倒排索引-字符串相似匹配(结巴分词、中文转拼音)
创始人
2024-01-20 03:11:08
0

工作中,遇到有两个不同的系统,两个系统中有相同的功能,维护一个主播的名称。现在准备将两个系统的主播合并到一起。因为主播名称可能由不同的人维护的,他们也不知道主播的真实姓名,比如一条小团团,可能维护成了亿条小团团,等等。

为了解决主播重复问题,现在想了一个办法,将要导入的一方,做一个列表,将原有系统所有与其相似的主播名称展示出来。大概就像这样。

一条小团团  一条小团团
亿条小团团
一条晓团🍡

通过与大佬们的讨论、启发。现准备使用以下方案。

  • 使用正则表达式,将昵称中的emoji剔除,只提取汉字和英文数字
  • 使用中文分词法,将昵称字符串分成一个个的单词。并将词组个数为一的删去
  • 两个系统的主播昵称进行同样的操作
  • 之后遍历要导入的一方,与原有系统的拼音做对比,有重复的标记下来
  • 最后导出文件,拿给运营同事人工比对

部分示例代码:

核心转换功能

import re
import jieba
import pypinyindef get_words(name):# 提取汉字和英文数字name = re.sub('[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', '', name)seg_list = jieba.cut_for_search(name)  # 搜索引擎模式word_list = []for j in seg_list:print(j, end=',')# 去除长度为一的词if len(j) != 1:# 将词转换成拼音,并连接成字符串word_list.append(''.join(pypinyin.lazy_pinyin(j)))return word_listget_words("一条小团团")> 一条,小,团团,
> ['yitiao', 'tuantuan']

原有系统制作哈希字典,方便查找

bigMap = {}
jeecg_data = db.execute_sql('select * from xxx', DB)[1]for jeecg in jeecg_data:words = get_words(jeecg.get('name'))for word in words:if bigMap.get(word) is None:bigMap[word] = {'name-id' = []}bigMap[word]['name-id'].append("%s#%s" % (jeecg.get('name'), jeecg.get('id')))

需导入的主播

result_list = []
jane_data = db.execute_sql("select * from xxx", DB)[1]for jane in jane_data:words = get_words(jane.get('name'))res = {'id': jane.get('id'),'head': jane.get('head'),'name': jane.get('name'),'name-id': []}for word in words:if bigMap.get(word):res['name-id'].extend(bigMap.get(word).get('name-id'))# 去重(可能一个昵称存在多个单词相同)res['name-id'] = list(set(res['name-id']))result_list.append(res)

导出文件

for i in result_list:with open("foo.txt", "a+") as f:for j in i.get('name-id'):f.write(i.get('name'))f.write('\t')f.write(i.get('id'))f.write('\t')f.write(j)f.write('\t')f.write('\n')

用到的库:jieba, pypinyin

倒排索引

之后才知道,原来我代码中构建的bigMap其实是一个倒排索引,马上补习了关于倒排索引的知识。

顾名思义,有倒排就有正排。正排索引-forward index;倒排索引-inverted index。正排索引都知道,就是MySQL的索引,按id给数据排索引。

拓展

这个功能其实也可以用到录入时的重复联想功能里面。这里大概讲一下我能想到的思路。

我们可以用一颗 Trie 树来存储经过分词并转拼音后的主播名称。数据可以直接直接存到缓存中,便于快速读取。

前端在输入新主播名称时有两种做法:

  • 先分词后,再转拼音直接从 Trie 树上查找有没有匹配到主播。这个消耗时间主要分词的效率。
  • 也可以不分词,直接转拼音之后从 Trie 上查找,但是需要循环每个字作为开始。这就依赖匹配的效率了。这里可以将 Tire 魔改成基于字的AC自动机,在构建失配指针的时候要基于一个字,这样可以优化循环;

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