在ElasticSearch中使用 IK 中文分词插件
时间： 12:48:58
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标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&我这里集成好了一个自带IK的版本，下载即用，
&添加了IK插件意味着你可以使用ik_smart（最粗粒度的拆分）和ik_max_word（最细粒度的拆分）两种analyzer。
&你也可以从下面这个地址获取最新的IK源码，自己集成，
里面还提供了使用说明，可以很快上手。
一般使用elasticsearch-head测试比较方便。
这个IK分词插件挺好用的，支持自定义分词，更重要的是支持热更新。
比如上面这个应用程序层是被分成了两个词，如果你把应用程序层作为一个词添加到你的自定义词典中，那么结果就会发生微妙的变化，通过这样不断的完善词库，相信搜索的体验会越来越好。
现在IK分词插件也算集成好了，如何使用？
首先新建一个索引，并且给这个索引下的文档类型
这里还是继续使用昨天新建的索引twitter作例子，所以只需要给文档类型tweet 新建一个字段Content，并设置这一个字段的Mapping来举例：
http://localhost:9200/twitter/_mapping/tweet/
"properties": {
"content": {
"type": "text",
"store": "no",
"term_vector": "with_positions_offsets",
"analyzer": "ik_smart",
"search_analyzer": "ik_smart",
"include_in_all": "true",
"boost": 8
&这样一来，后面添加的Content就会使用ik_smart来分词，
添加一条测试数据：
http://localhost:9200/twitter/tweet/1/& 选择Put& Method
"content": "应用程序层是一个附加层"
&查询测试：
http://localhost:9200/twitter/_search/
使用POST Method,因为我使用ElasticSearch Head 在Get的情况下不返回highlight信息，
"query" : { "match" : { "content" : "应用程序层是一个附加层" }},
"highlight" : {
"pre_tags" : ["&tag1&", "&tag2&"],
"post_tags" : ["&/tag1&", "&/tag2&"],
"fields" : {
"content" : {}
&返回如下：
使用应用程序关键词是搜不到内容的，因为分词器不识别 这个词，就是说你要用被你拆分之后的词来搜索，才有匹配的记录。
比如下面几个就是被拆分出来的词
&标签：&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&国之画&&&& &&&&chrome插件
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迷上了代码！剑网3插件：万能视频拍摄插件更新 适应新版
作者: 3D来源：178剑网3主题站发布时间： 00:00:00转帖到个人空间
　　摘要：神奇的《剑网3》视频拍摄插件
　　本文由178会员：a 原创，发布于178剑网3主题站（），转载请注明作者及出处，并于文首保留此行。
　　拍摄教程见：
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聊天类插件HS使用工作室与IK插件，自制H动画------附火舞、霞、雅典娜和蒂法捏人档，简单动画效果
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HS使用工作室与IK插件，自制H动画------附火舞、霞、雅典娜和蒂法捏人档，简单动画效果
这个游戏自从有了IK插件后，撸点就已经变得相当高，因为光效是很出色的，H动画也得到了自由控制。只是太多人不会捏人-----要捏一个理想的妹子，真的要很花时间--------不然就不是理想妹子了，我也是研究了好久，才确定较理想的捏人参数，教程就不发了，附上人物存档，有需要的在游戏中看看参数设置就好。论坛上大多数的妹子，真的不忍目睹，脱掉外衣看胸部，都是重口味，让人没有一点食欲，何来撸点。太多人不会用IK插件，因为都是英文界面+渣机翻译。这里我先说一个大概的玩转工作室的流程，具体有人要求再做补充。打造一个属于自己的H的动态场景必备：必须安装GGMOD(高跟模)，推荐安装IK插件9.0或以上版本，安装方法都是直接解包放入游戏路径文件夹内即可(安装好IK插件后注意要运行高跟MOD的注册文件一次才能生效)。流程：打开工作室------导入男女主角并进行关联位置------选择H体位(这里体位可能不是你最想要的，但肯定有相仿的)-------插入体位，把H速度设置为零(主要是为了方便调整节点，动来动去怎么调)--------打开IK面板--------锁定男女关节----------CTRL+I键呼出IK插件面板--------修正平滑模型表面，缓和青蛙腿现象(胸部的形变程度大小已经可以控制，太赞了)----------选定要绑定节点(决定好男的节点跟动女的节点还是女的节点跟动男的节点，女的胸部的节点可以绑定到男的手上，这样就能看到男的手跟女的胸部一起动了；反过来也可以，让男的手作为绑定的母体带动女子的胸部做运动，可惜带动的是左右胸腔，不是两个乳房，一起期盼以后有修正吧，多少人想要这个效果~~投个票，一起向IK插件作者反映一下，添加个球体控制节点)----------设置各个节点的权重(位移权重和旋转权重，就是调整移动和旋转的幅度的大小)，那个节点你想让它动，那个不想让它动，根据自己想要的动画效果选择好；运动和旋转的幅度大小，都可以控制-------通过节点摆好想要的POSE(重点)，姿势设置主要关节的运动方向(绑定的关节只能设置跟随母体，子体不会再移动，移动也会回到本来位置，不过可以重置子体位置)----------逐个设置节点简单动画效果(动画播放时可以随H体位一起动，太赞了)----------设置好角色头部方向，表情，喜怒哀乐均由人！--------播放所有关联动画，回复H体位速度，这样就能看到自己想要的动画效果了英文苦手推荐GOOGLE翻译，这个是我认为目前最好的翻译工具/总结了一下关于自制H场景，选好H相近体位后，开启IK，先摆好姿势，然后直接点击绑定到附近的节点，然后再自己制作简单动画效果这样比较好，如果是与原H动画一起互动，还是太复杂了。也就是说H体位用来摆姿势，IK插件自己做关联动画更来得简单直接。&&&&&按住Ctrl可以同时选定多个节点进行移动制作动画时需要先逐个设置节点起点，在移动位置后，再逐个设置终点。也可以全部设置好起点在各个节点改变位置后，再一起设置为终点。(注意要先把要进行操作的各个节点动画打开，才起作用。)这种动画制作就简单多了，只是动作会有点生硬，再根据需要回过头来逐个节点调整一下权重和关联对象就好。捏人就不发教程了，毕竟每人心中自有自己的最美，纯粹提供个模型给有需要的做个参考雅典娜，青春偶像~！&&&&随便发个实际动画效果：当强盗碰上女土匪，强盗：“女侠饶命”，女土匪：“让你也尝尝被操的滋味”，爆菊花了~！男猪吐舌效果选嘴型10，选择H体位是舔女主的那个(你懂的)，记得先打开IK来做动画，否则所有动作都白摆了。预览链接：&密码：6e6i&火舞、霞、雅典娜、蒂法捏人档链接：&密码：0jcn存档放置路径，直接丢如female文件夹就好。感谢一些朋友提供的模型基础！这里不设置任何收费，每个角色的捏人世间均超过3个小时以上，如果你觉得模型不错，记得回头顶一个。在这里推荐下载论坛的DOA头模，再按个人口味改造改造MM的身体，不用担心装了滑块补丁会怎样，反正我用了没事以后还会继续与大家分享和讨论。如果你发现什么有趣的事，也别忘了告诉我。&(119.89 KB, 下载次数: 0)&(4.24 KB, 下载次数: 0)
TA的最新馆藏[转]&[转]&
喜欢该文的人也喜欢在搜索领域，中文分词一直都是难题。经过很多大牛的不懈努力，还是出现了一些很不错的中文分词器，比如本文提到的IK。本文主要基于ES，安装ik分词插件。
一、IK简介
IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。
在搜索领域，中文分词一直都是难题。经过很多大牛的不懈努力，还是出现了一些很不错的中文分词器，比如本文提到的IK。本文主要基于ES，安装ik分词插件。
一、IK简介
IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开 始，IK发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。在2012版本中，IK实现了简单的分词 歧义排除算法，标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。
IK Analyzer 2012特性:
1.采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，支持细粒度和智能分词两种切分模式；
2.在系统环境：Core2 i7 3.4G双核，4G内存，window 7 64位， Sun JDK 1.6_29 64位 普通pc环境测试，IK2012具有160万字/秒（3000KB/S）的高速处理能力。
3.2012版本的智能分词模式支持简单的分词排歧义处理和数量词合并输出。
4.采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母、数字、中文词汇等分词处理，兼容韩文、日文字符
5.优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。特别的，在2012版本，词典支持中文，英文，数字混合词语。
二、安装IK分词插件
假设读者已经安装好ES，如果没有的话，请参考。安装IK分词需要的资源可以从下载，整个安装过程需要三个步骤：
1、获取分词的依赖包
通过git clone /medcl/elasticsearch-analysis-ik，下载分词器源码，然后进入下载目录，执行命令：mvn clean package，打包生成elasticsearch-analysis-ik-1.2.5.jar。将这个jar拷贝到ES_HOME/plugins/analysis-ik目录下面，如果没有该目录，则先创建该目录。
2、ik目录拷贝
将下载目录中的ik目录拷贝到ES_HOME/config目录下面。
3、分词器配置
打开ES_HOME/config/elasticsearch.yml文件，在文件最后加入如下内容：
&span style="font-size:18"&index:
alias: [ik_analyzer]
type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider
ik_max_word:
use_smart: false
use_smart: true
index.analysis.analyzer.default.type: ik&/span&
ok！插件安装已经完成，请重新启动ES，接下来测试ik分词效果啦！
三、ik分词测试
1、创建一个索引，名为index。
&span style="font-size:18"&curl -XPUT http://localhost:9200/index&/span&
2、为索引index创建mapping。
&span style="font-size:18"&curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_mapping -d'
"fulltext": {
"analyzer": "ik"
"properties": {
"content": {
"type" : "string",
"boost" : 8.0,
"term_vector" : "with_positions_offsets",
"analyzer" : "ik",
"include_in_all" : true
&span style="font-size:18"&curl 'http://localhost:9200/index/_analyze?analyzer=ik&pretty=true' -d '
"text":"世界如此之大"
显示结果如下：
"tokens" : [ {
"token" : "text",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 8,
"type" : "ENGLISH",
"position" : 1
"token" : "世界",
"start_offset" : 11,
"end_offset" : 13,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
"token" : "如此",
"start_offset" : 13,
"end_offset" : 15,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 3
"token" : "之大",
"start_offset" : 15,
"end_offset" : 17,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 4
ik分词还是很不错的，但对于站内具体业务需求还是不能直接拿来用的，需要根据具体业务需求完善ik。
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