elasticsearch-analysis-ansj 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
elasticsearch-analysis-ansj 是一个开源的中文分词插件,用于Elasticsearch搜索引擎。该插件基于ansj分词器,可以提供强大的中文文本分析功能。主要编程语言为Java,它是Elasticsearch的一个扩展,能够帮助用户在处理中文文本时获得更好的搜索效果。
2. 项目使用的关键技术和框架
该插件使用了ansj分词器,这是一个基于n-gram模型的中文分词算法。ansj分词器具有高效、灵活的特点,支持多种分词粒度,能够满足不同场景下的中文文本处理需求。此外,它还支持自定义词典,增强了对特定领域文本的解析能力。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装elasticsearch-analysis-ansj之前,请确保您的系统中已经安装了以下软件:
- Java Development Kit (JDK) 1.8 或更高版本
- Elasticsearch 5.x 或 6.x 版本(与插件版本兼容)
安装步骤
-
下载Elasticsearch对应版本的
elasticsearch-analysis-ansj插件根据您安装的Elasticsearch版本,在Elasticsearch的插件目录下运行以下命令来下载对应的插件。这里假设您的Elasticsearch版本是6.x:
bin/elasticsearch-plugin install file:/path/to/elasticsearch-analysis-ansj-6.x.x.zip请将
/path/to/elasticsearch-analysis-ansj-6.x.x.zip替换为您下载的插件文件的实际路径。 -
安装插件
运行上述命令后,Elasticsearch会自动解压插件并安装到相应的插件目录。
-
重启Elasticsearch
安装完插件后,需要重启Elasticsearch服务以使插件生效。
bin/elasticsearch -
验证插件安装
重启完成后,可以通过Elasticsearch的命令行工具来检查插件是否安装成功:
curl -X GET "localhost:9200/_nodes/info/plugins"查看返回的JSON结果中是否包含
elasticsearch-analysis-ansj。 -
配置分词器
如果需要自定义分词器的行为,可以在Elasticsearch的配置文件
elasticsearch.yml中添加相应的配置项,例如:index.analysis.filter.my_stopwords: type: stop stopwords: [~,!,@,...]以上配置创建了一个名为
my_stopwords的停用词过滤器,用于过滤掉特定的停用词。
完成以上步骤后,您就可以在Elasticsearch中使用elasticsearch-analysis-ansj插件进行中文分词处理了。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00