SPHINX PHP Chinois Segmentation des mots et optimisation de la recherche Analyse complète

introduction

Avec le développement d'Internet et l'avènement de l'ère de l'explosion de l'information, les moteurs de recherche en texte intégral sont devenus un outil important pour la récupération de l'information. Les moteurs de recherche traditionnels en texte intégral sont généralement optimisés pour les langues occidentales telles que l'anglais, mais le chinois a des problèmes uniques dans le traitement. Cet article présentera en détail comment utiliser SPHINX PHP pour implémenter la segmentation chinoise des mots et l'optimisation de récupération, et fournir des exemples de code correspondants.

Segmentation des mots chinois

Le participe de mots chinois est un lien clé dans la recherche du texte intégral du chinois, qui démarre le texte chinois en mots indépendants. Dans les moteurs de recherche traditionnels en texte intégral, la recherche est effectuée à travers des index inversés en fonction de la fréquence des mots, tandis que les mots chinois sont souvent composés de plusieurs caractères, de sorte que la segmentation des mots est requise.

SPHINX PHP fournit une extension du segment de mot chinois SphinxSEGS, qui est utilisée pour segmenter le texte chinois dans un vocabulaire indépendant et prend en charge le vocabulaire personnalisé. Voici un exemple de code d'utilisation de SphinxSEGS pour la segmentation des mots chinois:

<?php
$seg = sphinxsegs_initial();
sphinxsegs_setencoding($seg, 'utf-8');
sphinxsegs_setwordlist($seg, 'path/to/wordlist.dic');
$text = 'Moteur de recherche de texte intégral chinois';
$result = sphinxsegs_segment($seg, $text);
print_r($result);
sphinxsegs_close($seg);
?>

Dans le code ci-dessus, le segmenter de mots chinois est d'abord initialisé via la fonction SphinxSegs_Initial, puis le codage du texte est défini sur UTF-8 via SphinXSEGS_SetEncoding, puis un fichier de lexique personnalisé est spécifié. Enfin, utilisez sphinxsegs_segment pour la segmentation des mots et fermez la segmentation des mots après l'achèvement.

Optimisation de recherche

Il y a des problèmes uniques dans la récupération du texte chinois, tels que le traitement des synonymes, la pondération des mots, etc. Afin d'améliorer le rappel et la précision de la recherche de texte intégral chinois, nous devons faire des optimisations pour rechercher les moteurs.

SPHINX PHP fournit une variété de fonctions pour optimiser la récupération, y compris principalement le remplacement du synonyme, la régulation du poids, etc. Voici un exemple de code pour l'optimisation de la recherche à l'aide de Sphinx PHP:

<?php
require('sphinxapi.php');
$cl = new SphinxClient();
$cl-> SetServer («LocalHost», 9312);
$ cl-> setmatchmode (sph_match_extended2);
$ cl-> setFieldweights (array (&#39;title&#39; => 10, &#39;contenu&#39; => 1));
$ keywords = &#39;moteur de recherche de texte intégral chinois&#39;;
$ result = $ cl-> query ($ keywords, &#39;index_name&#39;);
print_r ($ result);
if ($ result && $ result [&#39;total&#39;]> 0) {
    foreach ($ result [&#39;correspond&#39;] comme $ correspond) {
        echo &#39;id:&#39;. $ correspond [&#39;id&#39;]. &#39;;; Poids: &#39; . $ correspond [&#39;poids&#39;]. &#39;;; Attributs: &#39;. $ correspond [&#39;attrs&#39;] [&#39;title&#39;]. Php_eol;
    }
}
?>

Dans ce code, d'abord, en introduisant la bibliothèque client Sphinx PHP Sphinxapi.php et en créant un objet SphinxClient, puis en définissant l'adresse et le port du serveur Sphinx, en définissant le mode de correspondance sur SPH_MATCH_EXTEND2, et en définissant le poids du champ. Spécifiez ensuite les mots clés de recherche et appelez la fonction de requête à rechercher. Enfin, il est traité par le résultat retourné.

en conclusion

Cet article présente comment utiliser SPHINX PHP pour implémenter la segmentation chinoise des mots et l'optimisation de récupération, et fournit des exemples de code spécifiques. En utilisant le segmenter de mots chinois de Sphinx PHP et la fonction d'optimisation de la recherche, les développeurs peuvent améliorer considérablement l'efficacité de la recherche de texte intégral chinois, améliorant ainsi le rappel de recherche et la précision. J'espère que cet article sera utile aux développeurs qui doivent implémenter la recherche en texte intégral en chinois.