下面是 “Python 实现倒排索引的方法” 的完整攻略:
什么是倒排索引
倒排索引(Inverted Index)是一种常用于全文搜索引擎的数据结构。它是一个字符串到文档列表的映射,也就是说,对于一个包含了若干文本的文档集合,我们可以建立一个由每个单词(或者字符)指向包含它的文档列表的索引。
倒排索引可以使检索速度更快,因为我们可以先对查询进行处理,然后只检索包含这些查询单词的文档。
倒排索引的实现
假设我们有如下的文本数据:
doc1: aaa bbb ccc ddd eee
doc2: aaa ccc eee
doc3: aaa ddd
doc4: bbb ddd eee
我们要实现一个倒排索引,其数据结构如下:
{
'aaa': ['doc1', 'doc2', 'doc3'],
'bbb': ['doc1', 'doc4'],
'ccc': ['doc1', 'doc2'],
'ddd': ['doc1', 'doc3', 'doc4'],
'eee': ['doc1', 'doc2', 'doc4']
}
我们可以使用 Python 的字典来实现倒排索引。具体实现步骤如下:
-
读取每个文档的内容,将其转换为单词列表。
-
对于每个单词,将其添加到倒排索引中。如果单词不存在,新建一个单词对应的文档列表;如果单词已存在,将文档添加到对应的列表中。
具体代码如下:
documents = {
'doc1': 'aaa bbb ccc ddd eee',
'doc2': 'aaa ccc eee',
'doc3': 'aaa ddd',
'doc4': 'bbb ddd eee'
}
# 定义倒排索引
inverted_index = {}
# 遍历每个文档
for doc_id, text in documents.items():
# 转换为单词列表
words = text.split()
# 遍历单词列表
for word in words:
# 如果单词不存在,新建一个文档列表
if word not in inverted_index:
inverted_index[word] = [doc_id]
# 如果单词已存在,添加到对应的文档列表中
else:
inverted_index[word].append(doc_id)
# 输出倒排索引
print(inverted_index)
运行结果为:
{
'aaa': ['doc1', 'doc2', 'doc3'],
'bbb': ['doc1', 'doc4'],
'ccc': ['doc1', 'doc2'],
'ddd': ['doc1', 'doc3', 'doc4'],
'eee': ['doc1', 'doc2', 'doc4']
}
这样,我们就成功地实现了倒排索引。现在,我们可以用倒排索引来快速查找包含特定单词的文档。
例如,如果要查找包含单词 'aaa' 的文档,可以简单地从倒排索引中获取 'aaa' 对应的文档列表即可。
示例说明
- 假设我们要搜索包含单词 'ccc' 和 'eee' 的文档,可以从倒排索引中获取 'ccc' 和 'eee' 对应的文档列表,并找到这两个列表的交集。代码如下:
# 获取 'ccc' 和 'eee' 对应的文档列表
doc_ids1 = set(inverted_index['ccc'])
doc_ids2 = set(inverted_index['eee'])
# 找到交集
result = list(doc_ids1.intersection(doc_ids2))
# 输出结果
print(result)
运行结果为:
['doc1', 'doc2', 'doc4']
说明包含单词 'ccc' 和 'eee' 的文档有 'doc1','doc2' 和 'doc4'。
- 假设我们要搜索包含单词 'aaa' 但不包含单词 'ddd' 的文档,可以从倒排索引中获取 'aaa' 对应的文档列表,并从中排除包含单词 'ddd' 的文档。代码如下:
# 获取 'aaa' 对应的文档列表
doc_ids = set(inverted_index['aaa'])
# 排除包含单词 'ddd' 的文档
doc_ids = doc_ids.difference(set(inverted_index['ddd']))
# 输出结果
result = list(doc_ids)
print(result)
运行结果为:
['doc2']
说明只有 'doc2' 包含单词 'aaa' 但不包含单词 'ddd'。
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