在线体验,点击识别语音需要等待一会，文件太大缓存会报错介绍本篇博客将介绍如何使用Streamlit、jieba、wenet和其他Python库，结合语音识别（WeNet）和词云生成，构建一个功能丰富的应用程序。我们将深入了解代码示例中的不同部分，并解释其如何实现音频处理、语音识别和文本可视化等功能。代码概览首先，让我们来看一下这个应用的主要功能和组成部分：导入必要的库和模型加载importstreamlitasstimportjiebafromwordcloudimportWordCloudimportmatplotlib.pyplotaspltfrompydubimportAudioSegm
PUT/yx{"settings":{"analysis":{"analyzer":{"my_analyzer":{"tokenizer":"ik_max_word","filter":"py"},"completion_analyzer":{"tokenizer":"keyword","filter":"py"}},"filter":{"py":{"type":"pinyin","keep_full_pinyin":false,"keep_joined_full_pinyin":true,"keep_original":true,"limit_first_letter_length":16,
分词器分词就是将一段文本按照一定的规则切分成以一个一个的关键字的过程简介ElasticSearch的分词器(Analyzer)一般由三种组件构成：characterfilter字符过滤器：在一段文本分词之前，先进行预处理，比如说最常见的就是【过滤html标签】,hello-->hello，I&you-->Iandyoutokenizers分词器：默认情况下，英文分词根据空格将单词分开；中文分词按单字隔开，也可以采用机器学习算法来分词TokenfiltersToken过滤器：将切分的单词进行加工，大小写转换，去掉停用词(例如“a”、“and”、“the”等等)，加入同义词(例如同义词像“jump
下载elasticsearchwget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticserch/elasticsearch-7.17.10.tar.gz解压elsaticsearch到/usr/local/elasticsearchtar-zxvf elasticsearch-7.17.10.tar.gz修改配置文件elasticsearch.ymlvim /usr/local/elasticsearch-7.17.10/config/elasticsearch.yml#集群名称cluster.name:myelasticsearch#es节点i
一、安装Elasticsearch1、使用DockerDesktop搜索elasticsearch，选择需要的版本号后可以直接点击Pull拉取，也可再终端中输入命令：dockerpullelasticsearch:8.6.22、拉取下来后使用启动elasticsearch，这里选择使用命令启动注意：这里需要提前在本机中创建elasticsearch.yml文件，/Users/zgy/Downloads/Java/es/elasticsearch.yml是我本机的路径，需要替换成你们自己的elasticsearch.yml文件内容http:host:0.0.0.0xpack.security.e
ElasticsearchPinyin拼音分词器1.前言2.pinyin分词器的多音字的错误修改3.案例3.1创建Mapping3.2插入测试文档3.3测试拼音搜索3.4查看拼音分词后结果4.结语1.前言在开发企业项目时，根据拼音搜索是很常见的场景，比如：人员通讯录，不确定人名具体是哪个汉字，只知道读音，可以输入汉字+全拼音、汉字+拼音首字母、拼音首字母等股票名称，炒股的人都知道，股票太多，记住所有股票code是不可能的，所以常用拼音首字母查股票。Medcl大佬为我们提供了Pinyin分词器，可以让我们非常方便的使用拼音搜索文档。2.pinyin分词器的多音字的错误修改网上关于pinyin分词
文档规范化（normalization）文档规范化,提高召回率示例代码#normalizationGET_analyze{"text":"Mr.Maisanexcellentteacher","analyzer":"english"}字符过滤器（characterfilter）分词之前的预处理，过滤无用字符html标签过滤器官方参考地址HTMLstripcharacterfilter|ElasticsearchGuide[8.11]|Elastic示例代码GET/_analyze{ "tokenizer":"keyword", "char_filter":[ "html_strip"], "
目录一、Mapping映射1.es7删除类型2.es给字段设置字段类型，即映射（1）创建映射
一、什么是IK分词器所谓分词，即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，我们在搜索时会把自己的信息进行分词，会把数据库中或者索引库中的数据进行分词，然后进行一个匹配的操作，默认的中文分词器是将每一个字看成一个词，比如“我爱中国”会被分成“我”、“爱”、“中”、“国”，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中文分词器IK来解决这个问题！二、IK分词器的分词算法1、ik__smart最少切分2、ik_max_word最细粒度划分三、安装IK1、官网地址：GitHub-medcl/elasticsearch-analysis-ik:TheIKAnalysispluginintegratesLucen
目录搭建docker1.2安装yum工具 1.3更新阿里镜像源1.4下载docker1.5关闭防火墙1.6启动docker1.7查看docker版本1.8配置阿里云镜像1.8.1创建文件夹1.8.2在文件夹内新建一个daemon.json文件1.8.3重载文件1.9重启docker2安装MySQL3安装nacos3.1拉取nacos镜像并启动3.2启动nacos命令3.3命令敲完了，检查一下Nacos运行状态.4.安装redis集群及哨兵redis版本主从结构启动主redis启动1号从redis启动2号从redis查看主从信息inforeplication哨兵sentinel哨兵1号启动2号哨
