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
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
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
目录ElasticSearch实现分词全文检索-概述ElasticSearch实现分词全文检索-ES、Kibana、IK安装ElasticSearch实现分词全文检索-Restful基本操作ElasticSearch实现分词全文检索-JavaSpringBootES索引操作ElasticSearch实现分词全文检索-JavaSpringBootES文档操作ElasticSearch实现分词全文检索-测试数据准备ElasticSearch实现分词全文检索-term、terms查询ElasticSearch实现分词全文检索-match、match_all、multimatch查询ElasticSe
目录ElasticSearch实现分词全文检索-概述ElasticSearch实现分词全文检索-ES、Kibana、IK安装ElasticSearch实现分词全文检索-Restful基本操作ElasticSearch实现分词全文检索-JavaSpringBootES索引操作ElasticSearch实现分词全文检索-JavaSpringBootES文档操作ElasticSearch实现分词全文检索-测试数据准备ElasticSearch实现分词全文检索-term、terms查询ElasticSearch实现分词全文检索-match、match_all、multimatch查询ElasticSe
七、分词器7.1、分词器介绍了解分词器的概念分词器（Analyzer）是将一段文本，按照一定逻辑，拆分成多个词语的一种工具，如下所示华为手机--->华为、手、手机ElasticSearch内置分词器有以下几种StandardAnalyzer默认分词器，按词/字切分，小写处理（英文）华为手机SimpleAnalyzer按照非字母切分(符号被过滤)，小写处理StopAnalyzer小写处理，停用词过滤(the,a,is)WhitespaceAnalyzer按照空格切分，不转小写KeywordAnalyzer不分词，直接将输入当作输出PatterAnalyzer正则表达式，默认\W+(非字符分割)（
