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robbin谈管理
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xly1981:
领导者是团队的灵魂。深入一线的过程,包括代码review,能帮 ...
robbin谈管理:改造团队的经验(2) -
jiehuangwei:
像这种总结比较性的ppt文档可以多发啊
Web并发模型粗浅探讨 -
linux1308:
看完学习到了很多东西,感谢推荐!
推荐一篇很好的RoR部署方案性能评测 -
zweite:
直接对搜索的结果进行缓存是不是会更快一点呢
漫谈应用缓存的命中率问题 -
kaogua:
现在已经是ruby2.0了, 不知道这个的效率是怎么样的, 是 ...
Ruby作为服务器端应用已经成熟了
用Ruby on Rails开发web2.0网站的人都知道,ruby的全文检索功能不像Java支持的那样好,要提供中文的全文检索功能是一件很困难的事情,而偏偏全文检索是web2.0网站绕不过去的一道坎。虽然ruby也有类似lucene的全文检索软件ferret,但是ferret本身并没有提供中文分词功能,必须自己另行扩展中文分词功能。因此攻克ruby中文全文检索功能的瓶颈在于提供ruby的中文分词功能。
Java的lucene虽然也没有中文分词功能,但是现在有很多第三方开源的Java中文分词项目,因此Java的中文分词并不是一个难以解决的问题。但对于ruby来说,由于ruby的性能相当差,因此中文分词这种需要大量的、密集的字符串运算,ruby编写的中文分词代码性能根本无法接受,唯一的办法就是用C/C++编写分词算法,用ruby去调用。
libmmseg是李沫南用C++编写的开源的中文分词软件,libmmseg的分词算法采用的是“基于词库的最大匹配算法”,分词速度为每秒300KB左右。
libmmseg主要被作者用来实现Sphinx全文检索软件的中文分词功能,因此作者给Sphinx提供了一个补丁文件,可以让Sphinx集成libmmseg,从而支持对于中文文章的全文检索功能,关于这一点可以看:http://www.coreseek.cn/index.php?page=Sphinx的介绍。
libmmseg从0.7.2版本开始,作者提供了ruby调用的接口,所以我们可以直接在ruby程序里面调用libmmseg进行分词了。特别是我们可以用ferret去调用libmmseg分词功能,从而让ruby原生支持中文的全文检索,这无疑是一个好消息。然而libmmseg和ruby的集成颇有些麻烦,因此希望这篇文章可以提供一点点指导。
一、下载libmmseg
首先是到作者的网站下面最新版本的libmmseg http://www.coreseek.cn/opensource/mmseg/,但libmmseg 0.7.3作者还没有在网站上面更新,因此可以从本文附件下载。
二、安装libmmseg
解压缩以后,标准的Unix源代码编译安装流程:
顺利的话libmmseg被安装到/usr/local相应的目录下面,建议再执行一下 ldconfig 命令,更新链接库缓存。
提示:编译libmmseg,gcc的版本必须是4.0以上。我的Linux是gcc 3.3.3编译失败,解决办法是注释掉src/css/UnigramCorpusReader.cpp这个文件的int UnigramCorpusReader::open(const char* filename, const char* type)方法里面的所有内容,让这个方法为空方法,这样就可以编译通过了。但是mmseg命令行工具就无法使用了。
三、安装ruby扩展
libmmseg软件包下面有一个ruby目录,进入该目录编译ruby。这里作者没有把相应的h文件依赖关系写好,因此需要我们手工把所有相关h文件拷贝到当前目录,确保编译的通过,详细操作如下:
顺利的话,编译好的mmseg.so就会被拷贝到ruby的系统库扩展目录下面。你可以简单的测试一下,进入irb,尝试load一下mmseg,看能否成功:
四、创建词典文件
进入libmmseg软件包的data目录下面,执行如下命令:
把生成的文件改名为uni.lib,拷贝到ruby目录下面,然后执行测试:ruby test.rb,如果一切都顺利的话,你可以看到test.rb测试是通过的。
提示:如果你的gcc版本低于4.0,则无法编译libmmseg,如果你按照前面的提示编译通过了,那么这里无法使用mmseg生成词典文件。解决办法就是另外找台机器安装gcc4.0编译,生成字典文件。
五、编写ferret的Analyzer,封装一个可以处理中文的分词器
我们知道ferret的StandardAnalyzer是不支持中文分词的,因此我们要自己封装一个Analyzer,用mmseg来分词。然后在我们自己的Rails项目目录下面,我们把前面创建好的词典文件uni.lib放在项目的dict/uni.lib位置(可以自己创建一个dict目录),记得在程序里面正确的加载词典文件:
有了这个ChineseAnalyzer,我们就可以方便的在Rails程序里面进行中文分词和全文检索了。根据我的实际测试,在ruby代码中调用libmmseg,性能相当不错,而且内存消耗比较低,完全可以放心的在生产环境使用,作为Rails网站的中文全文检索功能的支撑。
搜索 分类算法
对,如果只是提供简单的全站搜索的话,单字拆分切词已经基本够用。 更高精确度的切分在提供相关文章,语料训练,以及好友推荐方面会发挥作用。
Java的lucene虽然也没有中文分词功能,但是现在有很多第三方开源的Java中文分词项目,因此Java的中文分词并不是一个难以解决的问题。但对于ruby来说,由于ruby的性能相当差,因此中文分词这种需要大量的、密集的字符串运算,ruby编写的中文分词代码性能根本无法接受,唯一的办法就是用C/C++编写分词算法,用ruby去调用。
libmmseg是李沫南用C++编写的开源的中文分词软件,libmmseg的分词算法采用的是“基于词库的最大匹配算法”,分词速度为每秒300KB左右。
libmmseg主要被作者用来实现Sphinx全文检索软件的中文分词功能,因此作者给Sphinx提供了一个补丁文件,可以让Sphinx集成libmmseg,从而支持对于中文文章的全文检索功能,关于这一点可以看:http://www.coreseek.cn/index.php?page=Sphinx的介绍。
libmmseg从0.7.2版本开始,作者提供了ruby调用的接口,所以我们可以直接在ruby程序里面调用libmmseg进行分词了。特别是我们可以用ferret去调用libmmseg分词功能,从而让ruby原生支持中文的全文检索,这无疑是一个好消息。然而libmmseg和ruby的集成颇有些麻烦,因此希望这篇文章可以提供一点点指导。
一、下载libmmseg
首先是到作者的网站下面最新版本的libmmseg http://www.coreseek.cn/opensource/mmseg/,但libmmseg 0.7.3作者还没有在网站上面更新,因此可以从本文附件下载。
二、安装libmmseg
解压缩以后,标准的Unix源代码编译安装流程:
unzip mmseg-0.7.3.zip cd mmseg-0.7.3 chmod a+x configure ./configure make && make install
顺利的话libmmseg被安装到/usr/local相应的目录下面,建议再执行一下 ldconfig 命令,更新链接库缓存。
提示:编译libmmseg,gcc的版本必须是4.0以上。我的Linux是gcc 3.3.3编译失败,解决办法是注释掉src/css/UnigramCorpusReader.cpp这个文件的int UnigramCorpusReader::open(const char* filename, const char* type)方法里面的所有内容,让这个方法为空方法,这样就可以编译通过了。但是mmseg命令行工具就无法使用了。
三、安装ruby扩展
libmmseg软件包下面有一个ruby目录,进入该目录编译ruby。这里作者没有把相应的h文件依赖关系写好,因此需要我们手工把所有相关h文件拷贝到当前目录,确保编译的通过,详细操作如下:
cd ruby cp /usr/local/include/mmseg/*.h . cp ../src/*.h . cp ../src/css/*.h . ruby extconf.lin.rb make && make install
顺利的话,编译好的mmseg.so就会被拷贝到ruby的系统库扩展目录下面。你可以简单的测试一下,进入irb,尝试load一下mmseg,看能否成功:
irb require 'mmseg'
四、创建词典文件
进入libmmseg软件包的data目录下面,执行如下命令:
mmseg -u unigram.txt
把生成的文件改名为uni.lib,拷贝到ruby目录下面,然后执行测试:ruby test.rb,如果一切都顺利的话,你可以看到test.rb测试是通过的。
提示:如果你的gcc版本低于4.0,则无法编译libmmseg,如果你按照前面的提示编译通过了,那么这里无法使用mmseg生成词典文件。解决办法就是另外找台机器安装gcc4.0编译,生成字典文件。
五、编写ferret的Analyzer,封装一个可以处理中文的分词器
我们知道ferret的StandardAnalyzer是不支持中文分词的,因此我们要自己封装一个Analyzer,用mmseg来分词。然后在我们自己的Rails项目目录下面,我们把前面创建好的词典文件uni.lib放在项目的dict/uni.lib位置(可以自己创建一个dict目录),记得在程序里面正确的加载词典文件:
require 'ferret' require 'mmseg' class ChineseAnalyzer < Ferret::Analysis::Analyzer def initialize @mmseg = Mmseg.createSeg("#{RAILS_ROOT}/dict", "") end def token_stream(field, text) Ferret::Analysis::LowerCaseFilter.new(Tokenizer.new(@mmseg, text)) end end class Tokenizer < Ferret::Analysis::TokenStream def initialize(mmseg, text) @mmseg = mmseg self.text = text end def next if @mmseg.next @token.text = @text[@mmseg.start...@mmseg.end] @token.start = @mmseg.start @token.end = @mmseg.end @token end end def text @text end def text=(text) @text = text @mmseg.setText(text) @token = Ferret::Analysis::Token.new("", 0, 0) end end
有了这个ChineseAnalyzer,我们就可以方便的在Rails程序里面进行中文分词和全文检索了。根据我的实际测试,在ruby代码中调用libmmseg,性能相当不错,而且内存消耗比较低,完全可以放心的在生产环境使用,作为Rails网站的中文全文检索功能的支撑。
- mmseg-0.7.3.zip (2.6 MB)
- 描述: libmmseg 0.7.3
- 下载次数: 234
评论
12 楼
zhangzldipan
2008-09-26
require 'ChineseAnalyzer'
acts_as_ferret({:fields => {:theme=>{},:content=>{}}}, {:analyzer=>ChineseAnalyzer::ChineseAnalyzer.new})
加多点参数吧!提高速度啊!
acts_as_ferret({:fields => {:theme=>{},:content=>{}}}, {:analyzer=>ChineseAnalyzer::ChineseAnalyzer.new})
加多点参数吧!提高速度啊!
11 楼
Stainlesssteel
2008-07-10
universac 写道
robbin,不知道你相关文章是怎么实现的,用什么算法提取关键字的?总不可能把分词结果一股脑交给sphinx或者ferret作为关键字去全文检索吧?
搜索 分类算法
10 楼
universac
2008-06-17
robbin,不知道你相关文章是怎么实现的,用什么算法提取关键字的?总不可能把分词结果一股脑交给sphinx或者ferret作为关键字去全文检索吧?
9 楼
robbin
2008-06-12
dazuiba 写道
不知道大家尝试过没有:
单字切词的查询效果已经相当不错了!
针对一般的需要,起码够用了。
如果大家的精力有限,还有查询精度要求并不很高,可以考虑跳过使用第三方分词器。直接单子切词。
单字切词的查询效果已经相当不错了!
针对一般的需要,起码够用了。
如果大家的精力有限,还有查询精度要求并不很高,可以考虑跳过使用第三方分词器。直接单子切词。
对,如果只是提供简单的全站搜索的话,单字拆分切词已经基本够用。 更高精确度的切分在提供相关文章,语料训练,以及好友推荐方面会发挥作用。
8 楼
dazuiba
2008-06-12
不知道大家尝试过没有:
单字切词的查询效果已经相当不错了!
针对一般的需要,起码够用了。
如果大家的精力有限,还有查询精度要求并不很高,可以考虑跳过使用第三方分词器。直接单子切词。
单字切词的查询效果已经相当不错了!
针对一般的需要,起码够用了。
如果大家的精力有限,还有查询精度要求并不很高,可以考虑跳过使用第三方分词器。直接单子切词。
7 楼
purpen
2008-06-11
安装ruby扩展时,报以下error:
顺便问一下,还有别的语言的扩展吗?
引用
cc -dynamic -bundle -undefined suppress -flat_namespace -o mmseg.bundle rubyapi.o -L"." -L"/opt/local/lib" -L. -L/opt/local/lib -lruby -lmmseg -lstdc++ -lpthread -ldl -lobjc
/usr/bin/ld: can't locate file for: -lmmseg
collect2: ld returned 1 exit status
make: *** [mmseg.bundle] Error 1
/usr/bin/ld: can't locate file for: -lmmseg
collect2: ld returned 1 exit status
make: *** [mmseg.bundle] Error 1
顺便问一下,还有别的语言的扩展吗?
6 楼
hapybird
2008-05-27
rmmseg不是早就有了吗?
5 楼
beenhero
2008-05-27
子曰网,就用了李兄贡献的libmmseg做全文检索,http://www.zikii.com/search?q=地震&model=all,sphinx本身速度非常快,基本在0.006的水平,分词的效果我也很满意了。
4 楼
xinbo.tang
2008-05-26
rails 的中文支持终于拨云见日了阿~
3 楼
judytang
2008-05-25
Robbin朋友好,来回访,谢谢你的跟帖,你写的这个帖子很认真,刚来JAVAEYE给我最深刻的感觉是这里的帖子都很认真,非常喜欢这样的氛围,我是GLASSFISH测试组的管理,我们组也测试WEB2.o和jRUBY. GLASSFISH V3 支持jRUBY. 希望能多交流 !
2 楼
jollibee
2008-05-25
很好很强大
1 楼
CaiDeHen
2008-05-24
个人觉得这个具有跨时代的意义。
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参考范文:Findings on Teaching Machine Learning inHigh School: A Ten -Year SystematicLiterature Review 用于学习研究,侵权请联系本人删除
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