全文检索中近义词、关联词的解决方案

http://www.iteye.com/topic/299826
一直想找到一个好的同义词解决方案，在百度和google查找，大家对于这个问题都只是寥寥数语，不愿讲清，我在javaeye搜此类信息也求不到,后来发了个提问贴也只有浏览数而无回复，不知道这是什么原因，无奈之下我只有自己研究。

         因为没有其它的解决方案可以借鉴，以下纯为我个人的见解。



我认为所谓近义词、关联词检索不外乎以下三种形式：

1.类似google suggest,用户输入关键字后自动提示功能。

2.假如“奥运会”的关联词是“北京”，用户输入“奥运会”搜索时，将“奥运会”的搜索结果以及“北京”的搜索结果都搜出来。

3.用户输入“奥运会”搜索，只显示“奥运会”的结果，它的关联词在结果集的底端用“相关搜索”的形式提示给用户。





这三种方式中看似2和3是类似的，其实还是有些很大区别的,我个人认为在实际的应用中，第3种方式是最多见的。



先说说第1种方式

google suggest的在网上可以搜到完整的解决方案，跟我此前想的一样。

建一个用来存储关键字的表

例如： 

Sql代码
create table  KEYS(      
   ITEM_ID varcha2(50) not null,      
   SEARCH_KEY varchar2(100),          
);   

create table  KEYS(   
   ITEM_ID varcha2(50) not null,   
   SEARCH_KEY varchar2(100),       
);  SEARCH_KEY里存储一些检索的关键字，如“奥运”，“奥运会”，“北京奥运会”等.

当用户在文本框敲入时，使用AJAX将当前文本框的内容发到Action，进行下面类似的操作

Java代码
String key = request.getParameter("inputValue");  
String sql = "select * from KEYS as k where k.SEARCH_KEY like '%key%'"; 

String key = request.getParameter("inputValue");
String sql = "select * from KEYS as k where k.SEARCH_KEY like '%key%'";这个办法也就是把当前文本框中的字放到数据库中做模糊查询，比如用户输入“奥”这个字，会从搜出所有包含“奥”字的词，然后将这些词包装好，发回至页面，页面上用JS画出下拉框，将这些包含“奥”字的词填入就可以了。

google做的是右边匹配，即是用的 like 'key%' ,输入“奥”字，会出现所有以“奥”字开头的词的提示。

大家应该注意到google suggest的提示词的最后面都写有“约XXXXX条记录”，我现在唯一能想到的解决方案是，当我们在Action中拿到匹配的词之后，将匹配的词搜索一次即可得出具体记录的条数，其实这样也不耗多少资源。



第2种方式

将关键词和关键词所联的词的结果都搜出来

我个人认为这个功能在实际的应用中只需用到其5%就可以了，因为在用户体验方面考虑，我们必须保障搜索结果的质量。关键词的近义词可以在结果页的底端提示给用户，也就是我上边说到的第3种方式。

我所说的只需用到5%的意思是只需为少数的、必须转义的词实现这样的功能

比如搜索“China”,那么“中国”这个词的结果肯定得出现在结果集里，还有比如搜索“08”，那么“2008”的结果也得出现在结果集里，这些都是一些特定情况，其它的词没必要做成这样，只需做提示即可。

现在中文检索一般都是基于词库的检索，实现第2种方式这个功能必须将之前的词库以及分词算法进行修改。

一般的方法是在词库中把同义词写成一行，如将“中国 China”写在同一行，然后修改Token算法（这个大家可以去研究一下，我现在使用的Analyzer包是公司商业上的伙伴提供的测试包，这个测试包已经可以满足很大一部分需求了，我还不知道能不能共享）

其实原理是在索引时将原词和原词的近义词一起索引

具体给大家个例子

有这样一句话  ---- “中国是世界上人口最多的国家”

如果没有为其做同义词，大家可能会索引成这样

[中国][世界][人口][最多][国家]

如果做了同义词，会索引成

[中国][China][世界][人口][最多][国家]

即是说在索引时就已经将“中国”这个词存成[中国][China]了，搜索时无论搜“中国”或是“China”都可以搜到这句话。

其实这个功能相当大一部分是依赖第三方的jar包，说来说去也没多大意思，并且大多数情况下我们需要的并不同这种功能，而是更人性化的查询提示的功能，也就是第3种方式。



第3种方式

这种方式是我在原有的系统上改进完成的

原有的系统是 compass + paoding + lucene

由于我不太熟compass的搜索，所以我还是采用的lucene搜索。相信大家对这种搭配的全文检索已经非常熟悉了，paoding的词库是可以自己配置的。

那么怎样在原有的基础实现关键词提示功能呢？？？

我的做法是这样的，我按照paoding词库的特点新建了一个mydictionary.dic文件放在classpath下，里面的内容大致如下。

第1行：奥运会  北京  2008  第29届奥运会

第2行：中国 China 中华人民共和国 中国电信 中国人民银行

........



然后在服务器启动时，将mydictionary.dic这个文件中的文字一行行读入，分别做索引

    InputStream fi = this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("mydictionary.dic");         
    File indexDir = new File("d:\\tong");   
    Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer();       
        IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, luceneAnalyzer,true);          
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fi, "UTF-8"));      
String line = new String();           
while ((line = reader.readLine()) != null)    
{      
    Document document = new Document();   
    Field FieldName = new Field("line", line,Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED);   
    document.add(FieldName);   
    indexWriter.addDocument(document);   
}      
indexWriter.optimize();   
        indexWriter.close();   
reader.close();      

    	InputStream fi = this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream("mydictionary.dic");    	
    	File indexDir = new File("d:\\tong");
    	Analyzer luceneAnalyzer = new StandardAnalyzer();    
        	IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(indexDir, luceneAnalyzer,true);    	
	BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fi, "UTF-8"));   
	String line = new String();    	   
	while ((line = reader.readLine()) != null) 
	{   
		Document document = new Document();
		Field FieldName = new Field("line", line,Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED);
		document.add(FieldName);
		indexWriter.addDocument(document);
	}   
	indexWriter.optimize();
        	indexWriter.close();
	reader.close();  

  

在搜索时，对用户输入的关键字正常搜索出结果后，对关键字进行第二次搜索，搜的是同义词的索引，得到的结果按空格分开，即可得到所有同义词，然后将同义词发送至页面即可。

public List getTongYi(String searchword) throws Exception   
{   
    List list = new ArrayList();   
    Hits hits = null;       
    String queryString = searchword;       
    Query query = null;       
    String result = "";   
    IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("d:\\tong");               
    Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();       
    QueryParser qp = new QueryParser("line", analyzer);       
    query = qp.parse(queryString);                 
    if (searcher != null)   
    {       
        hits = searcher.search(query);         
        for(int i=0;i<hits.length();i++)   
        {   
            Document doc = hits.doc(i);   
            System.out.println((i+1)+"."+doc.get("line"));   
            result = doc.get("line");   
        }             
    }   
    if(result!=null && !result.equals(""))   
    {   
        String [] manyresult = result.split(" ");   
        for(int i=0;i<manyresult.length;i++)   
        {   
            if(manyresult[i]!=null && !manyresult[i].trim().equals(""))   
            {   
                list.add(manyresult[i]);   
            }   
        }   
    }   
    return list;       
}     

	public List getTongYi(String searchword) throws Exception
	{
		List list = new ArrayList();
		Hits hits = null;    
		String queryString = searchword;    
		Query query = null;    
		String result = "";
		IndexSearcher searcher = new IndexSearcher("d:\\tong");    		   
		Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();    
		QueryParser qp = new QueryParser("line", analyzer);    
		query = qp.parse(queryString);    	        
		if (searcher != null)
		{    
		    hits = searcher.search(query);      
		    for(int i=0;i<hits.length();i++)
		    {
		    	Document doc = hits.doc(i);
		    	System.out.println((i+1)+"."+doc.get("line"));
		    	result = doc.get("line");
		    }          
		}
		if(result!=null && !result.equals(""))
		{
			String [] manyresult = result.split(" ");
			for(int i=0;i<manyresult.length;i++)
			{
				if(manyresult[i]!=null && !manyresult[i].trim().equals(""))
				{
					list.add(manyresult[i]);
				}
			}
		}
		return list;  

 
}   我觉得做同义词索引和搜索的时候最好用StandardAnalyzer，切成单字是最符合的。



  写了这么多，如果各位有更好的想法不妨发出来一起研究一下。