前端技术
HTML
CSS
Javascript
前端框架和UI库
VUE
ReactJS
AngularJS
JQuery
NodeJS
JSON
Element-UI
Bootstrap
Material UI
服务端和客户端
Java
Python
PHP
Golang
Scala
Kotlin
Groovy
Ruby
Lua
.net
c#
c++
后端WEB和工程框架
SpringBoot
SpringCloud
Struts2
MyBatis
Hibernate
Tornado
Beego
Go-Spring
Go Gin
Go Iris
Dubbo
HessianRPC
Maven
Gradle
数据库
MySQL
Oracle
Mongo
中间件与web容器
Redis
MemCache
Etcd
Cassandra
Kafka
RabbitMQ
RocketMQ
ActiveMQ
Nacos
Consul
Tomcat
Nginx
Netty
大数据技术
Hive
Impala
ClickHouse
DorisDB
Greenplum
PostgreSQL
HBase
Kylin
Hadoop
Apache Pig
ZooKeeper
SeaTunnel
Sqoop
Datax
Flink
Spark
Mahout
数据搜索与日志
ElasticSearch
Apache Lucene
Apache Solr
Kibana
Logstash
数据可视化与OLAP
Apache Atlas
Superset
Saiku
Tesseract
系统与容器
Linux
Shell
Docker
Kubernetes
[多义词]的搜索结果
这里是文章列表。热门标签的颜色随机变换,标签颜色没有特殊含义。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
Apache Lucene
...考虑词语的组合,还有多义词的问题。这就导致了分词过程中会出现各种各样的问题。下面咱们就具体聊聊这些坑。 3. 分词过程中常见的问题 3.1 多义词问题 问题描述:举个例子,比如“银行”。在某些情况下,“银行”指的是金融机构,但在其他场景下,它可能指河岸。如果我们的搜索系统不分清这两个意思,结果就会乱七八糟。 解决方案:我们可以利用上下文信息来判断多义词的意思。比如说,如果有人在搜索中提到了“贷款”或者“储蓄”这些词,那基本上可以断定这家伙是在找金融机构呢。而在与“河流”相关的查询中,我们可以认为用户想找的是河岸。 代码示例: java // 假设我们有一个方法可以根据上下文判断“银行”的含义 public String resolveBankMeaning(String query) { if (query.contains("贷款") || query.contains("储蓄")) { return "金融机构"; } else if (query.contains("河流")) { return "河岸"; } return "未知"; } 3.2 未登录词(OOV)问题 问题描述:未登录词是指在分词器的词典中没有出现过的词。比如新出现的产品名称、人名等。这些词如果处理不当,会影响搜索结果的准确性。 解决方案:可以使用一些启发式的方法,如基于规则的匹配或者使用机器学习模型来识别这些未登录词,并赋予它们合适的标签。 代码示例: java // 示例:如果发现未登录词,可以将其标记为"未登录词" public void handleOutofVocabWord(String word) { System.out.println("发现未登录词:" + word); } 3.3 词干提取问题 问题描述:词干提取是将词变为其基本形式的过程,比如将“跳跃”变为“跳”。然而,错误的词干提取会导致词义的丢失。比如说,把“跳跃”错提取成“跳”,看着是简单了,但可能会漏掉一些重要的意思。 解决方案:选择合适的词干提取算法很重要。Lucene 提供了多种词干提取器,可以根据不同的语言和需求进行选择。 代码示例: java // 使用Snowball词干提取器 Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(); TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("content", "跳跃"); tokenStream.reset(); while (tokenStream.incrementToken()) { System.out.println(tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class).toString()); } 3.4 词性标注问题 问题描述:词性标注是指为每个词分配一个词性标签,如名词、动词等。弄错了词语的类型可会影响接下来的各种操作,比如说会让分析句子结构的结果变得不那么准确。 解决方案:可以使用外部工具,如Stanford CoreNLP或NLTK来进行词性标注,然后再结合到Lucene的分词流程中。 代码示例: java // 示例:使用Stanford CoreNLP进行词性标注 Properties props = new Properties(); props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos"); StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props); String text = "跳跃是一种有趣的活动"; Annotation document = new Annotation(text); pipeline.annotate(document); List sentences = document.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class); for (CoreMap sentence : sentences) { for (CoreLabel token : sentence.get(CoreAnnotations.TokensAnnotation.class)) { String word = token.get(CoreAnnotations.TextAnnotation.class); String pos = token.get(CoreAnnotations.PartOfSpeechAnnotation.class); System.out.println(word + "/" + pos); } } 4. 总结 通过上面的讨论,我们可以看到,分词虽然是全文检索中的基础步骤,但其实充满了挑战。每种语言都有自己的特点和难点,我们需要根据实际情况灵活应对。希望今天的分享对你有所帮助! 好了,今天的分享就到这里啦!如果你有任何疑问或想法,欢迎留言交流。咱们下次再见!
2025-01-09 15:36:22
87
星河万里
站内搜索
用于搜索本网站内部文章,支持栏目切换。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
sort file.txt
- 对文本文件内容按默认顺序排序。
推荐内容
推荐本栏目内的其它文章,看看还有哪些文章让你感兴趣。
2023-04-28
2023-08-09
2023-06-18
2023-04-14
2023-02-18
2023-04-17
2024-01-11
2023-10-03
2023-09-09
2023-06-13
2023-08-07
2023-03-11
历史内容
快速导航到对应月份的历史文章列表。
随便看看
拉到页底了吧,随便看看还有哪些文章你可能感兴趣。
时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"