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索方式是文本搜索与拍照搜索。 1.2文本搜索 文本搜索应用比较广泛，较为常用的是关键字匹配，针对商品信息的相关描述进行分词，并对分词建立索引库，从而达到查找的目的。随着人工智能的发展，语义搜索得到了快速的发展，它通过用户输入的搜索内容来理解用户真正的意
前两篇的连接到这里： Solr环境搭建及IK分词的集成及solrJ的调用(一) http://my.oschina.net/zimingforever/blog/120732 Solr环境搭建及IK分词的集成及solrJ的调用(二) http://my
将不需要建立索引的字段index属性设置为not_analyzed或no。 对字段不分词，或者不索引，可以减少很多运算操作，降低CPU占用，尤其是binary类型，默认情况下占用CPU非常高，而这种类型进行分词通常没有什么意义。 减少字段内容长度，如果原始数据的大段内容无须全部建立
matches是匹配的数据，包含id，attrs这些信息 words是搜索关键字的分词 你可能奇怪为什么没有邮件的内容这些信息，其实sphinx并不会返回像mysql那样的数据数组，因为sphinx本来就没有记录完整的数据，只记录被分词后的数据。 具体还要看matches数组，matc
对于为什么要使用分词器，我们也明确地说过：由于用户不可能把我们的原始记录数据完完整整地记录下来，于是他们在搜索的时候，是通过关键字进行对原始记录表的查询....此时，我们就采用分词器来最大限度地匹配相关的数据 4.1分词器流程 步一：按分词器拆分出词汇 步二：去除停用词和禁用词
上面的方法实现的全文检索，只要某个字段或者某几个字段实现了分词，就可以实现类似数据库中的模糊匹配查询，下面介绍下term查询，只是针对某些特殊字段完全匹配才能够查询到，这些字段往往都是不需要分词的。 /** * term 查询（在查询的时候不分词，主要针对 人名 地名等特殊的词语）
响后续计算，因此需要首先进行命名实体识别，对变量值进行识别与替换； 日志特殊的写法需要制定新的规则对日志进行分词，而不能仅采用通常的英文符号分词方式； 日志重复量越大且越成熟的系统，其日志格式与描述越统一会导致日志有效词汇量少，后续应用中会出现OOV问
础来实现自己的AtomicFloat了，实现AtomicDouble和AtomicByte也是类似的做法，下面看看在word分词中实现的AtomicFloat：package org.apdplat.word.util; import java.util
在elasticsearch5.0.0中映射也有不少的变化。 1、string类型被替换成了text/keyword两种类型。 对于分词字段的字符串字段用text来替换，对于不分词的字符串字段用keyword来替换，为了兼容5.0中还保留了string类型，将在6.0版本中去掉。 字符串映射现在有如下的默认映射：
系统检测到ElasticSearch可用的情况，边框为绿色；如果检测错误会红色并有相关错误信息。检测成功后可以通过测试分词按钮来测试一下分词效果 安全配置 系统默认用户名admin,密码123456建议运行后修改密码，还有JWT Key也得新创建一个新的，确保Key和其他运行环境不一致。
均被搜索出来了！ 当然这里用的是standard分词方式，将每个中文都作为了一个term，凡是包含“南”、“京”关键字的记录都被搜索了出来，只是评分不同而已，当然还有其他的一些分词方式，此时需要其他分词插件的支持，此处暂不涉及，后文中再做探索。
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