Comment utiliser Jieba pour implémenter la fonction de recherche de segmentation des mots dans Django?

Django Solution de recherche de segmentation des mots efficace

Dans la recherche en texte intégral, il est crucial de faire correspondre avec précision l'entrée utilisateur. Par exemple, si un utilisateur recherche le "fichier de modèle PPT", le résultat idéal doit contenir des termes correspondants tels que "fichier ppt", "ppt", "modèle ppt", "fichier" et "modèle". Cet article examine comment implémenter une telle fonction de recherche de segmentation de mots dans le cadre de Django.

Le cœur de la recherche de segmentation des mots Django est de choisir la bonne bibliothèque de segmentation de mots Python. Cet article utilise le populaire outil de participe de mots chinois Jieba. La méthode d'installation est la suivante:

 Pip Installer Jieba

Une fois l'installation terminée, vous pouvez importer et utiliser Jieba pour la segmentation des mots dans le projet Django:

 Importer Jieba

text = 'fichier de modèle ppt'

# Précision Pattern participe jieba.lcut (texte) # sortie: ['ppt', 'modèle', 'file']

# Participaire de modèle de moteur de recherche (plus adapté à la recherche)
jieba.lcut_for_search (texte) # sortie: ['ppt', 'modèle', 'file']

jieba.lcut_for_search() est plus adaptée aux scénarios de recherche, il renvoie une combinaison de mots clés plus complète. Par exemple, pour les «fichiers de modèle PPT», il peut renvoyer des mots clés plus fine pour améliorer le rappel de la recherche.

Ensuite, les résultats du mot participe doivent être comparés au texte de la base de données. Vous pouvez utiliser l'ORM ou d'autres méthodes de requête de la base de données de Django pour créer des conditions de requête en fonction des résultats de la segmentation des mots, tels que l'utilisation contains ou icontains pour l'appariement flou, ou l'utilisation de techniques d'indexation de texte intégral (telles que l'indexation du texte complet de PostGresql) pour améliorer l'efficacité de la recherche. Les résultats correspondants peuvent être mis en évidence à l'aide du moteur de modèle pour améliorer l'expérience utilisateur.

En combinant la bibliothèque de segmentation des mots Jieba et les fonctions de requête de la base de données de Django, un système de recherche de segmentation de mots efficace et précis peut être construit, ce qui améliore considérablement l'efficacité de la recherche et l'expérience utilisateur.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!