本文程式碼開源在： DesertsX/gulius-projects 哈工大語言云的官網有一篇名為 《使用語言云分析微博使用者飲食習慣》 的文章，裡面講到了藉助分詞、詞性標註和依存句法分析等NLP技術

本文由**羅周楊[email protected] **原創，轉載請註明原作者和出處。 原文連結：luozhouyang.github.io/deepseg

ELK Tips 主要介紹一些 ELK 使用過程中的小技巧，內容主要來源為 Elastic 中文社群。 一、Logstash 1、Filebeat 設定多個 output 在 6.0 之前，File

環境：Elasticsearch 6.2.4 + Kibana 6.2.4 + ik 6.2.4 Elasticsearch預設也能對中文進行分詞。 我們先來看看自帶的中文分詞效果： curl -X

1. 萬用字元（Wildcard） 在 Shell 中命令中，通常會使用萬用字元表示式來匹配一些檔案，如以下命令可以查詢當前目錄下所有後綴為 .xml 的檔案 find . -name &#

寫在前面 最近在學Elasticsearch ， 我相信只要是接觸過開發的都會聽過Elasticsearch或ELK這麼一個技術。 主要用來做全文檢索或大資料分析等，之前一直處理了解狀

一、Es外掛配置及下載 1.IK分詞器的下載安裝 關於IK分詞器的介紹不再多少，一言以蔽之，IK分詞是目前使用非常廣泛分詞效果比較好的中文分詞器。做ES開發的，中文分詞十有八九使用的都是IK分詞器。

本文以 Elasticsearch 6.2.4為例。 經過前面的基礎入門，我們對ES的基本操作也會了。現在來學習ES最強大的部分：全文檢索。 準備工作 批量匯入資料 先需要準備點資料，然後匯入：

之前總是在看前沿文章，真正落實到工業級任務還是需要實打實的硬核基礎，我司選用了HANLP作為分片語件，在使用的過程中才感受到自己基礎的薄弱，決定最近好好把分詞的底層演算法梳理一下。 1. 簡介 NLP的

縱觀整個開源領域，陸陸續續做中文分詞的也有不少，不過目前仍在維護的且質量較高的並不多。下面整理了一些個人認為比較優秀的中文分詞庫，以供大家參考使用。 1、jieba —— Python

雖然目前 nlp 很多工已經發展到了使用深度學習的迴圈神經網路模型和注意力模型，但傳統的模型咱們也一樣要了解。這裡看下如何使用隱馬爾科夫模型(HMM)進行分詞。 隱馬爾科夫模型 隱馬爾科夫模型是一種有向

中文分詞 中文分詞功能是一項常用的基礎功能，有很多開源的工程實現，目前能應用於Android手機端的中文分詞器沒有很完善的版本。經過調研，我選擇了結巴分詞，該開源工

HanLP 1.7.0 釋出了，HanLP 是由一系列模型與演算法組成的 Java 工具包，目標是普及自然語言處理在生產環境中的應用。HanLP 具備功能完善、效能高效、架構清晰、語料時新、可自定義的特點。 在

五、文字預處理 作者： Chris Albon 譯者： 飛龍 協議： CC BY-NC-SA 4.0 詞袋 image # 載入庫 i

概要：FireEye是通過AI提高測試效率，並降低AI自動化測試使用門檻的工具集，一經部署，就可以不用再修改指令碼實現模型的使用和更新。本篇文章將具體介紹AI自動化測試過程中用到工程結構、模型選型和重