全文检索引擎Solr系列—–全文检索基本原理

场景:小时候我们都使用过新华字典,妈妈叫你翻开第38页,找到“坑爹”所在的位置,此时你会怎么查呢?毫无疑问,你的眼睛会从38页的第一个字开始从头至尾地扫描,直到找到“坑爹”二字为止。这种搜索方法叫做顺序扫描法。对于少量的数据,使用顺序扫描是够用的。但是妈妈叫你查出坑爹的“坑”字在哪一页时,你要是从第一页的第一个字逐个的扫描下去,那你真的是被坑了。此时你就需要用到索引。索引记录了“坑”字在哪一页,你只需在索引中找到“坑”字,然后找到对应的页码,答案就出来了。因为在索引中查找“坑”字是非常快的,因为你知道它的偏旁,因此也就可迅速定位到这个字。

那么新华字典的目录(索引表)是怎么编写而成的呢?首先对于新华字典这本书来说,除去目录后,这本书就是一堆没有结构的数据集。但是聪明的人类善于思考总结,发现每个字都会对应到一个页码,比如“坑”字就在第38页,“爹”字在第90页。于是他们就从中提取这些信息,构造成一个有结构的数据。类似数据库中的表结构:

word    page_no
---------------
坑        38
爹        90
...       ...

这样就形成了一个完整的目录(索引库),查找的时候就非常方便了。对于全文检索也是类似的原理,它可以归结为两个过程:1.索引创建(Indexing)2. 搜索索引(Search)。那么索引到底是如何创建的呢?索引里面存放的又是什么东西呢?搜索的的时候又是如何去查找索引的呢?带着这一系列问题继续往下看。

索引

Solr/Lucene采用的是一种反向索引,所谓反向索引:就是从关键字到文档的映射过程,保存这种映射这种信息的索引称为反向索引

inverted_index_thumb.jpg

  • 左边保存的是字符串序列
  • 右边是字符串的文档(Document)编号链表,称为倒排表(Posting List)

字段串列表和文档编号链表两者构成了一个字典。现在想搜索”lucene”,那么索引直接告诉我们,包含有”lucene”的文档有:2,3,10,35,92,而无需在整个文档库中逐个查找。如果是想搜既包含”lucene”又包含”solr”的文档,那么与之对应的两个倒排表去交集即可获得:3、10、35、92。

索引创建

假设有如下两个原始文档:
文档一:Students should be allowed to go out with their friends, but not allowed to drink beer.
文档二:My friend Jerry went to school to see his students but found them drunk which is not allowed.
创建过程大概分为如下步骤:
index-build

一:把原始文档交给分词组件(Tokenizer)
分词组件(Tokenizer)会做以下几件事情(这个过程称为:Tokenize),处理得到的结果是词汇单元(Token)

  1. 将文档分成一个一个单独的单词
  2. 去除标点符号
  3. 去除停词(stop word)
    • 所谓停词(Stop word)就是一种语言中没有具体含义,因而大多数情况下不会作为搜索的关键词,这样一来创建索引时能减少索引的大小。英语中停词(Stop word)如:”the”、”a”、”this”,中文有:”的,得”等。不同语种的分词组件(Tokenizer),都有自己的停词(stop word)集合。经过分词(Tokenizer)后得到的结果称为词汇单元(Token)。上例子中,便得到以下词汇单元(Token)
      "Students","allowed","go","their","friends","allowed","drink","beer","My","friend","Jerry","went","school","see","his","students","found","them","drunk","allowed"

二:词汇单元(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)
语言处理组件(linguistic processor)主要是对得到的词元(Token)做一些语言相关的处理。对于英语,语言处理组件(Linguistic Processor)一般做以下几点:

  1. 变为小写(Lowercase)。
  2. 将单词缩减为词根形式,如”cars”到”car”等。这种操作称为:stemming。
  3. 将单词转变为词根形式,如”drove”到”drive”等。这种操作称为:lemmatization。

语言处理组件(linguistic processor)处理得到的结果称为词(Term),例子中经过语言处理后得到的词(Term)如下:

"student","allow","go","their","friend","allow","drink","beer","my","friend","jerry","go","school","see","his","student","find","them","drink","allow"。

经过语言处理后,搜索drive时drove也能被搜索出来。Stemming 和 lemmatization的异同:

  • 相同之处:
    1. Stemming和lemmatization都要使词汇成为词根形式。
  • 两者的方式不同:
    1. Stemming采用的是”缩减”的方式:”cars”到”car”,”driving”到”drive”。
    2. Lemmatization采用的是”转变”的方式:”drove”到”drove”,”driving”到”drive”。
  • 两者的算法不同:
    1. Stemming主要是采取某种固定的算法来做这种缩减,如去除”s”,去除”ing”加”e”,将”ational”变为”ate”,将”tional”变为”tion”。
    2. Lemmatization主要是采用事先约定的格式保存某种字典中。比如字典中有”driving”到”drive”,”drove”到”drive”,”am, is, are”到”be”的映射,做转变时,按照字典中约定的方式转换就可以了。
    3. Stemming和lemmatization不是互斥关系,是有交集的,有的词利用这两种方式都能达到相同的转换。

三:得到的词(Term)传递给索引组件(Indexer)

  1. 利用得到的词(Term)创建一个字典
    Term    Document ID
    student     1
    allow       1
    go          1
    their       1
    friend      1
    allow       1
    drink       1
    beer        1
    my          2
    friend      2
    jerry       2
    go          2
    school      2
    see         2
    his         2
    student     2
    find        2
    them        2
    drink       2
    allow       2
  2. 对字典按字母顺序排序:
    Term    Document ID
    allow       1
    allow       1
    allow       2
    beer        1
    drink       1
    drink       2
    find        2
    friend      1
    friend      2
    go          1
    go          2
    his         2
    jerry       2
    my          2
    school      2
    see         2
    student     1
    student     2
    their       1
    them        2
  3. 合并相同的词(Term)成为文档倒排(Posting List)链表postlist
    • Document Frequency:文档频次,表示多少文档出现过此词(Term)
    • Frequency:词频,表示某个文档中该词(Term)出现过几次

对词(Term) “allow”来讲,总共有两篇文档包含此词(Term),词(Term)后面的文档链表总共有两个,第一个表示包含”allow”的第一篇文档,即1号文档,此文档中,”allow”出现了2次,第二个表示包含”allow”的第二个文档,是2号文档,此文档中,”allow”出现了1次

至此索引创建完成,搜索”drive”时,”driving”,”drove”,”driven”也能够被搜到。因为在索引中,”driving”,”drove”,”driven”都会经过语言处理而变成”drive”,在搜索时,如果您输入”driving”,输入的查询语句同样经过分词组件和语言处理组件处理的步骤,变为查询”drive”,从而可以搜索到想要的文档。

搜索步骤

搜索”microsoft job”,用户的目的是希望在微软找一份工作,如果搜出来的结果是:”Microsoft does a good job at software industry…”,这就与用户的期望偏离太远了。如何进行合理有效的搜索,搜索出用户最想要得结果呢?搜索主要有如下步骤:

一:对查询内容进行词法分析、语法分析、语言处理

  1. 词法分析:区分查询内容中单词和关键字,比如:english and janpan,”and”就是关键字,”english”和”janpan”是普通单词。
  2. 根据查询语法的语法规则形成一棵树
    grammer_tree.jpg
  3. 语言处理,和创建索引时处理方式是一样的。比如:leaned–>lean,driven–>drive

二:搜索索引,得到符合语法树的文档集合
三:根据查询语句与文档的相关性,对结果进行排序

我们把查询语句也看作是一个文档,对文档与文档之间的相关性(relevance)进行打分(scoring),分数高比较越相关,排名就越靠前。当然还可以人工影响打分,比如百度搜索,就不一定完全按照相关性来排名的。

如何评判文档之间的相关性?一个文档由多个(或者一个)词(Term)组成,比如:”solr”, “toturial”,不同的词可能重要性不一样,比如solr就比toturial重要,如果一个文档出现了10次toturial,但只出现了一次solr,而另一文档solr出现了4次,toturial出现一次,那么后者很有可能就是我们想要的搜的结果。这就引申出权重(Term weight)的概念。

权重表示该词在文档中的重要程度,越重要的词当然权重越高,因此在计算文档相关性时影响力就更大。通过词之间的权重得到文档相关性的过程叫做空间向量模型算法(Vector Space Model)

影响一个词在文档中的重要性主要有两个方面:

  • Term Frequencey(tf),Term在此文档中出现的频率,ft越大表示越重要
  • Document Frequency(df),表示有多少文档中出现过这个Trem,df越大表示越不重要
    物以希为贵,大家都有的东西,自然就不那么贵重了,只有你专有的东西表示这个东西很珍贵,权重的公式:

空间向量模型

文档中词的权重看作一个向量

Document = {term1, term2, …… ,term N}
Document Vector = {weight1, weight2, …… ,weight N}

把欲要查询的语句看作一个简单的文档,也用向量表示:

Query = {term1, term 2, …… , term N}
Query Vector = {weight1, weight2, …… , weight N}

把搜索出的文档向量及查询向量放入N维度的空间中,每个词表示一维:

夹角越小,表示越相似,相关性越大

参考:http://www.cnblogs.com/guochunguang/articles/3641008.html

关于作者: 刘志军

程序员,关注 Java、Python、云计算,移动互联网。(新浪微博:@_Zhijun

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1 条评论

  1. 希刺克力夫 说道:

    大爱老刘,希望能看到更多你的分享!

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