1.如何读取elasticsearch的中文中文分词索引信息
2.jieba源码解析(一)——中文分词
3.tokenization分词算法及源码
4.Python 结巴分词(jieba)源码分析
5.中文分词工具在线PK新增:FoolNLTK、LTP、分词分词StanfordCoreNLP
如何读取elasticsearch的分词索引信息
一、插件准备
网上有介绍说可以直接用plugin -install medcl/elasticsearch-analysis-ik的中文中文办法,但是分词分词我执行下来的效果只是将插件的源码下载下来,elasticsearch只是源码源码焦作口碑好的公司官网源码将其作为一个_site插件看待。
所以只有执行maven并将打包后的中文中文jar文件拷贝到上级目录。(否则在定义mapping的分词分词analyzer的时候会提示找不到类的错误)。
由于IK是源码源码基于字典的分词,所以还要下载IK的中文中文字典文件,在medcl的分词分词elasticsearch-RTF中有,可以通过这个地址下载:
下载之后解压缩到config目录下。源码源码到这里,中文中文你可能需要重新启动下elasticsearch,分词分词好让下一部定义的源码源码分词器能立即生效。
二、分词定义
分词插件准备好之后就可以在elasticsearch里定义(声明)这个分词类型了(自带的几个类型,比如standred则不需要特别定义)。跟其他设置一样,分词的定义也可以在系统级(elasticsearch全局范围),也可以在索引级(只在当前index内部可见)。系统级的定义当然是指在conf目录下的
elasticsearch.yml文件里定义,内容大致如下:
index:
analysis:
analyzer:
ikAnalyzer:
alias: [ik]
type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider
或者 index.analysis.analyzer.ik.type : "ik"
因为个人喜好,我并没有这么做, 而是定义在了需要使用中文分词的index中,这样定义更灵活,也不会影响其他index。
在定义analyze之前,先关闭index。其实并不需要关闭也可以生效,空投币合约源码但是为了数据一致性考虑,还是先执行关闭。(如果是线上的系统需要三思)
curl -XPOST
(很显然,这里的application是我的一个index)
然后执行:
curl -XPUT localhost:/application/_settings -d '
{
"analysis": {
"analyzer":{
"ikAnalyzer":{
"type":"org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider",
"alias":"ik"
}
}
}
}
'
打开index:
curl -XPOST
到此为止一个新的类型的分词器就定义好了,接下来就是要如何使用了
或者按如下配置
curl -XPUT localhost:/indexname -d '{
"settings" : {
"analysis" : {
"analyzer" : {
"ik" : {
"tokenizer" : "ik"
}
}
}
},
"mappings" : {
"article" : {
"dynamic" : true,
"properties" : {
"title" : {
"type" : "string",
"analyzer" : "ik"
}
}
}
}
}'
如果我们想返回最细粒度的分词结果,需要在elasticsearch.yml中配置如下:
index:
analysis:
analyzer:
ik:
alias: [ik_analyzer]
type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider
ik_smart:
type: ik
use_smart: true
ik_max_word:
type: ik
use_smart: false
三、使用分词器
在将分词器使用到实际数据之前,可以先测验下分词效果:
中文分词
分词结果是:
{
"tokens" : [ {
"token" : "中文",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 1
}, {
"token" : "分词",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
} ]
}
与使用standard分词器的效果更合理了:
{
"tokens" : [ {
"token" : "中",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 1
}, {
"token" : "文",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 2,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 2
}, {
"token" : "分",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 3,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 3
}, {
"token" : "词",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 4,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 4
} ]
}
新的分词器定义完成,工作正常后就可以在mapping的定义中引用了,比如我定义这样的type:
curl localhost:/application/article/_mapping -d '
{
"article": {
"properties": {
"description": {
"type": "string",
"indexAnalyzer":"ikAnalyzer",
"searchAnalyzer":"ikAnalyzer"
},
"title": {
"type": "string",
"indexAnalyzer":"ik",
"searchAnalyzer":"ik"
}
}
}
}
'
很遗憾,对于已经存在的index来说,要将一个string类型的field从standard的分词器改成别的分词器通常都是失败的:
{
"error": "MergeMappingException[Merge failed with failures { [mapper [description] has different index_analyzer, mapper [description] has
different search_analyzer]}]",
"status":
}
而且没有办法解决冲突,唯一的办法是新建一个索引,并制定mapping使用新的分词器(注意要在数据插入之前,否则会使用elasticsearch默认的分词器)
curl -XPUT localhost:/application/article/_mapping -d '
{
"article" : {
"properties" : {
"description": {
"type": "string",
"indexAnalyzer":"ikAnalyzer",
"searchAnalyzer":"ikAnalyzer"
},
"title": {
"type": "string",
"indexAnalyzer":"ik",
"searchAnalyzer":"ik"
}
}
}
}
至此,一个带中文分词的elasticsearch就算搭建完成。 想偷懒的可以下载medcl的elasticsearch-RTF直接使用,里面需要的插件和配置基本都已经设置好。
------------
标准分词(standard)配置如下:
curl -XPUT localhost:/local -d '{
"settings" : {
"analysis" : {
"analyzer" : {
"stem" : {
"tokenizer" : "standard",
"filter" : ["standard", "lowercase", "stop", "porter_stem"]
}
}
}
},
"mappings" : {
"article" : {
"dynamic" : true,
"properties" : {
"title" : {
"type" : "string",
"analyzer" : "stem"
}
}
}
}
}'
index:local
type:article
default analyzer:stem (filter:小写、停用词等)
field:title
测试:
# Sample Analysis
curl -XGET localhost:/local/_analyze?analyzer=stem -d '{ Fight for your life}'
curl -XGET localhost:/local/_analyze?analyzer=stem -d '{ Bruno fights Tyson tomorrow}'
# Index Data
curl -XPUT localhost:/local/article/1 -d'{ "title": "Fight for your life"}'
curl -XPUT localhost:/local/article/2 -d'{ "title": "Fighting for your life"}'
curl -XPUT localhost:/local/article/3 -d'{ "title": "My dad fought a dog"}'
curl -XPUT localhost:/local/article/4 -d'{ "title": "Bruno fights Tyson tomorrow"}'
# search on the title field, which is stemmed on index and search
curl -XGET localhost:/local/_search?q=title:fight
# searching on _all will not do anystemming, unless also configured on the mapping to be stemmed...
curl -XGET localhost:/local/_search?q=fight
例如:
Fight for your life
分词如下:
{ "tokens":[
{ "token":"fight","start_offset":1,"end_offset":6,"type":"<ALPHANUM>","position":1},<br>
{ "token":"your","start_offset":,"end_offset":,"type":"<ALPHANUM>","position":3},<br>
{ "token":"life","start_offset":,"end_offset":,"type":"<ALPHANUM>","position":4}
]}
-------------------另一篇--------------------
ElasticSearch安装ik分词插件
一、IK简介
IK Analyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从年月推出1.0版开始, IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开 始,IK发展为面向Java的支付完成页面源码公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现。在版本中,IK实现了简单的分词 歧义排除算法,标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。
IK Analyzer 特性:
1.采用了特有的逗正向迭代最细粒度切分算法逗,支持细粒度和智能分词两种切分模式;
2.在系统环境:Core2 i7 3.4G双核,4G内存,window 7 位, Sun JDK 1.6_ 位 普通pc环境测试,IK具有万字/秒(KB/S)的高速处理能力。
3.版本的智能分词模式支持简单的分词排歧义处理和数量词合并输出。
4.采用了多子处理器分析模式,支持:英文字母、数字、中文词汇等分词处理,兼容韩文、日文字符
5.优化的词典存储,更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。特别的,在版本,词典支持中文,英文,数字混合词语。
二、安装IK分词插件
假设读者已经安装好ES,如果没有的话,请参考ElasticSearch入门 —— 集群搭建。地方棋牌游戏源码安装IK分词需要的资源可以从这里下载,整个安装过程需要三个步骤:
1、获取分词的依赖包
通过git clone ,下载分词器源码,然后进入下载目录,执行命令:mvn clean package,打包生成elasticsearch-analysis-ik-1.2.5.jar。将这个jar拷贝到ES_HOME/plugins/analysis-ik目录下面,如果没有该目录,则先创建该目录。
2、ik目录拷贝
将下载目录中的ik目录拷贝到ES_HOME/config目录下面。
3、分词器配置
打开ES_HOME/config/elasticsearch.yml文件,在文件最后加入如下内容:
index:
analysis:
analyzer:
ik:
alias: [ik_analyzer]
type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider
ik_max_word:
type: ik
use_smart: false
ik_smart:
type: ik
use_smart: true
或
index.analysis.analyzer.default.type: ik
ok!插件安装已经完成,请重新启动ES,接下来测试ik分词效果啦!
三、ik分词测试
1、创建一个索引,名为index。
curl -XPUT
2、为索引index创建mapping。
curl -XPOST /fulltext/_mapping -d'
{
"fulltext": {
"_all": {
"analyzer": "ik"
},
"properties": {
"content": {
"type" : "string",
"boost" : 8.0,
"term_vector" : "with_positions_offsets",
"analyzer" : "ik",
"include_in_all" : true
}
}
}
}'
3、测试
curl '/_analyze?analyzer=ik&pretty=true' -d '
{
"text":"世界如此之大"
}'
显示结果如下:
{
"tokens" : [ {
"token" : "text",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 8,
"type" : "ENGLISH",
"position" : 1
}, {
"token" : "世界",
"start_offset" : ,
"end_offset" : ,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
}, {
"token" : "如此",
"start_offset" : ,
"end_offset" : ,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 3
}, {
"token" : "之大",
"start_offset" : ,
"end_offset" : ,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 4
} ]
}
jieba源码解析(一)——中文分词
全模式解析:
全模式下的中文分词通过构建字典树和DAG实现。首先加载字典,字典树中记录词频,例如词"不拘一格"在字典树中表示为{ "不" : 0,红包强制分享源码 "不拘" : 0, "不拘一" : 0, "不拘一格" : freq}。接着构造DAG,表示连续词段的起始位置。例如句子'我来到北京清华大学',分词过程如下:
1. '我':字典树中key=0,尝试'我来',不在字典,结束位置0寻找可能的分词,DAG为 { 0:[0]}。
2. '来':字典树中key=1,尝试'来到',在字典,继续尝试'来到北',不在字典,结束位置1寻找可能的分词,DAG为 { 0:[0], 1:[1]}。
3. '到':字典树中key=2,尝试'来到北',不在字典,结束位置2寻找可能的分词,DAG为 { 0:[0], 1:[1], 2:[2]}。
4. 以此类推,最终形成所有可能分词结果:我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学。
全模式的关键代码涉及字典树和DAG的构建与使用。
精确模式与HMM模式解析:
精确模式与HMM模式对句子'我来到北京清华大学'的分词结果分别为:
精确模式:'我'/'来到'/'北京'/'清华大学'
HMM模式:'我'/'来到'/'了'/'北京'/'清华大学'
HMM模式解决了发现新词的问题。解析过程分为三个步骤:
1. 生成所有可能的分词。
2. 生成每个key认为最好的分词。
3. 按照步骤2的方式对每个key的结果从前面向后组合,注意判断单字与下个单字是否可以组成新词。
最后,解析结果为:我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学
HMM模式中的Viterbi算法在jieba中用于发现新词。算法通过统计和概率计算,实现新词的发现与分词。
具体应用中,HMM模型包含五个元素:隐含状态、可观测状态、初始状态概率矩阵、隐含状态转移概率矩阵、观测状态转移概率矩阵。模型利用这些元素实现状态预测与概率计算,进而实现中文分词与新词发现。
在Viterbi算法中,重要的是理解隐含状态、可观测状态、转移概率矩阵之间的关系,以及如何利用这些信息进行状态预测和概率计算。具体实现细节在代码中体现,包括字典树构建、DAG构造、概率矩阵应用等。
tokenization分词算法及源码
Byte Pair Encoding(BPE)算法将单词分割为每个字母,统计相邻字母的频率,将出现频率最高的组合替换为新的token,以此进行分词。实现过程中先预处理所有单词,从最长到最短的token进行迭代,尝试替换单词中的子字符串为token,并保存每个单词的tokenize结果。对于文本中未见的单词,使用“unk”标记。
Byte-level BPE方法将每个词视为unicode的字节,初始词典大小为,然后进行合并。它适用于GPT2模型。
WordPiece算法与BPE类似,但采用最高频率的单词对替换为概率最高的单词对,以增加最大概率增量。它被用于BERT模型。
ULM(Unigram Language Model)SentencePiece算法结合了BPE和ULM子词算法,支持字节级和字符级,对unicode进行规范化处理。
核心代码中包含子词采样策略,即在分词时随机选择最佳的分词方案,以增加泛化性和扩展性。使用了subword regularization,适用于llama、albert、xlnet、t5等模型。
详细资料可参考《大语言模型之十 SentencePiece》一文,原文发布在towardsdatascience.com。
Python 结巴分词(jieba)源码分析
本文深入分析Python结巴分词(jieba)的源码,旨在揭示其算法实现细节与设计思路,以期对自然语言处理领域感兴趣的朋友提供有价值的参考。经过两周的细致研究,作者整理了分词算法、实现方案及关键文件结构的解析,以供读者深入理解结巴分词的底层逻辑。
首先,分词算法涉及的核心技术包括基于Trie树结构的高效词图扫描、动态规划查找最大概率路径和基于HMM模型的未登录词处理。Trie树用于生成句子中所有可能成词情况的有向无环图(DAG),动态规划则帮助在词频基础上寻找到最优切分组合,而HMM模型则通过Viterbi算法处理未在词库中出现的词语,确保分词的准确性和全面性。
在结巴分词的文件结构中,作者详细介绍了各个关键文件的功能与内容。dict.txt作为词库,记录着词频与词性信息;__init__.py则是核心功能的入口,提供了分词接口cut,支持全模式、精确模式以及结合最大概率路径与HMM模型的综合模式。全模式下,会生成所有可能的词组合;精确模式通过最大概率路径确定最优分词;综合模式则同时考虑概率与未登录词,以提高分词效果。
实现细节方面,文章通过实例代码解释了全模式、精确模式及综合模式的分词逻辑。全模式直接输出所有词组合;精确模式基于词频和最大概率路径策略,高效识别最优分词;综合模式利用HMM模型处理未登录词,进一步提升分词准确度。通过生成的DAG图,直观展示了分词过程。
结巴分词的代码实现简洁而高效,通过巧妙的算法设计和数据结构应用,展示了自然语言处理技术在实际应用中的强大能力。通过对分词算法的深入解析,不仅有助于理解结巴分词的功能实现,也为自然语言处理领域的研究与实践提供了宝贵的洞察。
中文分词工具在线PK新增:FoolNLTK、LTP、StanfordCoreNLP
中文分词在线PK之旅持续推进,继上篇《五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》之后,此次又新增了三个中文分词工具,分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装)和斯坦福大学的CoreNLP(stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP),现在可在AINLP公众号进行测试:中文分词 我爱自然语言处理。
以下是在Python3.x & Ubuntu. 的环境下测试及安装这些中文分词器:6)FoolNLTK:github.com/rockyzhengwu...
特点:可能不是最快的开源中文分词,但很可能是最准的开源中文分词。基于BiLSTM模型训练而成,包含分词,词性标注,实体识别,都有比较高的准确率。用户自定义词典,可训练自己的模型,批量处理,定制自己的模型。get clone github.com/rockyzhengwu... cd FoolNLTK/train 详细训练步骤可参考文档。
仅在linux Python3 环境测试通过。
安装,依赖TensorFlow, 会自动安装:pip install foolnltk
中文分词示例:
7) LTP: github.com/HIT-SCIR/ltp
pyltp: github.com/HIT-SCIR/pyl...
pyltp 是语言技术平台(Language Technology Platform, LTP)的Python封装。
安装 pyltp 注:由于新版本增加了新的第三方依赖如dynet等,不再支持 windows 下 python2 环境。使用 pip 安装 使用 pip 安装前,请确保您已安装了 pip $ pip install pyltp 接下来,需要下载 LTP 模型文件。下载地址 - `模型下载 ltp.ai/download.html`_ 当前模型版本 - 3.4.0 注意在windows下 3.4.0 版本的语义角色标注模块模型需要单独下载,具体查看下载地址链接中的说明。请确保下载的模型版本与当前版本的 pyltp 对应,否则会导致程序无法正确加载模型。从源码安装 您也可以选择从源代码编译安装 $ git clone github.com/HIT-SCIR/pyl... $ git submodule init $ git submodule update $ python setup.py install 安装完毕后,也需要下载相应版本的 LTP 模型文件。
这里使用"pip install pyltp"安装,安装完毕后在LTP模型页面下载模型数据:ltp.ai/download.html,我下载的是 ltp_data_v3.4.0.zip ,压缩文件有多M,解压后1.2G,里面有不同NLP任务的模型。
中文分词示例:
8) Stanford CoreNLP: stanfordnlp.github.io/C... stanfordcorenlp: github.com/Lynten/stanf...
这里用的是斯坦福大学CoreNLP的python封装:stanfordcorenlp
stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP. It provides a simple API for text processing tasks such as Tokenization, Part of Speech Tagging, Named Entity Reconigtion, Constituency Parsing, Dependency Parsing, and more.
安装很简单,pip即可:pip install stanfordcorenlp
但是要使用中文NLP模块需要下载两个包,在CoreNLP的下载页面下载模型数据及jar文件,目前官方是3.9.1版本:nlp.stanford.edu/softwa...
第一个是:stanford-corenlp-full---.zip 第二个是:stanford-chinese-corenlp----models.jar
前者解压后把后者也要放进去,否则指定中文的时候会报错。
中文分词使用示例:
最后再说一下,原本计划加上对NLPIR中文分词器的支持,但是发现它的license需要定期更新,对于长久放server端测试不太方便就放弃了;另外之所以选择python,因为我用了Flask restful api框架,也欢迎推荐其他的中文分词开源框架,如果它们有很好的Python封装的话,这里可以继续添加。