


Haben Sie sich jemals gefragt, wie Suchmaschinen Informationen in einer Menge Text fast sofort finden können? Hinter der „Magie“ verbergen sich Strukturen und Algorithmen, die diese Informationen indizieren und abrufen. Eines der beliebtesten Tools hierfür ist Apache Lucene.
Und wer ist Apache Lucene?
Lucene ist eine in Java geschriebene Open-Source-Bibliothek, die zur Indizierung und Suche von Text verwendet wird und deren Implementierung die Grundlage für andere Projekte und Plattformen wie ElasticSearch und Solr bildet.
Und um die Konzepte von Lucene zu veranschaulichen, habe ich beschlossen, eine vereinfachte Version in Python zu implementieren.
Wie funktioniert die Suchtechnik?
Die verwendete Suchtechnik folgt den folgenden Schritten:
- Abfragevorverarbeitung:
Die Abfrage wird dem gleichen Prozess der Tokenisierung, Normalisierung, Entfernung von Stoppwörtern und Wortstammbildung unterzogen, den Dokumente während der Indizierung durchlaufen haben.
- Invertierte Indexsuche:
Für jeden in der Abfrage verarbeiteten Begriff rufen wir die Dokumente ab, in denen der Begriff vorkommt, zusammen mit der bei der Indizierung berechneten TF-IDF-Gewichtung.
- Dokumentkombination und Zeichensetzung:
Begriffsbewertungen werden für jedes Dokument summiert und spiegeln die Relevanz des Dokuments für alle Begriffe in der Abfrage wider.
- Reihenfolge der Ergebnisse:
Dokumente werden nach der Gesamtpunktzahl absteigend sortiert, um sicherzustellen, dass die relevantesten Ergebnisse zuerst angezeigt werden.
Ergebnis
Repository-Link auf GitHub?
https://github.com/joaodest/Artigos/lucene.py
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErkundung von Apache Lucene mit Python: Suchmaschinen verstehen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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