IKAnalyzer分词测试不成功! [问题点数:80分,结帖人whos2002110]

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IKAnalyzer分词
IKAnalyzer<em>分词</em>,IKAnalyzer<em>分词</em>
IKAnalyzer 分词源码
IKAnalyzer <em>分词</em>源码,有案例,支持jdk1.6
IKAnalyzer 分词的用法
此文件在上一篇博客中 下载IKAnalyzer2013.zip文件解压 在eclipse中新建web项目——》打开项目的路径,讲解压后的文件拷贝的项目src目录下 回到eclipse开发页面,刷新项目即可 新建<em>测试</em>类具体代码如下: package org.wltea.analyzer.test; import java.io.IOException; import java.
solr下配置IKAnalyzer分词器的扩展词典,停止词词典
1:将IKAnalyzer_home文件夹下的stopword.dic和IKAnalyzer.cfg.xml复制到tomcat_home/webapps/solr/WEB-INF/classes下,并修改IKAnalyzer.cfg.xml         IK Analyzer 扩展配置         ext.dic;          stopword.dic;
JAVA实现IKAnalyzer中文分词
创建一个Maven项目: 在pom.xml中添加: com.janeluo <em>ikanalyzer</em> 2012_u6 代码如下: package com.accord.test; import java.io.StringReader; import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter; import org.wlte
Lucene学习(三) 使用IK 分词
下载IK<em>分词</em>器 访问:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 去下载 <em>分词</em>器的源码压缩包。 下载好之后。解压缩。使用idea打开项目。 使用如下命令 mvn install -Dmaven.test.skip=true 这样你就可以在项目中自己的maven 仓库中检索到这个<em>分词</em>器了。 &amp;lt;dependency&amp;gt...
ik分词器中歧义处理
<em>分词</em>的歧义处理是IK<em>分词</em>的一个重要的核心模块,主要使用组合遍历的方式进行处理。从子<em>分词</em>器中取出不相交的<em>分词</em>集合,例如<em>分词</em>结果为abcd(abcd代表词),abcd是按其在文本中出现的位置排序的,从前到后。假如a与b相交,b与c相交,c与d不相交,则将<em>分词</em>结果切成abc和d两个块分别处理以“中华人民共和国人民”为例,词典为“中华,华人,人民,共和国,国人”1. 首先将<em>分词</em>结果分组,“中华”“华人”“...
【Maven】IKAnalyzer 在Maven Repository不存在
1、在mvnrepository里面找IKAnalyzer,这个中文<em>分词</em>包,一直没有找到,找到github,发现是一个国人写的, http://mvnrepository.com/search?q=IKAnalyzer 2、转换成maven包,安装到本地,找到有现成的maven工程,拿来主义,clone到本地 https://github.com/wks/ik-analyzer
IKAnalyzer分词(本地文件)
对本地文件进行<em>分词</em>,主要是通过加载本地文件,将txt文本里的以字符串形式导入,然后进行<em>分词</em>处理。 package org.algorithm;import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.io.StringRe
IKAnalyzer分词工具
IKAnalyzer<em>分词</em>工具,包括lucene库和百度百科词条。
solr7.x ikanalyzer pinyin 分词
solr7.x <em>ikanalyzer</em> pinyin <em>分词</em>。亲测solr7.3.1可用。
IkAnalyzer分词工具
IkAnalyzer3.2的jar包 IK Analyzer 是一个开源的,基于java 语言开发的轻量级的中文<em>分词</em>工具包。从2006 年12 月推出1.0 版开始, IKAnalyzer 已经推出了3 个大版本。最初,它是以开源项目 Luence 为应用主体的,结合词典<em>分词</em>和文法分析算法的中文<em>分词</em>组件。新版本的IK Analyzer 3.X 则发展为面向Java 的公用<em>分词</em>组件,独立于Lucene 项目,同时提供了对 Lucene 的默认优化实现。
IKAnalyzer 实现分词 词频统计
IKAnalyzer 实现<em>分词</em> 词频统计,用Eclipse实现,调用IKanalyzer的类,可以用于IKanalyzer的二次开发
IKAnalyzer分词及solr4103配置说明
IKAnalyzer扩展包,支持同义词,完整的solr配置步骤。markdown格式的文件配置说明。谢谢支持。有问题留言。我看到会回复。
java ikanalyzer 动态扩展分词
若要使 自定义<em>分词</em>全部生效,请使用 细粒度<em>分词</em>   package com.thinkgem.jeesite.common.utils; import java.io.StringReader; import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Set;...
IKAnalyzer分词(直接输入文本)
IKAnalyzer是一个开源基于JAVA语言的轻量级的中文<em>分词</em>第三方工具包,采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“,支持细粒度和智能<em>分词</em>两种切分模式。 1、采用IKSegmenter进行独立IK<em>分词</em>(1)直接读取字符串package org.algorithm;import java.io.IOException; import java.io.StringReader;import org.w
IKAnalyzer分词需要的所有jar
IKAnalyzer2012_u6.jar lucene-analyzers-common-4.3.0.jar lucene-core-4.3.0.jar lucene-queryparser-4.3.0.jar (都是官方下载的 2013/6/5)
solr6.x的IKAnalyzer配置智能分词
亲测在solr6.6配置ik智能<em>分词</em>成功。具体步骤见压缩包里的readme.txt
大数据工具:IKAnalyzer分词工具介绍与使用
简单介绍IKAnalyzer<em>分词</em>工具与使用 文章目录简介IKAnalyzer的引入使用IK的两个重要词典IK的使用 简介 以下简介参考前辈和项目文档介绍 为什么要<em>分词</em>呢,刚开始介绍的时候介绍过,我们要提取语句的特征值,进行向量计算。所有我们要用开源<em>分词</em>工具把语句中的关键词提取出来。至于详细的介绍我们后期进行项目实战的时候会一一介绍,目前我们只需要学会用这个工具,为之后的项目实战打下基础...
lucene3 中文IKAnalyzer分词例子
[code=&quot;java&quot;] import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import java.util.Iterator; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; imp...
SOLR配置IkAnalyzer如果关闭IkAnalyzer默认分词功能,只用mydict.dic中的扩展分词
SOLR配置IkAnalyzer如果关闭IkAnalyzer默认<em>分词</em>功能,只用mydict.dic中的扩展<em>分词</em>?rnrn
【全文检索】lucene StandardAnalyzer分词效率与IKAnalyzer比较!
[color=#FF0000]StandardAnalyzer[/color]rn 3rnstored,indexed,tokenized doc=1 score=0.14728832 rnstored,indexed,tokenized doc=0 score=0.028124414 rnstored,indexed,tokenized doc=2 score=0.014273687 rnrn2rnstored,indexed,tokenized doc=1 score=0.18725486 rnstored,indexed,tokenized doc=0 score=0.013513954 rnFound 2 document(s) (in 78 milliseconds) that matched query '公司':rnrn2rnstored,indexed,tokenized doc=3 score=0.2737125 rnstored,indexed,tokenized doc=0 score=0.0059016626 rnFound 2 document(s) (in 110 milliseconds) that matched query 'sql':rnrn1rnstored,indexed,tokenized doc=1 score=0.32150304 rnFound 1 document(s) (in 47 milliseconds) that matched query '业银行开户代理':rn1rnstored,indexed,tokenized doc=1 score=0.23078457 rnFound 1 document(s) (in 62 milliseconds) that matched query '业银行 开户代理':rnrn[color=#FF0000]IKAnalyzer[/color]rn1rnstored,indexed,tokenized doc=2 score=0.015879167 rnFound 1 document(s) (in 31 milliseconds) that matched query '公 司':rnrn2rnstored,indexed,tokenized doc=1 score=0.14456062 rnstored,indexed,tokenized doc=0 score=0.007302935 rnFound 2 document(s) (in 32 milliseconds) that matched query '公司':rnrn2rnstored,indexed,tokenized doc=3 score=0.23421498 rnstored,indexed,tokenized doc=0 score=0.0051639546 rnFound 2 document(s) (in 31 milliseconds) that matched query 'sql':rn0rnFound 0 document(s) (in 16 milliseconds) that matched query '业银行开户代理':rnrn2rnstored,indexed,tokenized doc=1 score=0.11191432 rnstored,indexed,tokenized doc=0 score=0.0035033713 rnFound 2 document(s) (in 47 milliseconds) that matched query '业银行 开户代理':rnrnrnrn我比较了一下两个<em>分词</em>算法,好像StandardAnalyzer的深度与精度要比IKAnalyzer高呀rnrnlucene 3.0rnrnrnIKAnalyzer IKAnalyzer3.2.0Stablernrn求高手评价!rnrn另问一比较初级问题:要那建立索引时取各文件内容,要求对各种文件类型进行解析以取得其内容,现在我只对txt,MSoffice,pdf,进行了处理,不知是否存在对各种文件类型的统一解决方案。rnrn比如在压缩文件中存在txt,doc,docx,chm等各种格式,如何一一取得其文件内容!rn
Apache Lucene全文检索和IKAnalyzer分词工具类
说明:依赖jar包:lucene-core-2.3.2.jar、IKAnalyzer3.2.8.jar。 一、LuceneUtil 工具类代码: package com.zcm.lucene; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.document.Field; import org.apache.lucene.index.IndexWriter; import org.apache.lucene.index.Term; import org.apache.lucene.queryParser.MultiFieldQueryParser; import org.apache.lucene.search.BooleanClause; import org.apache.lucene.search.Hits; import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; import org.apache.lucene.search.Query; import org.wltea.analyzer.IKSegmentation; import org.wltea.analyzer.Lexeme; /** * Apache Lucene全文检索和IKAnalyzer<em>分词</em>工具类 * Company: 91注册码 * time:2014-04-22 * @author www.91zcm.com * @date * @version 1.1 */ public class LuceneUtil { /**索引创建的路径**/ private static String LucenePath = "d://index"; /** * 创建索引 * @throws Exception */ public static int createIndex(List list) throws Exception{ /**这里放索引文件的位置**/ File indexDir = new File(LucenePath); Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer(); /**注意最后一个boolean类型的参数:表示是否重新创建,true表示新创建(以前存在时回覆盖)**/ IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, luceneAnalyzer,true); for (int i = 0; i < list.size(); i++) { LuceneVO vo = (LuceneVO)list.get(i); Document doc = new Document(); Field FieldId = new Field("aid", String.valueOf(vo.getAid()),Field.Store.YES, Field.Index.NO); Field FieldTitle = new Field("title", vo.getTitle(), Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED,Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS); Field FieldRemark = new Field("remark", vo.getRemark(), Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED,Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS); doc.add(FieldId); doc.add(FieldTitle); doc.add(FieldRemark); indexWriter.addDocument(doc); } /**查看IndexWriter里面有多少个索引**/ int num = indexWriter.docCount(); System.out.println("总共------》" + num); indexWriter.optimize(); indexWriter.close(); return num; } /** * IKAnalyzer<em>分词</em> * @param word * @return * @throws IOException */ public static List tokenWord(String word) throws IOException{ List tokenArr = new ArrayList(); StringReader reader = new StringReader(word); /**当为true时,<em>分词</em>器进行最大词长切分**/ IKSegmentation ik = new IKSegmentation(reader, true); Lexeme lexeme = null; while ((lexeme = ik.next()) != null){ tokenArr.add(lexeme.getLexemeText()); } return tokenArr; } /** * 创建索引(单个) * @param list * @throws Exception */ public static void addIndex(LuceneVO vo) throws Exception { /**这里放索引文件的位置**/ File indexDir = new File(LucenePath); Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer(); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, luceneAnalyzer, false); /**增加document到索引去 **/ Document doc = new Document(); Field FieldId = new Field("aid", String.valueOf(vo.getAid()),Field.Store.YES, Field.Index.NO); Field FieldTitle = new Field("title", vo.getTitle(), Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED,Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS); Field FieldRemark = new Field("remark", vo.getRemark(), Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED,Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS); doc.add(FieldId); doc.add(FieldTitle); doc.add(FieldRemark); indexWriter.addDocument(doc); /**optimize()方法是对索引进行优化 **/ indexWriter.optimize(); indexWriter.close(); } /** * 创建索引(多个) * @param list * @throws Exception */ public static void addIndexs(List list) throws Exception { /**这里放索引文件的位置**/ File indexDir = new File(LucenePath); Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer(); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, luceneAnalyzer,false); /**增加document到索引去 **/ for (int i=0; i list) throws Exception { /**这里放索引文件的位置**/ File indexDir = new File(LucenePath); Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer(); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, luceneAnalyzer,false); /**增加document到索引去 **/ for (int i=0; i list) throws Exception { /**这里放索引文件的位置**/ File indexDir = new File(LucenePath); Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer(); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, luceneAnalyzer,false); /**删除索引 **/ for (int i=0; i search(String word) { List list = new ArrayList(); Hits hits = null; try { IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(LucenePath); String[] queries = {word,word}; String[] fields = {"title", "remark"}; BooleanClause.Occur[] flags = {BooleanClause.Occur.SHOULD, BooleanClause.Occur.SHOULD}; Query query = MultiFieldQueryParser.parse(queries, fields, flags, new StandardAnalyzer()); if (searcher != null) { /**hits结果**/ hits = searcher.search(query); LuceneVO vo = null; for (int i = 0; i < hits.length(); i++) { Document doc = hits.doc(i); vo = new LuceneVO(); vo.setAid(Integer.parseInt(doc.get("aid"))); vo.setRemark(doc.get("remark")); vo.setTitle(doc.get("title")); list.add(vo); } } } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } return list; } } 二、Lucene用到的JavaBean代码: package com.zcm.lucene; /** * Apache Lucene全文检索用到的Bean * Company: 91注册码 * time:2014-04-22 * @author www.91zcm.com * @date * @version 1.1 */ public class LuceneVO { private Integer aid; /**文章ID**/ private String title; /**文章标题**/ private String remark; /**文章摘要**/ public Integer getAid() { return aid; } public void setAid(Integer aid) { this.aid = aid; } public String getTitle() { return title; } public void setTitle(String title) { this.title = title; } public String getRemark() { return remark; } public void setRemark(String remark) { this.remark = remark; } } 备注:源码来源于www.91zcm.com 开源博客中的全文检索代码。(http://www.91zcm.com/)
怎么在spring中引入IKAnalyzer分词功能??
现在的项目是只是需要ik的<em>分词</em>这个功能,怎么样把它加入到spring中呢?把<em>ikanalyzer</em>.cfg.xml放入到web.xml中的rncontextConfigLocation 也是不行?rnrn报错如下:rn四月 05, 2017 11:42:15 上午 org.apache.catalina.core.StandardWrapperValve invokernSEVERE: Servlet.service() for servlet [Dispatcher] in context with path [/nsclient] threw exception [Handler processing failed; nested exception is java.lang.NoClassDefFoundError: org/wltea/analyzer/core/IKSegmenter] with root causernjava.lang.ClassNotFoundException: org.wltea.analyzer.core.IKSegmenterrn at org.apache.catalina.loader.WebappClassLoaderBase.loadClass(WebappClassLoaderBase.java:1892)rn at org.apache.catalina.loader.WebappClassLoaderBase.loadClass(WebappClassLoaderBase.java:1735)rn........
方便Lucene高版本使用IKAnalyzer分词
why IKAnalyzer是个很不错的中文<em>分词</em>工具,但已经不维护了,但只支持低版本的Lucene,为了兼容Lucene6.x版本,这里是小改动了一些然后放到github上,方便有需要的人使用。 也对Lucene源码比较熟,后面有必要再自己重新写...
Solr之——配置中文分词IKAnalyzer和拼音分词pinyinAnalyzer
在上一篇博文《CentOS安装与配置Solr6.5》中,我们讲解了如何在CentOS中安装与配置Solr6.5,那接下来我们就一起实现如何在Solr6.5中实现配置中文<em>分词</em>IKAnalyzer和拼音<em>分词</em>pinyinAnalyzer。好了我们直接进入主题。 一、创建Core: 1、首先在solrhome(solrhome的路径和配置见《CentOS安装与配置Solr6.5》 中solr的we
IkAnalyzer分词、词频、内链优化
IK 中文<em>分词</em> 版本 5.0,IkAnalyzer<em>分词</em>、词频、内链优化,可以自定义<em>分词</em>词库 看了这个项目你就可以熟练运用ik的<em>分词</em>了
IKAnalyzer和Lucene分词工具下载地址+使用方法
经过修改升级版的IKAnalyzer和Lucene<em>分词</em>工具下载地址,及使用配置方法,经过<em>测试</em>Java代码。
solr配置ikanalyzer分词文件以使用说明
solr配置<em>ikanalyzer</em><em>分词</em>文件以使用说明
【中文分词】使用IKAnalyzer分词统计词频
一.引入jar包: 二.在src目录下配置IKAnalyzer.cfg.xml 有需要可以自己扩展词汇与停止词 三.根据<em>分词</em>统计词频: 1.传入参数进行<em>分词</em>,并统计每个词的频率。代码如下: 2.按词频高低排序,代码如下: 3.整理简单工具类,代码如下: 其中IKSegmenter是<em>分词</em>的主要类,构造函数ture代表只能<em>分词</em>,改成false则为最细粒度<em>分词</em>
几种分词工具的jar包(IKAnalyzer、hanlp、mmseg4j-analysis)
几种<em>分词</em>工具都试过,对于中文来说的的话个人觉得IKAnalyzer 最好用,不同版本的IKAnalyzer jar包,包括IKAnalyzer6.5.0、IKAnalyzer5.0、IKAnalyzer2012,IKAnalyzer6.5.0可完美兼容Lucene6+,IKAnalyzer5.0兼容Lucene5+,亲测在用。
IKAnalyzer
IK-Analyzer-2012FF调整使用与Lucene5.x版本java7编译
es进行分词测试以及自定义分词
前言: es中的<em>分词</em>器由三部分组成 1、character filter:作用:先对要进行分析的文本进行一下过滤,比如html文档,去除其中的标签,比如&amp;lt;p&amp;gt;、&amp;lt;html&amp;gt;等等; 2、tokenizer:作用:对文本进行<em>分词</em>,把要进行分析的文本根据所指定的规则,按照其规则把文本拆分为单词,,只可以指定一个; 3、tokenizer filter:作用:把分好的词条(...
lucene的分词测试工程
lucene的<em>分词</em>的<em>测试</em>工程,包括<em>分词</em>器的比较,扩展停用词,同义词<em>分词</em>等
sentencepiece分词效果测试
sentencePiece <em>分词</em>效果<em>测试</em>
ElasticSearch测试、IK分词简单测试(PHP)
以下全是<em>测试</em>代码:如有需要了解安装 ElasticSearch和IK<em>分词</em>的可参考:https://blog.csdn.net/weixin_42579642/article/details/84317099 use Elasticsearch\ClientBuilder; class ElasticController extends Controller { public funct...
ajax异步测试不成功
rn rn rn rn rn没有出现想要的结果
tomcat 测试不成功
tomcat 能够正常启动 在浏览器能输入http://localhost:8080 没有反应 ,日志里面没有任何报错,谁能赐教一下什么原因
Servlet测试不成功
我在tomcat5.5 webapps目录下新建“myapp”目录,里面有“WEB_INF”classes,web.xml;我写一个HelloWorld.java并把HelloWorld.class复制到WEB_INFclasses目录下,我修改了web.xml目录如下:rn rnrn My Web Applicationrn rn A application for test.rn rn rn HelloWorldrn HelloWorldrn rn rn HelloWorldrn /HelloWorldrn rnrnrnrnrnrnHelloWorld.javarn import java.io.*;rnimport javax.servlet.*;rnimport javax.servlet.http.*;rnrnpublic class HelloWorld extends HttpServletrnrn public void doGet(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response)throws ServletException,IOExceptionrn response.setContentType("text/html");rn PrintWrite out=response.getWriter();rn out.println(" ");rn out.println("This is my first Servlet");rn out.println("");rn out.println(" Hello,World!");rn out.println("");rn rn rnrnrn然后在地址栏输入:http://localhost:8080/myapp/HelloWorldrn提示如下:rn HTTP Status 404 - /myapp/HelloWorldrnrn--------------------------------------------------------------------------------rnrntype Status reportrnrnmessage /myapp/HelloWorldrnrndescription The requested resource (/myapp/HelloWorld) is not available.rnrnrn--------------------------------------------------------------------------------rnrnApache Tomcat/5.5.25rnrn小弟搞了几天都不知道问题出在何处,希望得到大家的帮助!
Java开源分词系统IKAnalyzer学习(七) 词库加载分词
  词库加载模块的源码: Java开源<em>分词</em>系统IKAnalyzer学习(四) 词库加载源代码——Dictionary类 Java开源<em>分词</em>系统IKAnalyzer学习(五) 词库加载源代码——DictSegmenty类 Java开源<em>分词</em>系统IKAnalyzer学习(六) 词库加载源代码——Hit类   首先这个词典管理类Dictionary类采用的设计模式是单立模式,实现的代码: ...
不同分词分词效果测试
Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目,是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,但它不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎(英文与德文两种西方语言)。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能,或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库,由Apache软件基金会支持和提供。Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口,能够做全文索引和搜寻。在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具。就其本身而言,Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库。人们经常提到信息检索程序库,虽然与搜索引擎有关,但不应该将信息检索程序库与搜索引擎相混淆
使用Lucene3和IKAnalyzer对一段文本进行分词
[code=&quot;java&quot;] import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.ana...
请教lunece分词Analyzer luceneAnalyzer = new IKAnalyzer()的问题
请教一下:Analyzer luceneAnalyzer = new IKAnalyzer()与Analyzer luceneAnalyzer = new IKAnalyzer(true)的区别,后面传个boolean参数代表什么意思? 在使用文档里面找不到介绍。
庖丁分词测试数据集 工具
庖丁<em>分词</em><em>测试</em>数据集 工具
指定分词测试分词结果
指定<em>分词</em>器<em>测试</em><em>分词</em>结果 有时需要指定es的<em>分词</em>器,<em>测试</em><em>分词</em>粒度,获取<em>分词</em>结果,封装后的java-api如下: public List getAnalyzeResults(String index, String analyzer, String text) { AdminClient adminClient = this.client.admin();
居于IKAnalyzer分词技术和luncence搜索技术实现的小工具---备忘录
这款小工具是针对工作中需要频繁记录文字的工作人员而设计的 功能: 1,添加记录 2,根据关键字搜索已经存在的记录 特点: 操作简单(几乎都是通过快捷键操作:alt+c 关闭窗口 ctrl+s 保存记录,ctrl+a 全选 ctrl+v黏贴等) 记录文字非常方便 这个只能上传一个文件 源代码放到下一个资源
一个简单的分词词典,供大家学习测试分词之用。
一个简单的<em>分词</em>词典,供大家学习<em>测试</em><em>分词</em>之用。
IKAnalyzer中文分词
支持lucene6.6,已亲测 驱蚊器二无群翁群
IKAnalyzer分词
<em>ikanalyzer</em>-2012_u6.jar IKAnalyzer2012FF_u1.jar IKAnalyzer2012FF_u2.jar
IKAnalyzer 2012
文件列表: IKAnalyzer-3.1.0.jar IKAnalyzer中文<em>分词</em>器V2012_FF使用手册.pdf
IKAnalyzer 中文分词
1、IKAnalyzer 中文<em>分词</em>框架主要有三部分,包 括两个核心jar 包:IKAnalyzer2012_u6.jar  lucene-core-3.6.0.jar 和一个配置文件IKAnalyzer.cfg.xml。  2、IKAnalyzer.cfg.xml :主要是配置扩展词和停顿词的文件。                     IK Analyzer 扩展配置        
ansj 5.1分词方式测试,存在分词命名实体识别过度的问题
public static void main(String[] args) {         // TODO Auto-generated method stub                    String str = "刘翔洁面仪配合洁面深层清洁毛孔 清洁鼻孔面膜碎觉使劲挤才能出一点点皱纹 脸颊毛孔修复的看不见啦 草莓鼻历史遗留问题没辙 脸和脖子差不多颜色的皮肤才是健康的 长期
IkAnalyzer分词
用于IKAnalyzer<em>分词</em>器所需要的jar包,版本已经匹配好,不需要担心不兼容问题了。
IKAnalyzer中文分词
内容参考:http://lxw1234.com/archives/2015/07/422.htm lucene jar下载地址:http://120.52.73.79/central.maven.org/maven2/org/apache/lucene/lucene-core/3.6.0/lucene-core-3.6.0.jar
IKAnalyzer包
用于solr中,可以进行<em>分词</em>的处理,对应不同的solr版本,所需要的版本不一样。
IKAnalyzer源码
<em>ikanalyzer</em>源码,解析<em>ikanalyzer</em>的实现过程,了解<em>ikanalyzer</em>的原理
IIS安装后测试不成功
IIS安装后<em>测试</em><em>不成功</em>,出现“HTTP 500 - 内部服务器错误”rn请问是何原因,如何修改? 谢谢。
lucene3.0.0jar及IKAnalyzer
lucene3.0.0jar包、IKAnalyzer<em>分词</em>器jar包及IKAnayzer中文<em>分词</em>器使用手册
IKAnalyzer实例
IKAnalyzer<em>测试</em><em>分词</em>实例,解压后导入myeclipse,运行test.java
lucene5.4 + IKAnalyzer
lucene5.4 + IKAnalyzer支持同义词、停用词、扩展词,IKAnalyzer是中同义词是自己改的,就没打包了,如果还有其它需求可以自己改改.
中文分词库IKAnalyzer
IKAnalyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文<em>分词</em>工具包。
IKanalyzer中文分词
安装cp IKAnalyzer2012FF_u1.jar /usr/local/tomcat/webapps/solr/WEB-INF/lib/ mkdir /usr/local/tomcat/webapps/solr/WEB-INF/classes 在solr的工程下的WEB-INF创建一个classes,需要把IKAnalyz
安装docker时测试不成功
一直想写博客,但是不知道从何开始写起,那么今天就从这个小问题开始写起吧。记录一下自己的学习过程。 使用Docker官网的安装步骤安装完成后,当我想<em>测试</em>一下是否安装成功后,却出现了下面的报错 demo@demo-VirtualBox:~$ sudo docker run hello-world docker: Error response from daemon: Could not che...
大家看下测试不成功呀?
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为什么用NUnit测试不成功
rnrn我的<em>测试</em>代码:rnrn[TestFixture]rnpublic class TestClass1rnrn [Test]rn public void TestSelectAll()rn rn FV.BLL.Class1 c1 = new FV.BLL.Class1();rnrn Assert.IsTrue(c1.SelectAll().Count > 0); // 事实上c1.SelectAll().Count > 0 没有错rn rnrnrnError and Failures 每次都显示:rnTestUnionCooperate.TestSelectAll : System.TypeInitializationException : “FV.BLL.Class1”的类型初始值设定项引发异常。rn -- System.ArgumentNullException : 值不能为空。rn参数名: assemblyStringrnrn
数据库连接测试成功,运行不成功
pb与sql连,preview中<em>测试</em>成功rn在工程中写代码rnSQLCA.DBMS = "MSS Microsoft SQL Server"rnSQLCA.Database = "video"rnSQLCA.LogPass = "**"rnSQLCA.ServerName = "."rnSQLCA.LogId = "sa"rnSQLCA.AutoCommit = FalsernSQLCA.DBParm = ""rnrnconnect using sqlca;rnif sqlca.sqlcode=0 then rn open(w_main)rnelsern messagebox("","数据库连接错误") rnend ifrnrn参数是从preview中粘贴过来的,运行显示数据库连接错误rn不知道pb发什么神经,就是不给我连,气死我了,哪里的问题啊?
测试注册页面不成功的解决方法
<em>测试</em>注册页面regist.jsp是否成功,如果点击提交没有反应,最可能出现问题的地方就是:在提交的表单中没有用type="submit" ,可能写成了type="button" !!! 写一步<em>测试</em>一步,别等写完了才<em>测试</em>!!!不然找了半天才发现是这个问题
新手测试第一个java不成功
本人安装了NetBeans 4.1 + J2SE 5.0 Update 4 安装软件包(Windows Platform),系统win XP.rnrn本人安装了这是我的java安装目录C:\Program Files\Java\Java\jdk1.5.0_05。rnjava_home=C:\Program Files\Java\Java\jdk1.5.0_05rnpath=%JAVA_HOME%\binrnclasspath=C:\Program Files\Java\C:\Program Files\Java\jdk1.5.0_05\lib\dt.jar;C:\Program Files\Java\C:\Program Files\Java\jdk1.5.0_05\lib\tools.jarrnrnrnpublic class hellornrn public static void main(String args[])rnrn System.out.println("你好!");rnrnrnrnrnrn而我在命令提示符下用javac hello.java命令编译成功译得一个名为"hello.class",但再执行java hello 的时候出现错误"Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError:hello"rnrn在线等待!
IKAnalyzer 2012FF_u1
中文<em>分词</em> IKAnalyzer 2012FF_u1 支持Lucene5.X!IKAnalyzer 2012FF_u1!
ikanalyzer分词
ik-analyzer.jar的类库和schema.xml配置
IKAnalyzer中文分词
目前比较好的的<em>分词</em>器有IKAnalyzer、Paoding,都是开源的,在Google code里面可以免费下载。 我最近也在学习IKAnalyzer中文<em>分词</em>器。在下载的使用文档中也有比较详细的说明(开源项目 :下载地址是: http://code.google.com/p/ik-analyzeranalyzer )。在eclipse中导入<em>分词</em>器,这里要注意的是一个版本兼容性问题,IKA...
IKAnalyzer的配置文件
&lt;comment&gt;IK Analyzer 扩展配置 &lt;!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 --&gt;
IC分词和IK分词
一、   IC中文<em>分词</em> 1.   简介: 下载地址:http://www.ictclas.org/ 中科院的<em>分词</em>开源包,但是有版权! 2. 使用:       \Sample\Windows_64_jni_Demo 把这个扔进eclipse中。           其中:ICTCLAS 是放在src的包,TestMain是<em>测试</em>程序,其它放在根目录。 二、IK<em>分词</em>    
ES集成ik分词测试
一、先启动Elasticsearch和IK 二、访问http://localhost:9100/如下图: 新建索引:输入索引名称,点击OK 三、<em>测试</em><em>分词</em>: 总结: ES2.0版本与ES5.0以后的版本对比以及注意事项     1、5.0以后移除名为 ik 的analyzer和tokenizer,请分别使用 ik_smart 和 ik_max_word(也就是5.0之前进行<em>测试</em>的...
配置elasticsearch6.5.4-ik分词插件安装,测试,扩展字典
elasticsearch基本配置上篇已经简单介绍过,本文讲述配置ik<em>分词</em>器插件的安装,<em>测试</em>,自定义扩展字典,简单使用。希望能帮助后来者少走点弯路。 注意:ik<em>分词</em>器必须保证和elasticsearch版本一致,配置完成之后可以设置默认的<em>分词</em>工具,也可以在创建索引文件时使用ik<em>分词</em>工具 1. elasticsearch-ik<em>分词</em>环境必须跟elasticsearch一致 我的elasticsearc...
Visual.C++高级界面特效制作百例下载
Visual.C++高级界面特效制作百例 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/uangcc/2713823?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/uangcc/2713823?utm_source=bbsseo[/url]
串口通信协议的制定方法下载
在当前工业应用中,串口通信依靠其低廉、方便、易行、成熟的特点,得以广泛使用。本文从串口项目应用的特点对串口通信协议的制定 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/libo2009398/2783480?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/libo2009398/2783480?utm_source=bbsseo[/url]
DOS学习DOS学习DOS学习下载
DOS学习DOS学习DOS学习DOS学习DOS学习DOS学习 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/chenlinfengran/3241347?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/chenlinfengran/3241347?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的