{ "index.max_ngram_diff": 10, "analysis": { "analyzer": { "my_ngram_analyzer": { "tokenizer": "my_ngram_tokenizer" } }, "tokenizer": { "my_ngram_tokenizer": { "type": "ngram", "min_gram": 1, "max_gram": 10, "token_chars": [ "letter", "digit" ] } } } }

您提供的是Elasticsearch的索引设置和分析器配置示例。该配置使用了ngram分词器创建了一个名为"my_ngram_analyzer"的自定义分析器，并使用了"my_ngram_tokenizer"作为其分词器。

这个分词器将文本按照ngram的方式进行切分，生成包含不同长度的ngram片段。在这个配置中，min_gram参数设置为1，表示最小的ngram片段长度为1个字符；max_gram参数设置为10，表示最大的ngram片段长度为10个字符。

此外，token_chars参数指定了被切分的字符类型，其中"letter"表示字母字符，"digit"表示数字字符。

这个配置可以用于创建一个支持按照ngram方式进行文本搜索和匹配的索引。您可以将此配置应用到您的索引中，以便进行阿拉伯数字的查询或其他需要ngram方式进行文本匹配的场景。

相关问题

self.embedding_ngram2 = nn.Embedding(config.n_gram_vocab, config.embed)

这行代码是在一个类的构造函数中定义了一个名为 `embedding_ngram2` 的属性。这个属性是一个使用 PyTorch 的 `nn.Embedding` 类实例化的对象。

`nn.Embedding` 是 PyTorch 中的一个内置类，用于将离散的符号或词语映射到低维稠密向量空间，通常用于自然语言处理任务中。在这里，`config.n_gram_vocab` 是表示 n-gram 词汇表大小的参数，`config.embed` 是表示嵌入向量的维度大小的参数。

通过实例化 `nn.Embedding` 类，我们创建了一个名为 `embedding_ngram2` 的对象，并将其赋值给类的属性。这个对象可以用于后续的模型构建和数据处理中。

如果你还有其他关于这段代码的问题或需要进一步解读，请随时告诉我。

X_train = df.loc[:25000, 'review'].values y_train = df.loc[:25000, 'sentiment'].values X_test = df.loc[25000:, 'review'].values y_test = df.loc[25000:, 'sentiment'].values from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import GridSearchCV tfidf = TfidfVectorizer(strip_accents=None, lowercase=False, preprocessor=None) param_grid = [{'vect__ngram_range': [(1, 1)], 'vect__stop_words': [stop, None], 'vect__tokenizer': [tokenizer, tokenizer_porter], 'clf__penalty': ['l1', 'l2'], 'clf__C': [1.0, 10.0, 100.0]}, {'vect__ngram_range': [(1, 1)], 'vect__stop_words': [stop, None], 'vect__tokenizer': [tokenizer, tokenizer_porter], 'vect__use_idf':[False], 'vect__norm':[None], 'clf__penalty': ['l1', 'l2'], 'clf__C': [1.0, 10.0, 100.0]}, ] lr_tfidf = Pipeline([('vect', tfidf), ('clf', ******)]) # find out how to use pipeline and choose a model to make the document classification gs_lr_tfidf = GridSearchCV(lr_tfidf, param_grid, scoring='accuracy', cv=5, verbose=2, n_jobs=-1) *号部分填什么

You can choose a classifier to use in the pipeline depending on your specific task and the nature of your data. Some commonly used classifiers for document classification include logistic regression, support vector machines (SVM), and naive Bayes.

For example, if you want to use logistic regression as your classifier, you can replace the asterisks with `LogisticRegression(random_state=0)`. The `random_state` parameter ensures that the results are reproducible.

The complete code would look like this:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

X_train = df.loc[:25000, 'review'].values 
y_train = df.loc[:25000, 'sentiment'].values 
X_test = df.loc[25000:, 'review'].values 
y_test = df.loc[25000:, 'sentiment'].values 

from sklearn.pipeline import Pipeline 
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 
from sklearn.model_selection import GridSearchCV 

tfidf = TfidfVectorizer(strip_accents=None, 
                        lowercase=False, 
                        preprocessor=None) 

param_grid = [{'vect__ngram_range': [(1, 1)], 
               'vect__stop_words': [stop, None], 
               'vect__tokenizer': [tokenizer, tokenizer_porter], 
               'clf__penalty': ['l1', 'l2'], 
               'clf__C': [1.0, 10.0, 100.0]}, 
              
              {'vect__ngram_range': [(1, 1)], 
               'vect__stop_words': [stop, None], 
               'vect__tokenizer': [tokenizer, tokenizer_porter], 
               'vect__use_idf':[False], 
               'vect__norm':[None], 
               'clf__penalty': ['l1', 'l2'], 
               'clf__C': [1.0, 10.0, 100.0]}, 
              ] 

lr_tfidf = Pipeline([('vect', tfidf), 
                     ('clf', LogisticRegression(random_state=0))]) 

gs_lr_tfidf = GridSearchCV(lr_tfidf, param_grid, 
                           scoring='accuracy', 
                           cv=5, 
                           verbose=2, 
                           n_jobs=-1)