私はトークン化/索引付け用語(In Lucene)やその検索エンジンの検索エンジンが対応する用語と一致するようにするための最良の方法は何か不思議です。検索インデックス - 12 = 12
"12" = "12"
"MX1" = "MX 1"
は、私が見落としてきた任意の組み込み機能はありますか?
私はトークン化/索引付け用語(In Lucene)やその検索エンジンの検索エンジンが対応する用語と一致するようにするための最良の方法は何か不思議です。検索インデックス - 12 = 12
"12" = "12"
"MX1" = "MX 1"
は、私が見落としてきた任意の組み込み機能はありますか?
Luceneで最も簡単な方法は、初期文字列がトークン化された後に使用する2つの別々のトークンフィルタを作成することです。最初の数字は、数字と非数字のシーケンスを分割する必要があります。 2番目の数字は数字(数字列)を数字(綴り)数字に変換します。
はここPyLucene(除くオフセットと位置属性ロジック)との例を示します
class AlphaNumberBoundaryFilter(lucene.PythonTokenFilter):
seq = re.compile(r"((?:\d+")|(?:\D+))")
def __init__(self, in_stream):
lucene.PythonTokenFilter.__init__(self, in_stream)
term = self.term = self.addAttribute(lucene.TermAttribute.class_)
# Get tokens.
tokens = []
while in_stream.incrementToken():
tokens.append(term.term())
# Filter tokens.
self.tokens = self.filter(tokens)
# Setup iterator.
self.iter = iter(self.tokens)
def filter(self, tokens):
seq = self.seq
return [split for token in tokens for split in seq.findall(token)]
def incrementToken(self):
try:
self.term.setTermBuffer(next(self.iter))
except StopIteration:
return False
return True
class NumberToWordFilter(lucene.PythonTokenFilter):
num_map = {0: "zero", 1: "one", 2: "two", 3: "three", 4: "four", 5: "five", 6: "six", 7: "seven", 8: "eight", 9: "nine", 10: "ten", 11: "eleven", 12: "twelve", 13: "thirteen", 14: "fourteen", 15: "fifteen", 16: "sixteen", 17: "seventeen", 18: "eighteen", 19: "nineteen", 20: "twenty", 30: "thirty", 40: "forty", 50: "fifty", 60: "sixty", 70: "seventy", 80: "eighty", 90: "ninety", 100: "hundred", 1000: "thousand", 1000000: "million"}
is_num = re.compile(r"^\d+$")
def __init__(self, in_stream):
lucene.PythonTokenFilter.__init__(self, in_stream)
term = self.term = self.addAttribute(lucene.TermAttribute.class_)
# Get tokens.
tokens = []
while in_stream.incrementToken():
tokens.append(term.term())
# Filter tokens.
self.tokens = self.filter(tokens)
# Setup iterator.
self.iter = iter(self.tokens)
def filter(self, tokens):
num_map = self.num_map
is_num = self.is_num
final = []
for token in tokens:
if not is_num.match(token):
final.append(token)
continue
# Reverse digits from token.
digits = token.lstrip('0')[::-1]
if not digits:
# We have a zero.
final.append(num_map[0])
continue
# Group every 3 digits and iterate over digit groups in reverse
# so that groups are yielded in the original order and in each
# group: 0 -> ones, 1 -> tens, 2 -> hundreds
groups = [digits[i:i+3] for i in xrange(0, len(digits), 3)][::-1]
scale = len(groups) - 1
result = []
for oth in groups:
l = len(oth)
if l == 3 and oth[2] != '0':
# 2 -> x
# 1 -> .
# 0 -> .
result.append(num_map[int(oth[2])])
result.append(num_map[100])
if l >= 2:
if oth[1] == '1':
# 1 -> 1
# 0 -> x
result.append(num_map[int(oth[1::-1])])
else:
if oth[1] != '0':
# 1 -> x (x >= 2)
# 0 -> x
result.append(num_map[int(oth[1]) * 10])
if oth[0] != '0':
result.append(num_map[int(oth[0])])
elif oth[0] != '0':
# 0 -> x
result.append(num_map[int(oth[0])])
# Add scale modifier.
s = scale
if s % 2:
result.append(num_map[1000])
while s >= 2:
result.append(num_map[1000000])
s -= 2
scale -= 1
final.extend(result)
return final
def incrementToken(self):
try:
self.term.setTermBuffer(next(self.iter))
except StopIteration:
return False
return True
Lucene SynonymFilterを見ましたか?
あなたが先に時間のすべての可能なマッピングに対応するために必要SynonymMapでSynonymFilterを使用していませんか? –
はい、そうです。しかし、同義語を使って作業するときは、IDFのために前もって素早く作業を進めています。 http://stackoverflow.com/questions/7272368/change-dynamically-elasticsearch-synonyms/7273651#7273651を参照してください。 – jpountz