jieba分词器与关键词提取：Java与Scala应用

Java 核心关键词解析 访问控制修饰符 public: 公开的，所有地方均可访问 protected: 受保护的，同包或子类可访问 private: 私有的，仅在类内部可访问 default: 默认的，同包内可访问 类、对象和接口 class: 定义类 interface: 定义接口 new: 创建对象 extends: 继承类 implements: 实现接口 this: 指向当前对象实例 super: 指向父类对象 数据类型 byte: 字节型 short: 短整型 int: 整型 long: 长整型 float: 单精度浮点型 double: 双精度浮点型 char: 字符型 boolean: 布尔型 流程控制 if: 条件语句 else: 条件语句的另一分支 switch: 多路分支语句 case: switch语句的条件分支 for: 循环语句 while: 循环语句 do...while: 循环语句 break: 跳出循环 continue: 继续循环 异常处理 try: 尝试执行代码块 catch: 捕获异常 finally: 无论是否发生异常都执行的代码块 throw: 抛出异常 throws: 声明方法可能抛出的异常 其他重要关键词 static: 静态的 final: 最终的，不可变的 abstract: 抽象的 void: 无返回值类型 return: 返回值 package: 包 import: 导入

我自己整理了一些Oracle数据库常用的关键词和函数。如果有不全面之处，欢迎大家指出并批评。

整理具有代表性的文本语料库，确保文章内容与关键词提取任务相匹配。

包含了所有SQL关键字的集成！非常实用。

IK分词器是ELKStack中的一个关键插件，专门用于中文分词。由于中文语法复杂多样，IK分词器解决了这一问题。安装IK分词器需要在每台机器上进行配置，并在完成后重启ES服务。安装步骤包括：1.上传安装包到node01机器的/home/es路径下。2.解压安装包至/export/servers/elasticsearch-6.7.0/plugins/analysis-ik/目录。3.分发安装包至其他机器。4.在每台机器上执行安装命令。配置IK分词器需在ES中进行，步骤为：1.创建名为iktest的索引。2.在iktest索引中创建名为article的类型。3.在article类型中创建名为subject的字段，并指定analyzer为ik_max_word。IK分词器提供ik_max_word和ik_smart两种分词模式，分别适用于细粒度和粗粒度拆分。查看分词效果可使用_analyze API。插入测试数据可使用bulk API。

使用改进的分词方法，提取动词、虚词和停用词作为关键词。 应用评分算法筛选关键词。 分类123篇文档，提高分类速度而不影响准确率。

使用elasticsearch中文分词器，提升中文搜索与分析能力。

elasticsearch-analysis-ik-1.9.1.tar.gz

Elasticsearch是一款高度可扩展的开源全文搜索引擎，提供了分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，能够快速响应复杂的查询。在处理中文文本时，使用特定的IK分词器非常关键。IK分词器是针对Elasticsearch 2.3.1版本设计的强大中文分词组件，具备智能分析能力和可扩展词库支持。它分为\"smart\"和\"full\"两种模式，适用于不同的分词需求。安装IK插件时，会加载Elasticsearch-analysis-ik-1.9.1.jar到类路径中，确保Elasticsearch能够有效使用IK分词器。此外，依赖的相关库包括httpclient-4.4.1.jar、httpcore-4.4.1.jar、commons-codec-1.9.jar和commons-logging-1.2.jar，它们分别支持网络通信和HTTP请求处理。插件的配置可以通过配置文件plugin-descriptor.properties进行管理。