LightSearch

https://github.com/hecomi/node-mecab-async

mecab例子 http://www.edrdg.org/~jwb/mecabdemo.html

1. NBest 东京大学 NBest=1 时 词语被分成1个 NBest=2 时 词语被分成3个 东京，大学，东京大学

2. 相似度算法 2.1 cosø

2.2

2.3

2.4

Mecab环境

1. 词典路径 /usr/local/Cellar/mecab/0.996/lib/mecab/dic

计算方法

tf 单词频率 词出现的次数/句子整个词数 反复出现的词更能代表改文章

idf 逆文档频率 log（所有文档个数/包含该单词的文档个数） 在某个文档当中词只出现一次的话，该单词代表文档的意思 使用idf在不同的文档中出现次数特别多的词可以被忽略。

tf * idf 考虑上两个要素，值越大越重要

参考

除了cos相似度以外

=> Jaccard相似度也比较常用 http://blog.csdn.net/xceman1997/article/details/8600277

=> simhash算法原理和代码实现 http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_81e6c30b0101cpvu.html

数据结构

k 汉字 r 读音 v { w 权重 n 单词在给定句子中出现的次数

tf tf值 idf idf值 tfidf tf乘idf的值

count 单词在多少个文档中出现过

weight 权重 sum 给定句子的单词数 total 总文档数 }

libmmseg 安装

for Linux

首页: http://www.coreseek.cn/opensource/mmseg/

yum install make gcc gcc-c++ libtool autoconf automake

wget http://www.coreseek.cn/uploads/csft/3.2/mmseg-3.2.14.tar.gz

tar zxvf mmseg-3.2.14.tar.gz

cd mmseg-3.2.14

./bootstrap

./configure --prefix=/usr/local/mmseg3

make && make install

ln -s /usr/local/mmseg3/bin/mmseg /bin/mmseg3

for Mac

安装编译器，依赖

brew install m4
brew install libtool
brew install automake
brew install autoconf
brew install autoconf-archive

编译 & 安装

cd mmseg-3.2.14
./bootstrap
./configure --prefix=/usr/local/mmseg3
make && make install

• 可能会遇到错误/bootstrap: line 24: libtoolize: command not found，错误 libtoolize应该写成glibtoolize。
• 在src/css/ThesaurusDict.h文件的 #include <string> 后面加入一句 #include <ext/hash_map>

参考

http://www.qinbin.me/mac%E4%B8%AD%E5%AE%89%E8%A3%85coreseeksphinx%E4%B8%AD%E6%96%87%E5%88%86%E8%AF%8D%E5%85%A8%E6%96%87%E6%A3%80%E7%B4%A2/ http://blog.shiniv.com/2013/08/mac-install-coreseek-full-text-search/

ICTCLAS 分词器安装

• 步骤1: 安装依赖包（通常默认的stdc包得版本会比较高） yum install compat-libstdc++-33.x86_64

• 步骤2: 拷贝词典文件到系统目录（在工程目录下有编译好的) copy /LightSearch/ictclas到 /usr/lib/ictclas

• 步骤3: 设定文件连接 ln -s /usr/lib/ictclas ictclas

要在应用程序的运行目录放置两个文件

• Configure.xml
• user.lic

注意：Configure.xml里定义的data路径，需要指定相对路径，而不能是绝对路径 所以，还要在APP根目录下创建一个到 /usr/lib/ictclas 的链接

• 其他 自定义词 的分类编号为 g : 如 自定义词汇/g