云数据库 RDS for MySQL

 

云数据库 RDS for MySQL拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,让您更加专注业务发展。

 
 

    词典 数据库 更多内容
  • 分词器测试

    dictionaries:regdictionary数组类型,是分词器为token选定的词典。 dictionary:regdictionary类型,用来识别token的词典。如果为空,则不做识别。 lexemes:text数组类型,词典识别token时生成的词素。如果为空,则不生成词素。空数组({})意味着token将被识别成停用词。

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  • 约束与限制

    单个训练集最多设置10000个语料。 单次导入语料数量 文件大小不超过1M。 单实例并发 50tps 使用我的词典时,存在如下限制: 表3 我的词典相关规格 规格项 规格限制 词典数量 最多支持创建50个词典。 单词典词条数量 单个词典最多支持创建50000个词条。 单词条同义词数量 单个词条最多支持设置20个同义词。

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  • 文本搜索配置示例

    CONFIGURATION 创建Synonym词典。 假设同义词词典定义文件pg_dict.syn内容如下: 1 2 3 postgres pg pgsql pg postgresql pg 执行如下语句创建Synonym词典: 认证用的AK和SK硬编码到代码中或

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  • 停用词

    停用词是很常见的词,几乎出现在每一个文档中,并且没有区分值。因此,在全文搜索的语境下可忽视它们。停用词处理逻辑和词典类型相关。例如,Ispell词典会先对标记进行规范化,然后再查看停用词表,而Snowball词典会最先检查输入标记是否为停用词。 例如,每个英文文本包含像a和the的单词,因此没必要将它

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  • 停用词

    停用词是很常见的词,几乎出现在每一个文档中,并且没有区分值。因此,在全文搜索的语境下可忽视它们。停用词处理逻辑和词典类型相关。例如,Ispell词典会先对标记进行规范化,然后再查看停用词表,而Snowball词典会最先检查输入标记是否为停用词。 例如,每个英文文本包含像a和the的单词,因此没必要将它

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  • 停用词

    停用词是很常见的词,几乎出现在每一个文档中,并且没有区分值。因此,在全文搜索的语境下可忽视它们。停用词处理逻辑和词典类型相关。其中,Ispell词典会先对标记进行规范化,然后再查看停用词表,而Snowball词典会最先检查输入标记是否为停用词。 例如,每个英文文本包含像a和the的单词,因此没必要将它

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  • 分词器测试

    dictionaries:regdictionary数组类型,是分词器为token选定的词典。 dictionary:regdictionary类型,用来识别token的词典。如果为空,则不做识别。 lexemes:text数组类型,词典识别token时生成的词素。如果为空,则不生成词素。空数组({})意味着token将被识别成停用词。

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  • 测试和调试文本搜索

    自定义文本搜索分词器的行为很容易变得混乱,本节中描述的函数用于对文本搜索对象进行测试。可以测试分词器整体,也可以单独测试解析器和词典。 分词器测试 age解析器测试 词典测试 父主题: 全文检索

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  • 智能问答机器人

    训练集是对话语料的集合,类似文件夹的作用,可以将不同来源的对话语料放在不同的训练集中,也可以将不同时间段获取的对话语料分在不同的训练集中。 词典 每个词槽都需要对应一套词典,技能的专名词识别服务会结合词槽绑定的词典来识别用户问话中的词槽。 父主题: 基本概念

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  • 测试和调试文本搜索

    测试和调试文本搜索 分词器测试 解析器测试 词典测试 父主题: 全文检索

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  • 测试和调试文本搜索

    测试和调试文本搜索 分词器测试 解析器测试 词典测试 父主题: 全文检索

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  • 分词器测试

    dictionaries:regdictionary数组类型,是分词器为token选定的词典。 dictionary:regdictionary类型,用来识别token的词典。如果为空,则不做识别。 lexemes:text数组类型,词典识别token时生成的词素。如果为空,则不生成词素。空数组({})意味着token将被识别成停用词。

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  • 分词器测试

    dictionaries:regdictionary数组类型,是分词器为token选定的词典。 dictionary:regdictionary类型,用来识别token的词典。如果为空,则不做识别。 lexemes:text数组类型,词典识别token时生成的词素。如果为空,则不生成词素。空数组({})意味着token将被识别成停用词。

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  • 分词器测试

    dictionaries:regdictionary数组类型,是分词器为token选定的词典。 dictionary:regdictionary类型,用来识别token的词典。如果为空,则不做识别。 lexemes:text数组类型,词典识别token时生成的词素。如果为空,则不生成词素。空数组({})意味着token将被识别成停用词。

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  • 全文检索

    全文检索 介绍 表和索引 控制文本搜索 附加功能 解析器 词典 配置示例 测试和调试文本搜索 限制约束 父主题: SQL参考

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  • 配置意图

    默认使用该默认值。 词典选择 选择现有词典 在可选择词典中,单击需要的词典,添加至右侧已选择词典。 对已选择的自定义词典可勾选答案候选,勾选后,机器人在追问用户时,会将所选词典中的词条取10个作为候选答案展示给用户,供用户选择。 通过“刷新”按钮,刷新可选词典框。 通过“新建”按钮,跳转到新建词典页面。

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  • 全文检索

    全文检索 实时数仓(单机部署)暂不支持全文检索功能。 介绍 表和索引 控制文本搜索 附加功能 解析器 词典 配置示例 测试和调试文本搜索 限制约束

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  • 全文检索

    全文检索 实时数仓(单机部署)暂不支持全文检索功能。 介绍 表和索引 控制文本搜索 附加功能 解析器 词典 配置示例 测试和调试文本搜索 限制约束

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  • 测试和调试文本搜索

    测试和调试文本搜索 分词器测试 解析器测试 词典测试 父主题: 全文检索

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  • 测试和调试文本搜索

    测试和调试文本搜索 分词器测试 解析器测试 词典测试 父主题: 全文检索

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  • 文本搜索解析器

    multisymbol multiple symbol Zhparser是基于词典的语义分词方法,底层调用SCWS(https://github.com/hightman/scws)分词算法,适用于有语义的中文分词场景。SCWS是一套基于词频词典的机械式中文分词引擎,可以将一整段的中文文本正确地切分成

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