对EalsticSearch底层分词的原理，分词流程

ElasticSearch底层分词的原理可以通过以下方式进行简要概括：

1. 将待处理的文本内容按照一定规则进行切割，形成一个个词条（Term）。
2. 通过分词器（Tokenizer）处理每个词条，去除无用的字符、符号等等，形成标准的词条格式。
3. 对处理后的词条进行词汇格式化（Token Filter），比如大小写转化、词根还原等等，以便于后续进行搜索匹配。
4. 将处理后的词条存储在倒排索引（Inverted Index）中，以便于快速进行搜索。

在这个过程中，ElasticSearch使用了各种各样的内置分词器和词汇格式化器，同时也支持自定义分词器和格式化器。除此之外，ElasticSearch还使用了一些优化技术，如倒排索引压缩、位集合缓存等等，以提高搜索效率。

相关问题

snownlp分词原理

Snownlp使用了基于条件随机场（Conditional Random Field, CRF）的分词模型。CRF是一种统计模型，它可以将输入序列标注为不同的标记（如词语）。

Snownlp的分词过程大致如下：
1. 首先将输入的文本转换为字符序列，去除空格和换行符等无关字符。
2. 对输入文本中的每个字符进行特征提取，包括当前字符、前一个字符、后一个字符等特征。
3. 使用训练好的CRF模型对提取的特征进行标注，得到分词结果。

在训练阶段，Snownlp使用了大量已经标注好的中文文本数据，根据这些数据来学习模型的参数。在使用阶段，模型根据输入的文本和学习到的参数来预测每个字符的标记，从而实现分词。

需要注意的是，Snownlp是一个开源项目，其分词效果可能会受到训练数据和模型参数的影响。因此，在实际应用中，可能需要根据具体情况进行调优或选择其他更适合的分词工具。

berttokenizer分词原理

berttokenizer分词原理是基于Bert模型的分词器。在BertTokenizer中，分词过程分为两个步骤：tokenization和detokenization。在tokenization过程中，原始文本会被分解成一个个标记，每个标记对应于词汇表中的一个字或一个子词。这个过程使用了Bert模型的词汇表进行标记化。每个标记都由一个整数表示，例如`'I am unintended'`会被分解成`[, [4, 5], [0, 1, 2]]`。其中，``对应的是字`'I'`，`[4, 5]`对应的是子词`'am'`，`[0, 1, 2]`对应的是子词`'unintended'`。

在detokenization过程中，标记会被还原成原始文本。使用`tokenizers.detokenize()`方法，可以将标记序列还原为原始文本。例如，`tokenizers.detokenize(tokenizers.tokenize(['I am unintended']))`会得到`[[b'i'], [b'am'], [b'unintended']]`，即`'I am unintended'`的还原结果。

具体实现中，BertTokenizer使用了Bert模型的词汇表进行标记化和还原化操作。词汇表是由字或子词构成的，每个标记对应一个字或子词。通过将词汇表写入文件，每一行含一个字的方式，可以生成BertTokenizer对象，并在初始化时将词汇表文件作为参数传入。然后，使用BertTokenizer对象的`tokenize()`方法可以将文本分解为标记序列。例如，`tokenizers.tokenize(['明天你'])`会得到`[, , ]`，即`'明天你'`被分解成了``、``和``三个标记。

综上所述，BertTokenizer分词原理可概括为：使用Bert模型的词汇表将原始文本分解为标记序列，并通过标记序列还原出原始文本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [BertTokenizer详解](https://blog.csdn.net/qq_57390446/article/details/131056984)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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