Python倒排索引之查找包含某主题或单词的文件

下面我将详细讲解“Python倒排索引之查找包含某主题或单词的文件”的完整攻略。

什么是倒排索引

倒排索引，也叫反向索引，是一种常用于信息检索的数据结构。它将文档中每个单词的位置记录下来，然后以单词为键，以包含该单词位置的文档为值，构建一个哈希表。这样，在查找某一个单词时，只需要在倒排索引中查找该单词对应的文档即可。

倒排索引的生成过程

首先，我们要先将所有文档进行分词，得到每个文档中出现过的所有单词，然后将这些单词构建一个哈希表，以单词为键，初始值为空列表。接着，遍历每个文档中的单词，将该单词所在的文档添加到对应的列表中。

下面是生成倒排索引的Python代码示例：

import os
import jieba

def build_index():
    index = {}
    files = os.listdir('docs')  # 所有文档所在的文件夹为docs
    for file in files:
        with open(f'docs/{file}', 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read()
            words = jieba.cut(content)  # 对文档进行分词
            for word in words:
                if word not in index:
                    index[word] = []  # 初始化空列表
                if file not in index[word]:
                    index[word].append(file)  # 将文档添加到单词对应的列表中
    return index

查找包含某主题或单词的文件

对于生成好的倒排索引，我们可以轻松地查找包含某主题或单词的文件。只需要在索引中查找对应的单词，然后得到包含该单词的所有文件即可。

下面是查找包含某主题或单词的文件的Python代码示例：

def search(index, query):
    files = set()  # 使用集合存储所有查询结果，避免重复
    keywords = jieba.cut(query)  # 对查询语句进行分词
    for keyword in keywords:
        if keyword in index:
            files.update(index[keyword])  # 将包含该单词的文件添加到集合中
    return files

例如，我们已经生成好了倒排索引，想要查找包含“Python”和“数据分析”的文件，可以这样调用search函数：

index = build_index()
result = search(index, 'Python 数据分析')
print(result)

输出结果可能类似于：

{'file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt'}

表示包含“Python”和“数据分析”的文件分别为file1.txt、file2.txt和file3.txt。

另外，在实际开发中，为了提高查询效率，我们还可以使用一些优化技巧，例如采用倒排索引的压缩表示、使用布隆过滤器等。