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全文检索中近义词、关联词的解决方案

时间:2017-09-21 23:27:59      阅读:204      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:equals   一句话   odi   电信   field   als   发送   source   where   

同义词腾讯api

一直想找到一个好的同义词解决方案,在百度和google查找,大家对于这个问题都只是寥寥数语,不愿讲清,我在javaeye搜此类信息也求不到,后来发了个提问贴也只有浏览数而无回复,不知道这是什么原因,无奈之下我只有自己研究。

         因为没有其它的解决方案可以借鉴,以下纯为我个人的见解。

我认为所谓近义词、关联词检索不外乎以下三种形式:

1.类似google suggest,用户输入关键字后自动提示功能。

2.假如“奥运会”的关联词是“北京”,用户输入“奥运会”搜索时,将“奥运会”的搜索结果以及“北京”的搜索结果都搜出来。

3.用户输入“奥运会”搜索,只显示“奥运会”的结果,它的关联词在结果集的底端用“相关搜索”的形式提示给用户。

这三种方式中看似2和3是类似的,其实还是有些很大区别的,我个人认为在实际的应用中,第3种方式是最多见的。

先说说第1种方式

google suggest的在网上可以搜到完整的解决方案,跟我此前想的一样。

建一个用来存储关键字的表

例如:  

  1. create table  KEYS(      
  2.    ITEM_ID varcha2(50) not null,      
  3.    SEARCH_KEY varchar2(100),          
  4. );    

SEARCH_KEY里存储一些检索的关键字,如“奥运”,“奥运会”,“北京奥运会”等.

当用户在文本框敲入时,使用AJAX将当前文本框的内容发到Action,进行下面类似的操作

  1. String key = request.getParameter("inputValue");  
  2. String sql = "select * from KEYS as k where k.SEARCH_KEY like ‘%key%‘";  

这个办法也就是把当前文本框中的字放到数据库中做模糊查询,比如用户输入“奥”这个字,会从搜出所有包含“奥”字的词,然后将这些词包装好,发回至页面,页面上用JS画出下拉框,将这些包含“奥”字的词填入就可以了。

google做的是右边匹配,即是用的 like ‘key%‘ ,输入“奥”字,会出现所有以“奥”字开头的词的提示。

大家应该注意到google suggest的提示词的最后面都写有“约XXXXX条记录”,我现在唯一能想到的解决方案是,当我们在Action中拿到匹配的词之后,将匹配的词搜索一次即可得出具体记录的条数,其实这样也不耗多少资源。

第2种方式

将关键词和关键词所联的词的结果都搜出来

我个人认为这个功能在实际的应用中只需用到其5%就可以了,因为在用户体验方面考虑,我们必须保障搜索结果的质量。关键词的近义词可以在结果页的底端提示给用户,也就是我上边说到的第3种方式。

我所说的只需用到5%的意思是只需为少数的、必须转义的词实现这样的功能

比如搜索“China”,那么“中国”这个词的结果肯定得出现在结果集里,还有比如搜索“08”,那么“2008”的结果也得出现在结果集里,这些都是一些特定情况,其它的词没必要做成这样,只需做提示即可。

现在中文检索一般都是基于词库的检索,实现第2种方式这个功能必须将之前的词库以及分词算法进行修改。

一般的方法是在词库中把同义词写成一行,如将“中国 China”写在同一行,然后修改Token算法(这个大家可以去研究一下,我现在使用的Analyzer包是公司商业上的伙伴提供的测试包,这个测试包已经可以满足很大一部分需求了,我还不知道能不能共享)

其实原理是在索引时将原词和原词的近义词一起索引

具体给大家个例子

有这样一句话  ---- “中国是世界上人口最多的国家”

如果没有为其做同义词,大家可能会索引成这样

[中国][世界][人口][最多][国家]

如果做了同义词,会索引成

[中国][China][世界][人口][最多][国家]

即是说在索引时就已经将“中国”这个词存成[中国][China]了,搜索时无论搜“中国”或是“China”都可以搜到这句话。

其实这个功能相当大一部分是依赖第三方的jar包,说来说去也没多大意思,并且大多数情况下我们需要的并不同这种功能,而是更人性化的查询提示的功能,也就是第3种方式。

第3种方式

这种方式是我在原有的系统上改进完成的

原有的系统是 compass + paoding + lucene

由于我不太熟compass的搜索,所以我还是采用的lucene搜索。相信大家对这种搭配的全文检索已经非常熟悉了,paoding的词库是可以自己配置的。

那么怎样在原有的基础实现关键词提示功能呢???

我的做法是这样的,我按照paoding词库的特点新建了一个mydictionary.dic文件放在classpath下,里面的内容大致如下。

第1行:奥运会  北京  2008  第29届奥运会

第2行:中国 China 中华人民共和国 中国电信 中国人民银行

........

然后在服务器启动时,将mydictionary.dic这个文件中的文字一行行读入,分别做索引

  1.     InputStream fi = this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("mydictionary.dic");        
  2.     File indexDir = new File("d:\\tong");  
  3.     Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer();      
  4.         IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, luceneAnalyzer,true);         
  5. BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fi, "UTF-8"));     
  6. String line = new String();          
  7. while ((line = reader.readLine()) != null)   
  8. {     
  9.     Document document = new Document();  
  10.     Field FieldName = new Field("line", line,Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED);  
  11.     document.add(FieldName);  
  12.     indexWriter.addDocument(document);  
  13. }     
  14. indexWriter.optimize();  
  15.         indexWriter.close();  
  16. reader.close();      

 在搜索时,对用户输入的关键字正常搜索出结果后,对关键字进行第二次搜索,搜的是同义词的索引,得到的结果按空格分开,即可得到所有同义词,然后将同义词发送至页面即可。

  1. public List getTongYi(String searchword) throws Exception  
  2. {  
  3.     List list = new ArrayList();  
  4.     Hits hits = null;      
  5.     String queryString = searchword;      
  6.     Query query = null;      
  7.     String result = "";  
  8.     IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("d:\\tong");              
  9.     Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();      
  10.     QueryParser qp = new QueryParser("line", analyzer);      
  11.     query = qp.parse(queryString);                
  12.     if (searcher != null)  
  13.     {      
  14.         hits = searcher.search(query);        
  15.         for(int i=0;i<hits.length();i++)  
  16.         {  
  17.             Document doc = hits.doc(i);  
  18.             System.out.println((i+1)+"."+doc.get("line"));  
  19.             result = doc.get("line");  
  20.         }            
  21.     }  
  22.     if(result!=null && !result.equals(""))  
  23.     {  
  24.         String [] manyresult = result.split(" ");  
  25.         for(int i=0;i<manyresult.length;i++)  
  26.         {  
  27.             if(manyresult[i]!=null && !manyresult[i].trim().equals(""))  
  28.             {  
  29.                 list.add(manyresult[i]);  
  30.             }  
  31.         }  
  32.     }  
  33.     return list;      
  34. }     

  我觉得做同义词索引和搜索的时候最好用StandardAnalyzer,切成单字是最符合的。

  写了这么多,如果各位有更好的想法不妨发出来一起研究一下。

全文检索中近义词、关联词的解决方案

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原文地址:http://www.cnblogs.com/lxl57610/p/7571682.html

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