【lucene】自定义tokenfilter 自带payload

1. 自定义 `TokenFilter` 把 词性(POS) 作为 payload 贴到每个 token;  

2. 建索引时启用 `with_positions_offsets_payloads`;  

3. 查询阶段用 `TermVectors` API 把 payload 原样取出来。

 

整段代码 零依赖(除了 lucene-core、lucene-analysis-common),直接 `main` 方法即可跑。

 

---

 

1. Maven 依赖(Lucene 9.8)

 

```xml

<dependency>

  <groupId>org.apache.lucene</groupId>

  <artifactId>lucene-core</artifactId>

  <version>9.8.0</version>

</dependency>

<dependency>

  <groupId>org.apache.lucene</groupId>

  <artifactId>lucene-analysis-common</artifactId>

  <version>9.8.0</version>

</dependency>

```

 

---

 

2. 自定义 TokenFilter:POS-payload

 

```java

import org.apache.lucene.analysis.*;

import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.*;

 

import java.io.IOException;

 

/**

 * 把每个词后面简单拼一个词性标记当 payload。

 * (真实场景可用 OpenNLP 的 POSTagger,这里为了演示用硬编码)

 */

public final class PosPayloadFilter extends TokenF

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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