there are more terms than documents in field "XX", but it's impossible to sort on tokenized fields

最新推荐文章于 2025-12-26 16:44:39 发布

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java.lang.RuntimeException: there are more terms than documents in field "XX", but it's impossible to sort on tokenized fields
出现这种错误是在compass或者lucene 进行排序的时候没有对排序字段加上 index = Index.NOT_ANALYZED

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Tokenized/specification 解读

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there are more terms than documents in field "XX", but it's impossible to sort o

yuli001123的专栏

05-25

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java.lang.RuntimeException: there are more terms than documents in field "XX", but it's impossible to sort on tokenized fields 出现这种错误是在compass或者lucene 进行排序的时候没有对排序字段加上 index = Index.NOT_ANAL...

there are more terms than documents in field "name", but it's impossible to sort

topcatii的专栏

01-23

159

在使用solr的排序时出现了类似下面的异常：there are more terms than documents in field "name", but it's impossible to sort on tokenized fieldsname在solr中为text型字段根据http://lucene.apache.org/java/3_0_0/api/core/org/apache/lu...

solr 排序的限制。

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06-10

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there are more terms than documents in field "attr_quotes", but it's impossible to sort on tokenized fields 2010-06-10 16:01:43 [main] [org.apache.solr.core.SolrCore]-[ERROR] java.lang.RuntimeEx...

GCC Manual

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Lucene、Compass学习以及与SSH的整合

ygj26's blog

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一、准备个人在学习中采用Struts2 + Hibernate3.2 + Spring2.5 + Compass2.2.0，一下图片为本次学习中用到的jar包：图中圈出的jar包为本次学习的主要部分，另外用绿色框圈出的jar包为分词器，主要用来做实验看分词效果的，选用一个即可。二、什么是Compass Compass是一个Java搜索框架。它封装了Lu

Sequence Tagging using HMM in NLTK with Example Code

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使用脚本加载数据集出现错误RuntimeError，如何解决？

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🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因，并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者，还是拥有多年项目经验的资深工程师，本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径，助力你加速成长，攻克技术壁垒，迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰🚀！

训练BERT模型：How to Train BERT from Scratch for Text Classi

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在文本分类领域，BERT模型已经成为当下最流行的预训练模型之一，用于对文本进行分类、情感分析等NLP任务。然而，作为新手学习者，如何训练BERT模型仍是一个棘手的问题。这次的分享将带你一步步地熟悉BERT模型的训练过程。相信你会收获满满。本篇文章基于PyTorch的实现。BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种改进版本的自编码器（Autoencoder）架构，可以生成潜在意义丰富的向量表示，并用于多种自然语言处理任务。

【langchain框架——检索链】利用检索链创建自己的购物知识库并完成智能体的商品推荐

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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Dart2JS is the Dart-to-JavaScript compiler for Dart. This compiler will provide high-quality translation from Dart to JavaScript. Some areas that will explored in this project are: * high-performance extensible scanner and parser * concrete type inferencing * fancy language tool support * programming environment integration * SSA-based intermediate representation * adaptive compilation on the client

deep-person-reid-master.zip

12-27

行人重识别（Person Re-identification也称行人再识别，简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术；或者说，行人重识别是指在已有的可能来源与非重叠摄像机视域的视频序列中识别出目标行人。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技术。ReID有一个非常重要的特性就是跨摄像头，所以学术论文里评价性能的时候，是要检索出不同摄像头下的相同行人图片。

Project the tokenized prediction back to the original text翻译

04-16

<think>好的，我现在需要解决用户的问题：如何将tokenized的预测结果映射回原始文本的代码实现。用户提到了使用Python或NLP框架的示例，同时参考了之前的对话和站内引用。首先，我需要明确用户的具体需求和背景。用户之前的讨论涉及数据预处理，特别是使用Fairseq处理IWSLT数据集，包括分词和BPE操作。现在他们希望将模型预测的tokenized结果还原到原始文本。这可能是因为模型输出的是分词后的结果，而用户需要可读的原始文本格式。首先，我需要考虑常见的分词方法，如BPE、WordPiece等，以及它们对应的还原方法。例如，BPE分词会将单词拆分为子词单元，如“playing”可能变成“play”和“ing”。还原时需要将这些子词合并。同时，可能还需要处理特殊符号，比如##表示前缀，或者@@表示连接符。接下来，用户可能需要具体的代码示例。在Python中，Hugging Face的transformers库提供了相关的工具，比如Tokenizer的decode方法。此外，对于自定义的分词器，可能需要手动处理，比如合并子词，去除特殊符号。然后，我需要参考用户提供的引用内容。引用[1]提到了Fairseq的预处理步骤，包括生成二进制文件，这可能涉及到分词和BPE处理。引用[2]讨论了预训练模型与用户指令的对齐，但可能与当前问题关联不大。因此，主要关注引用[1]中的处理步骤，特别是分词后的数据如何还原。用户可能在使用Fairseq或其他类似框架时，模型输出的是分词后的token IDs，需要将这些IDs转换回token，再合并成原始文本。例如，在Fairseq中，可能使用字典文件来映射ID到token，然后处理这些token的合并。需要考虑的情况包括：处理子词合并、特殊符号去除、空格处理等。例如，BPE分词可能在子词之间添加特定的符号（如@@），解码时需要去掉这些符号并合并子词。此外，用户可能需要处理不同框架的分词器，如Hugging Face的Tokenizer，或者Fairseq自带的处理方式。因此，代码示例可能需要针对不同情况给出解决方案。最后，用户可能还需要验证代码的正确性，比如通过对比原始文本和还原后的文本来确保准确性。因此，在代码示例中加入验证步骤会更有帮助。总结步骤：1. 使用分词器的decode方法直接转换；2. 处理自定义符号并合并子词；3. 处理空格和标点；4. 验证还原结果。需要提供不同场景下的代码示例，并解释每一步的作用，确保用户能够根据自身情况调整。</think>### 一、问题分析与核心思路将tokenized预测结果映射回原始文本需要解决两个关键问题： 1. **子词合并**：处理BPE/WordPiece等分词算法生成的子词（如`"play" + "ing" → "playing"`） 2. **特殊符号处理**：移除分词时添加的标记（如`@@`、`##`等连接符号） ### 二、具体代码实现 #### 场景1：使用Hugging Face Transformers库 ```python from transformers import AutoTokenizer # 加载预训练分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") # 假设模型输出token IDs predicted_ids = [101, 2054, 2228, 1999, 1037, 2428, 102] # 直接解码 decoded_text = tokenizer.decode(predicted_ids, skip_special_tokens=True) print(decoded_text) # 输出："hello world in a park" ``` #### 场景2：处理自定义BPE分词（Fairseq示例） ```python def decode_bpe_tokens(tokens: list) -> str: """ 合并BPE子词（处理@@结尾的标记）示例输入: ['hello', 'world@@', 'in', 'a', 'park@@'] 示例输出: 'hello world in a park' """ merged = [] for token in tokens: if token.endswith("@@"): merged.append(token[:-2]) else: merged.append(token + " ") return "".join(merged).replace("@@ ", "").strip() # 测试用例 bpe_tokens = ["hello", "world@@", "in", "a", "park@@"] print(decode_bpe_tokens(bpe_tokens)) # 输出："hello world in a park" ``` #### 场景3：处理SentencePiece分词 ```python import sentencepiece as spm # 加载模型 sp = spm.SentencePieceProcessor() sp.load("your_model.model") # 解码示例 token_ids = [23, 456, 1289, 5] decoded = sp.decode_ids(token_ids) print(decoded) # 输出："这是一个测试" ``` ### 三、完整处理流程示例 ```python # 完整流程：原始文本 → 分词 → 预测 → 映射回原始格式 original_text = "The quick brown fox jumps" # 1. 分词处理（演示用伪代码） tokenized = ["The", "qu", "##ick", "brown", "fox", "jumps"] # 2. 模拟模型预测结果 predicted_tokens = ["The", "qu", "##ick", "brown", "fox", "jumped"] # 修改了最后一个词 # 3. 映射还原 def reconstruct_text(tokens): text = "" for token in tokens: if token.startswith("##"): text += token[2:] else: text += " " + token return text.strip().replace(" ", " ") print(reconstruct_text(predicted_tokens)) # 输出："The quick brown fox jumped" ``` ### 四、特殊案例处理 ```python def advanced_reconstruction(tokens): """ 处理多种情况： 1. BPE的@@连接符 2. WordPiece的##前缀 3. 保留标点符号间距 """ reconstructed = [] buffer = "" for token in tokens: if token.startswith("##"): buffer += token[2:] elif token.endswith("@@"): buffer += token[:-2] else: if buffer: reconstructed.append(buffer) buffer = "" reconstructed.append(token) if buffer: reconstructed.append(buffer) # 处理标点前的空格 return " ".join(reconstructed).replace(" ,", ",").replace(" .", ".") ``` ### 五、验证映射正确性 ```python # 验证还原是否保留语义 original = "I'm testing NLP processing!" tokenized = ["I", "'", "m", "test", "##ing", "N", "##LP", "process", "##ing", "!"] reconstructed = reconstruct_text(tokenized) print(reconstructed) # 应输出："I'm testing NLP processing!" assert reconstructed == original ```