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hanlp汉语自然语言处理入门基础知识介绍

自然语言处理定义: 自然语言处理是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。虽然语言只是人工智能的一部分(人工智能还包括计算机视觉等),但它是非常独特的一部分。这个星球上有许多生物拥有超过人类的视觉系统,但只有人类才拥有这么高级的语言。 自然语言处理的目标是让计算机处理或说“理解”自然语言,以完成有意义的任务,比如订机票购物或QA等。完全理解和表达语言是极其困难的,完美的语言理解等效于实现人工智能。 自然语言处理涉及的几个层次: 作为输入一共有两个来源,语音与文本。所以第一级是语音识别和OCR或分词(事实上,跳过分词虽然理所当然地不能做句法分析,但字符级也可以直接做不少应用)。接下来是形态学,援引《统计自然语言处理》中的定义:形态学(morphology):形态学(又称“词汇形态学”或“词法”)是语言学的一个分支,研究词的内部结构,包括屈折变化和构词法两个部分。由于词具有语音特征、句法特征和语义特征,形态学处于音位学、句法学和语义学的结合部位,所以形态学是每个语言学家都要关注的一门学科。 Hanlp自然语言处理开发包: 从事大数据方面工作的人对自然语言处理必然都是不陌生的,在Git...

分库代价高的情况下,如何优化ES解决亿级数据量检索

数据平台已迭代三个版本,从一开始遇到很多常见的难题,到现在终于有片段时间整理一些已完善的文档,在此分享以供所需朋友的实现参考,但愿能帮助大家少走些弯路,在此篇幅中偏重于ElasticSearch的优化。 一、需求说明 项目背景: 在一业务系统中,部分表每天的数据量过亿,已按天分表,但业务上受限于按天查询,并且DB中只能保留3个月的数据(硬件高配),分库代价较高。 改进版本目标: 数据能跨月查询,并且支持1年以上的历史数据查询与导出; 按条件的数据查询秒级返回。 二、ElasticSearch检索原理 1、ES和Lucene基础结构 谈到优化必须要了解组件的基本原理,才容易找到瓶颈所在,以免走多种弯路,先从ES的基础结构说起(如下图): 一些基本概念: Cluster:包含多个Node的集群; Node:集群服务单元; Index:一个ES索引包含一个或多个物理分片,它只是这些分片的逻辑命名空间; Type:一个Index的不同分类,6.x后只能配置一个type,以后将移除; Document:最基础的可被索引的数据单元,如一个JSON串; Shards:一个分片是一个底层的工作单元,它...

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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