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Redis的現(xiàn)代分詞技術(shù)
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Redis是一種內(nèi)存數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，常被用于高速數(shù)據(jù)緩存、消息隊列以及實時數(shù)據(jù)處理等場景。在這些應(yīng)用場景中，經(jīng)常需要使用分詞技術(shù)來對文本數(shù)據(jù)進行處理，以便在快速搜索、聚合或者分類等操作中使用。本文將介紹Redis中現(xiàn)代分詞技術(shù)的使用，包括倒排索引和有向無環(huán)圖（DAG）分詞。
倒排索引
倒排索引（inverted Index）是一種常用的文本索引技術(shù)，可以快速地進行單詞的搜索操作。倒排索引的原理是將所有文檔中的單詞進行提取，并建立索引表。索引表中的每一項都是一個單詞和它所在文檔的列表。這種結(jié)構(gòu)方便快速地定位所有包含某個單詞的文檔。
在Redis中，可以使用SortedSet數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)倒排索引。具體流程如下：
1. 將文檔中的單詞進行提取，并建立單詞與文檔編號的映射表。
2. 將該文檔中的單詞加入到SortedSet中，以單詞為成員，文檔編號為分值。
3. 根據(jù)要搜索的單詞，在SortedSet中查找對應(yīng)的文檔編號列表。這里使用ZREVRANGEBYSCORE命令，可以按照分值倒序排列并取出指定范圍的成員。
4. 對于多個單詞的搜索，可以將它們對應(yīng)的文檔編號列表取交集，得到所有滿足條件的文檔編號列表。
下面是在Redis中實現(xiàn)倒排索引的Python代碼：
import redis
# 建立Redis連接
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
# 添加文檔
doc1_id = 'doc1'
doc1_text = 'This is a demo document for testing Redis inverted index.'
doc1_words = ['This', 'is', 'a', 'demo', 'document', 'for', 'testing', 'Redis', 'inverted', 'index.']
for word in doc1_words:
redis_conn.zadd(word, {doc1_id: 1})
# 搜索文檔
query_words = ['demo', 'Redis', 'index.']
doc_ids = None
for word in query_words:
doc_list = redis_conn.zrevrangebyscore(word, min='inf', max='+inf', withscores=True)
if doc_ids is None:
doc_ids = set([doc[0] for doc in doc_list])
else:
doc_ids &= set([doc[0] for doc in doc_list])
# 輸出搜索結(jié)果
if doc_ids:
for doc_id in doc_ids:
print('Found document: ' + doc_id)
else:
print('No matched document.')
有向無環(huán)圖（DAG）分詞
有向無環(huán)圖（DAG）是一種用于中文分詞的算法，采用了動態(tài)規(guī)劃的思想。DAG算法將一個文本按照所有可能的分詞組合，構(gòu)建成一個有向無環(huán)圖，每個節(jié)點表示一個單詞，邊表示單詞之間的依賴關(guān)系。然后，采用遞歸回溯查找最佳的分詞組合。
在Redis中，可以使用SortedSet數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)DAG分詞算法。具體流程如下：
1. 將文本劃分為多個句子。
2. 對于每個句子，根據(jù)DAG算法構(gòu)建有向無環(huán)圖。這里使用有向圖的鄰接表來存儲圖結(jié)構(gòu)。
3. 針對每個有向無環(huán)圖，采用遞歸回溯的方式查找最佳的分詞組合。
4. 將所有分詞結(jié)果保存到SortedSet中，以分詞為成員，分詞序列的得分為分值。
5. 支持多個分詞序列的查詢，使用ZREVRANGEBYSCORE命令按照得分倒序排列并取出指定數(shù)量的成員即可。
下面是在Redis中實現(xiàn)DAG分詞算法的Python代碼：
import redis
# 建立Redis連接
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
# 定義DAG類
class DAG:
def __init__(self):
self.nodes = {}
def add_word(self, word, pos_list):
if word not in self.nodes:
self.nodes[word] = []
for pos in pos_list:
if pos not in self.nodes:
self.nodes[pos] = []
self.nodes[word].append(pos)
self.nodes[pos].append(word)
# 添加分詞序列
def add_sequence(tokens, score):
word_list = []
for token in tokens:
if type(token) == tuple:
word_list.append(token[0])
else:
word_list.append(token)
redis_key = 'sequence:' + '|'.join(word_list)
if redis_conn.zscore(redis_key, word_list) is None:
redis_conn.zadd(redis_key, {word_list: score})
# 查找分詞序列
def search_sequence(tokens, limit):
word_list = []
for token in tokens:
if type(token) == tuple:
word_list.append(token[0])
else:
word_list.append(token)
redis_key = 'sequence:' + '|'.join(word_list)
seq_list = redis_conn.zrevrangebyscore(redis_key, min='inf', max='+inf', start=0, num=limit, withscores=True)
return seq_list
# 斷句
def split_sentence(text):
return text.split('。')
# DAG分詞
def dag_cut(text):
cut_result = []
alpha = 1.0
for sentence in split_sentence(text):
if not sentence:
continue
dag = DAG()
for i in range(len(sentence)):
for j in range(i + 1, len(sentence) + 1):
word = sentence[i:j]
if word in vocab:
dag.add_word(word, [i, j])
route = {}
route[len(sentence)] = (0, 0, 0)
for IDX in range(len(sentence) - 1, -1, -1):
if idx in route:
best_score, best_idx, best_len = route[idx]
for next_idx in dag.nodes.get(sentence[idx:], []):
next_len = next_idx - idx
this_score = best_score + alpha - vocab.get(sentence[idx:next_idx], 0)
if next_idx in route:
if route[next_idx][0]
route[next_idx] = (this_score, idx, next_len)
else:
route[next_idx] = (this_score, idx, next_len)
tokens = []
idx = 0
while idx
if idx in route:
best_score, last_idx, length = route[idx]
tokens.append((sentence[idx:idx + length], best_score - last_score))
last_score = best_score
idx += length
else:
tokens.append(sentence[idx])
idx += 1
cut_result.extend(tokens)
return cut_result
# 添加詞匯表
vocab = {'demo': 0.1, 'Redis': 0.2}
# 對文本進行分詞
text = 'This is a demo document for testing Redis DAG cut.'
tokens = dag_cut(text)
# 添加分詞序列
length = len(tokens)
for i in range(length):
for j in range(i + 1, length + 1):
add_sequence(tokens[i:j], sum([token[1] for token in tokens[i:j]]))
# 搜索分詞序列
seq_list = search_sequence(['demo', 'Redis', 'DAG'], 5)
# 輸出搜索結(jié)果
if seq_list:
for seq in seq_list:
print('Found sequence: ' + '|'.join(seq[0]))
else:
print('No matched sequence.')
總結(jié)
Redis作為一種內(nèi)存數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，在分詞技術(shù)中的應(yīng)用越來越廣泛。本文介紹了兩種現(xiàn)代的分詞技術(shù)，在Redis中的實現(xiàn)方法和相關(guān)代碼，希望對使用Redis進行文本處理的開發(fā)人員有所幫助。
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網(wǎng)站標題：Redis的現(xiàn)代分詞技術(shù)（redis現(xiàn)在分詞）
本文路徑：http://www.dlmjj.cn/article/codgjhs.html
