属性ignore_above5、Mapping映射的查看和创建1）查看mapping信息：GET索引名/_mapping2）创建映射：PUT/索引名3） 查看所有索引映射关系4）修改索引映射关系5）一次性创建索引和映射6、数据迁移-reindex7、ik_max_word、ik_smart分词器1、Mapping字段映射概述 映射(Mapping)相当于数据表的表结构。ElasticSearch中的映射(Mappin
目录1、Mapping字段映射概述2、Mapping字段常用类型3、映射中对时间类型详解1）采取自动映射器来映射2）手工映射提前指定日期类型4、ES的keyword的属性ignore_above5、Mapping映射的查看和创建1）查看mapping信息：GET索引名/_mapping2）创建映射：PUT/索引名3） 查看所有索引映射关系4）修改索引映射关系5）一次性创建索引和映射6、数据迁移-reindex7、ik_max_word、ik_smart分词器1、Mapping字段映射概述 映射(Mapping)相当于数据表的表结构。ElasticSearch中的映射(Mappin
1.拉取dockerpullelasticsearch:7.7.02.运行dockerrun--nameelasticsearch-d-eES_JAVA_OPTS="-Xms512m-Xmx512m"-e"discovery.type=single-node"-p9200:9200-p9300:9300elasticsearch:7.7.03.得到容器iddockerps-a4.访问http://云服务ip:9200/5.安装ElasticSearch-Headdockerpullmobz/elasticsearch-head:56.创建容器dockercreate--nameelastics
1.拉取dockerpullelasticsearch:7.7.02.运行dockerrun--nameelasticsearch-d-eES_JAVA_OPTS="-Xms512m-Xmx512m"-e"discovery.type=single-node"-p9200:9200-p9300:9300elasticsearch:7.7.03.得到容器iddockerps-a4.访问http://云服务ip:9200/5.安装ElasticSearch-Headdockerpullmobz/elasticsearch-head:56.创建容器dockercreate--nameelastics
0.前提准备环境1.准备好django2.22.创建一个app3.elasticsearch7.5启动4.可视化工具(实在没有,也没啥) models.pyfromdjango.dbimportmodels#Createyourmodelshere.classArticle(models.Model):title=models.CharField(verbose_name='文章标题',max_length=225,db_index=True)content=models.TextField(verbose_name='内容')#外键tag=models.ForeignKey(verbose_
0.前提准备环境1.准备好django2.22.创建一个app3.elasticsearch7.5启动4.可视化工具(实在没有,也没啥) models.pyfromdjango.dbimportmodels#Createyourmodelshere.classArticle(models.Model):title=models.CharField(verbose_name='文章标题',max_length=225,db_index=True)content=models.TextField(verbose_name='内容')#外键tag=models.ForeignKey(verbose_
文章目录jieba分词器1.jieba分词器的分词模式说明（1）精确模式（2）全模式（3）搜索引擎模式（4）Paddle模式2.jieba分词器的基本用法（1）三种模式案例（2）词性标注（3）识别新词：HMM参数（4）搜索引擎模式分词：cut_for_search()函数3.调整词典（1）使用自定义词典：load_userdict()函数（2）动态修改词典：add_word()、del_word()函数（3）调节词频：suggest_freq()函数4.关键词提取（1）基于TF-IDF算法的关键词提取：extract_tags()函数（2）基于TextRank算法的关键词提取：textrank
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