Lucene 6.0 提取新闻热词Top-N

最新推荐文章于 2023-05-02 00:20:55 发布
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#lucene #分词

本文介绍如何使用 Lucene 6.0 进行新闻文本的热词提取，通过示例代码详细解析了从预处理到提取热词的全过程，并探讨了不同参数设置对结果的影响。
[url=http://blog.youkuaiyun.com/napoay/article/details/54345669]Lucene 6.0 提取新闻热词Top-N[/url]
如何对热词进行提取
seaboat——a free boat on the sea.（公众号：远洋号）
05-15 6504
热词简单地理解热词就是某文档中出现频率高的且非无用的词语。朴素的想法文档由若干词（term）组成，那么很朴素的想法就可以认为文档中某个term出现的次数越多就越可能是高频热词。这样的统计策略就叫Term Frequency，即TF。干扰项 标点符号，一般标点符号没有价值，去掉。 停词，停词没有特别的意义，一般也要去掉，比如“是”，“的”，”the”,”that”,”this”等。 词权重现在可能还存
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Lucene提取新闻关键词Top-N JDK版本要求1.7，lucene版本要求5.5.3 使用说明： 1、在IndexDocs.java右键run as java application 2、在GetTopTerms.java右键run as java application
lucene.net和盘古分词做站内搜索,热词搜索
11-02
热词搜索，站内搜索，盘古分词，定时框架 quartz.net
Lucene 分词 统计分词次数
qq_27217373的博客
05-31 884
package testSolrJ; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.io.StringReader; import java.util.ArrayList; import j
Lucene热词统计
weixin_34014555的博客
12-12 245
1、建立搜索表 ID KeyWords DT 搜索一次保存一次,id才用guid提高效率 /// <summary> /// 搜索数据 /// </summary> /// <returns></returns> private List<ViewSa...
Lucene.Net+盘古分词 实现搜索 Quartz.Net(定时任务) 实现热词统计
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05-15 1532
一 ：Lucene.Net  +盘古分词 实现搜索功能    1 、Lucene.Net的配置：         引入相关dll文件 （ Lucene.Net、log4net、PanGu、PanGu.HighLight、PanGu.Lucene.Analyzer）。当用户添加一条记录的时候 ，先向数据库写入数据，然后马上写入Lucene.Net （为了解决多线程并发的问题，需要引入队列，并且使
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lucene 获取分词后的关键词
java
04-11 5258
使用不同的分词器， 最后得到的关键词不同， 需要的时间也不同 需要中文分词是， 用IKAnalyzer是不错的选择， 但相比时间， 我的电脑上大概分词需要800+ms 分词器工作流程： 输入文本（What's your name?）     →关键词划分(What's ; your ; name)， 不同分词器分法不同         →消除停用词()
Lucene 6.0 提取新闻关键词Top-N
1.02^365=1377.41
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一、需求 给出一篇新闻文档，统计出现频率最高的有哪些词语。 二、思路 关于文本关键词提取的算法有很多，开源工具也不止一种。这里只介绍如何从Lucene索引中提取词项频率的TopN。索引过程的本质是一个词条化的生存倒排索引的过程，词条化会从文本中去除标点符号、停用词等，最后生成词项。在代码中实现的思路是使用IndexReader的getTermVector获取文档的某一个字段的Terms，
热点词汇抽取：IKAnalyzer + Lucene + MapReduce
BerylFanZi的专栏
03-09 949
本文记录了最近在做中文热点词汇抽取的过程。 首先，需要一个中文分词器，我选择了IKAnalyzer。第二，为了处理同义词，使用了Lucene。第三，考虑到数据量，使用了MapReduce。 经过IKAnalyzer和Lucene的处理，测试文本将被切分成无同义词的词的集合，然后再用MapReduce对各个词做词频统计，和WordCount的过程一样，这就是第一个job做的事情。第一个job结束
新闻文本关键词提取有哪些算法，这些算法的特点以及应用，以及不足方面的解决办法
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05-02 2911
特点：基于图模型，将文本中的句子看作节点，根据句子之间的相似度建立图，并用PageRank算法计算每个句子的权重，权重较高的句子即为重要的关键句子，从而提取文本的关键词。这种方法可以充分利用每种算法的优点，提高整体的关键词提取准确度。解决这些问题的方法包括：优化词语共现网络的构建过程，缩短窗口大小以减少共现网络中的边数量，增加长尾词和停用词的权重，以及使用其他算法进行多义词和同义词处理。特点：将文本中的词语看作是由多个主题组成的，通过对主题进行建模来提取文本中的关键词，可以发现文本中隐含的主题结构。
jQuery UI Autocomplete 体验
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Lucene6.x Field详解（四）
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一、概况 1.0 Field域 Field是文档中的域，包括Field名和Field值两部分，一个文档可以包括多个Field，Document只是Field的一个承载体，Field值即为要索引的内容，也是要搜索的内容。 是否分词(tokenized) 是：作分词处理，即将Field值进行分词，分词的目的是为了索引。 比如：商品名称、商品简介等，这些内容用户要输入关键字搜索，由于搜索的内容格...
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