自然语言分析、文本分析、全文索引，搜索引擎相关资源汇总

最新推荐文章于 2025-12-01 19:10:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-01 19:10:17 发布 · 879 阅读 · 1 ·
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#搜索引擎 #语言 #自然语言处理 #blogs #google #工具

本文汇总了自然语言处理、文本分析及全文索引等搜索引擎相关的资源链接，包括LingPipe工具包、Google中国博客、Lucene源码解析等内容。
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自然语言处理系列四十六》Elasticsearch搜索引擎》Elasticsearch安装部署和使用
weixin_52610848的博客
08-26 1379
【配套新书教材】《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】新书特色：本书从自然语言处理基础开始，逐步深入各种NLP热点前沿技术，使用了Java和Python两门语言精心编排了大量代码实例，契合公司实际工作场景技能，侧重实战。
一个go语言实现的简单搜索引擎
05-30
一个go语言实现的简单搜索引擎 类似于数据库的表一样按字段进行存储 支持倒排索引字段，正排索引字段，仅仅储存不进行检索的字段 倒排索引支持 完全匹配的字符串（类似ID,ISBN等需要完全匹配的属性） 分词类型 ...
自然语言处理与文本检索
约定的博客
08-14 5415
今天开始把翟成祥教授的全文检索课程做一下笔记。文章内容来源于课程视频和课程ppt。我只学习了课程没有做习题。nlp的主要内容　1 词语处理(lexical analysis = part-of-speech tagging)：分词与词性标注 　2 句法分析(syntactic analysis):句法树、依存关系分析 　3 语义分析(semantic analysis)： 　　Dog(d1).
自然语言对话引擎（技术类）
AI深入浅出
01-09 2152
机器接收文字、图像或者语音，识别其中的内容，然后给予适当的回复。有的回复很有意思，让人觉得好像电脑后面就坐着一个真实的人，但有的时候回复也差强人意。以下是微软亚洲研究院副院长周明博士分享的他们团队在微软做自然语言人机对话方面的研究，并提供了小冰的关键NLP技术。为大家揭开人工智能的神秘面纱。 1 人机对话的机理人机对话有三个层次，一个是聊天，一个是问答，还有一个是对话，即面向某一特定任务的对话。比
tf-idf算法
Miibotree
09-14 7850
原理 TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是
Lucene快速入门第一讲——你总得知道Lucene是个啥？
李阿昀的博客
05-20 5979
本文我将为大家讲解全文检索技术——Lucene，现在这个技术用到的比较多，我觉得大家还是应该掌握一下，不说多精通，但是应该有所了解。在讲解之前，我们先来看一个案例，通过该案例引出全文检索技术——Lucene。案例实现一个文件的搜索功能，通过关键字搜索文件，凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都需要找出来。还可以根据中文词语进行查询，并且需要支持多个条件查询。本案例中的原始内容就是磁盘上的文件，如下图
【自然语言处理和文本分析】基础信息检索：签名文件技术，进阶信息检索：向量空间技术（目前主流的搜索引擎在用的技术）
qq1021091799qq的博客
07-18 538
文本挖掘其实就是自然语言处理+数据挖掘。今天讲的是基础信息检索：签名文件技术，进阶信息检索：向量空间技术（目前主流的搜索引擎在用的技术）
52、自然语言处理资源与知识汇总
k0l1m2n3o的博客
11-20 40
本文全面汇总了自然语言处理（NLP）领域的各类资源与知识，涵盖学习资料、课程教程、工具包、研究论文、竞赛奖项、数据集及搜索引擎等。内容涉及NLP核心技术如词向量、LSTM、文本分类、假新闻识别、作者归属分析等，并提供实用工具如nlpia、SpaCy、Keras和Stanford CoreNLP的使用指引。同时介绍了不同类型的搜索引擎及其特性，包括操纵性、去中心化和语义搜索平台。通过流程图展示了NLP任务的标准处理流程，并附有术语表帮助理解关键概念。本博文旨在为NLP研究者、开发者和爱好者提供一份系统、详实的
Elasticsearch | 分布式的搜索和数据分析引擎
m0_59044499的博客
12-26 755
Elasticsearch 是一个分布式的、RESTful 的搜索和数据分析引擎，特别适合用于全文搜索、实时数据分析和日志管理等场景。它是基于 Apache Lucene 构建的，不仅能够快速搜索大量数据，还能实时更新和分析这些数据。
基于Java的新闻全文搜索引擎的设计与实现
阿坨的博客
08-06 3502
本文以学术研究为目的，针对新闻行业迫切需求和全文搜索引擎技术的优越性，设计并实现了一个针对新闻领域的全文搜索引擎。该搜索引擎通过Scrapy网络爬虫工具获取新闻页面，将新闻内容存储在分布式存储系统HBase中，并利用倒排索引及轮排索引等索引技术对新闻内容进行索引，实现了常用的新闻搜索功能，如短语查询、布尔查询、通配符查询等。同时为了获得更快的检索速度，该系统使用了B+树来构建索引树；为了提升用户浏览体验，引入了事件图谱可视化技术，帮助用户直观易懂地浏览相关新闻事件；
分布式搜索引擎学习笔记第三篇：酒店服务案例分析
分布式搜索引擎是现代大规模信息检索系统中的核心技术之一，尤其在...未来随着人工智能与自然语言处理技术的发展，分布式搜索引擎还将进一步融合语义理解、个性化推荐、意图识别等能力，向智能化、精准化方向持续演进。
搜索引擎高级搜索运算符完全指南 Google 谷歌/Bing 必应/Baidu 百度
REDcker的博客
12-01 888
本文详细介绍了主流搜索引擎（Google、Bing、百度）支持的高级搜索运算符，帮助用户提升搜索效率和结果准确性。核心内容包括：限定网站/域名范围的site:运算符、限定文件类型的filetype:、精确短语匹配的双引号、排除关键词的减号、布尔逻辑运算符、标题/URL限定的intitle:/inurl:、通配符、时间范围限定等。文章还提供了运算符组合技巧、使用注意事项以及三大搜索引擎的支持情况对比表，建议使用英文半角符号并注意空格位置。掌握这些高级搜索技巧可以显著优化信息检索体验。
Molmo&PixMo：全开源视觉语言模型的突破之路
m0_65010824的博客
12-01 524
本文是对论文《Molmo and PixMo: Open Weights and Open Data for State-of-the-Art Vision-Language Models》的深度解读。在VLM领域，专有模型垄断SOTA性能、开源模型依赖蒸馏的问题突出。本文队提出Molmo开源家族及PixMo数据集，不依赖外部VLM，通过语音标注等创新收集高质量数据，优化架构与训练流程，Molmo-72B超Claude 3.5 Sonnet等专有模型，仅落后GPT-4o，填补开源 VLM 全链路空白。
8年NLP算法工程师郭志才：Ai正在模糊内容的产权边界。
Mr_HelloWorldx的博客
12-01 330
今天开发者说采访的对象是郭志才，他曾在外企和京东工作，后投身大模型相关的行业，一干就是八年。 今年他在Github发布的 AI 生成 PPT 的项目，仅上线半年就斩获 1.4k star。在探索Ai生成内容的尝试中，他勇敢迈出了一步，在这个过程中他也遇到了许多志同道合的朋友，今天他希望能在这里和更多人相遇。本科阶段，我就读于天津工业大学光电专业，并非计算机科班出身，但因为我一直对计算机领域抱有浓厚兴趣，我主动选修了相关课程。当时我还热衷于硬件研究，那时候特别流行组装电脑，我也喜欢捣鼓这些，当时我们全系的人
AI核心知识22——大语言模型之重要参数Top-P（简洁且通俗易懂版）
2302_79444404的博客
11-29 680
Top-P和Temperature是控制AI生成随机性的两大关键参数。Top-P通过限定高概率候选词范围（如设0.9时排除概率最低的10%词汇），而Temperature则调整概率分布形状使输出更保守或大胆。专家建议二者择一使用：新手优先调节Temperature（0-1.2），进阶者可先用Top-P=0.9过滤荒谬选项，再调Temperature控制风格。典型组合如代码生成用低温（0.2）+低Top-P（0.3），创意写作则用中高温（0.8）+高Top-P（0.9）。
使用卷积神经网络(CNN)提取文字特征来辅助大语言模型生成文字
makh256257282931的博客
11-29 431
使用卷积神经网络(CNN)提取文字（无删减原文）特征来辅助大语言模型生成文字是一种有效的技术方案。encoder_hidden_states=projected_features.unsqueeze(1) # 作为额外上下文。这种CNN+LLM的混合架构在需要精确控制生成内容、保持特定风格或增强特定语义特征的场景中表现出色。self.entity_cnn = load_entity_cnn() # 识别命名实体。self.topic_cnn = load_topic_cnn() # 识别主题特征。
完全没接触过AI/NLP，如何系统学习大模型？
人邮异步社区
11-30 846
我们将强调利用基准测试来 评价模型回复的重要性，并通过实验调整不同的超参数来控制模型的输出，例如，尝试不同的 解码方法，或通过调整温度参数来调节模型的创造力。鉴于此， 我们将在本章中探讨部署过程中面临的挑战，并提供一些优化建议以降低成本，降低延迟和对 模型的占用，包括模型蒸馏、量化和剪枝等内容。尽管很多优秀的 AI 实验室和开源开发者在诸如 RLHF 等领域付出了重大努力，以使基础 模型能适应人类需求，但现成的基础模型仍然存在限制，不易于在生产中直接使用，除非面对 的是最简单的任务。
微论-自成长系统引发的NLP新生
最新发布
小召的专栏--百汇电脑学校(www.i5school.com)
12-01 644
然而，在这繁荣的表象背后，一个根本性的隐忧始终存在，正如我们所洞察的：这些模型从庞大的语料库中学习，却从未有过真实的“体验”。一个扎根于体验的系统，才有可能像人类一样，将“时间流逝”的抽象概念与“河流奔涌”的视觉体验进行深层次类比，创作出真正富有洞察力和感染力的诗歌与故事，而非简单的语料重组。1. 动作与概念的绑定：系统通过传感器“看到”一个球，发出指令控制机械臂“去拿”，在成功触碰到球的反馈中，开始将“球”、“拿”、“圆形”、“滚动”等概念与具体的动作成功和感官反馈紧密绑定。轻轻碰它，则只移动一点点。
全面覆盖：Lucene搜索引擎资源汇总
在讨论Lucene搜索引擎资源大全之前，我们首先要了解Lucene搜索引擎是什么，以及它在IT行业中的地位和作用。Lucene是一个开源的搜索引擎库，由Apache软件基金会维护，用于提供全文检索功能。它能够高效地处理大量文本...
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