Rumah > Peranti teknologi > AI > Pengenalan kepada Apache Lucene

Pengenalan kepada Apache Lucene

尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Lepaskan: 2025-03-18 11:49:25
asal
768 orang telah melayarinya

Membuka Kekuatan Apache Lucene: Panduan Komprehensif

Pernah tertanya -tanya tentang enjin di belakang aplikasi carian teratas seperti Elasticsearch dan Solr? Apache Lucene, perpustakaan carian Java berprestasi tinggi, adalah jawapannya. Panduan ini memberikan pemahaman asas Lucene, walaupun bagi mereka yang baru untuk mencari kejuruteraan.

Objektif Pembelajaran:

  • Memegang konsep Lucene Apache teras.
  • Memahami peranan Lucene dalam menggerakkan aplikasi carian (Elasticsearch, Solr, dan lain -lain).
  • Belajar mekanisme pengindeksan dan pencarian Lucene.
  • Terokai pelbagai jenis pertanyaan Lucene.
  • Bina aplikasi carian Lucene asas menggunakan Java.

(Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.)

Jadual Kandungan:

  • Objektif pembelajaran
  • Apa itu Apache Lucene?
    • Dokumen
    • Medan
    • Syarat
    • Indeks terbalik
    • Segmen
    • Pemarkahan
    • Kekerapan jangka panjang (TF)
    • Kekerapan Dokumen (DF)
    • Kekerapan dokumen kekerapan jangka panjang (TF-IDF)
  • Komponen Aplikasi Carian Lucene
    • Lucene Indexer
    • Lucene Searcher
  • Jenis pertanyaan Lucene yang disokong
    • Pertanyaan istilah
    • Pertanyaan Boolean
    • Pertanyaan Julat
    • Pertanyaan frasa
    • Pertanyaan fungsi
  • Membina aplikasi carian Lucene yang mudah
  • Kesimpulan
    • Takeaways utama
  • Soalan yang sering ditanya

Apa itu Apache Lucene?

Kuasa Lucene terletak pada beberapa konsep utama. Mari kita periksa mereka menggunakan contoh katalog produk:

 {
  "Product_id": "1",
  "Tajuk": "Bunyi Tanpa Wayar Membatalkan Fon kepala",
  "Jenama": "Bose",
  "Kategori": ["Elektronik", "Audio", "Headphone"],
  "Harga": 300
}

{
  "Product_id": "2",
  "Tajuk": "Bluetooth Mouse",
  "Jenama": "Jelly Comb",
  "Kategori": ["Elektronik", "Aksesori Komputer", "Mouse"],
  "Harga": 30
}

{
  "Product_id": "3",
  "Tajuk": "Papan Kekunci Tanpa Wayar",
  "jenama": "iclever",
  "Kategori": ["Elektronik", "Aksesori Komputer", "Keyboard"],
  "Harga": 40
}
Salin selepas log masuk
  • Dokumen: Unit asas dalam Lucene. Setiap kemasukan produk adalah dokumen, yang dikenal pasti secara unik oleh ID dokumen.

  • Bidang: Setiap atribut dalam dokumen (misalnya, product_id , title , brand ).

  • Istilah: satu unit carian. Lucene Preprocesses Text untuk mencipta istilah (misalnya, "tanpa wayar," "fon kepala").

ID Dokumen Syarat
1 Tajuk: Tanpa Wayar, Kebisingan, Pembatalan, Fon kepala; Jenama: Bose; Kategori: elektronik, audio, fon kepala
2 Tajuk: Bluetooth, Mouse; Jenama: Jelly, sikat; Kategori: Elektronik, Komputer, Aksesori
3 Tajuk: Wireless, Keyboard; Jenama: Iclever; Kategori: Elektronik, Komputer, Aksesori
  • Indeks terbalik: Struktur data teras Lucene. Ia memetakan setiap istilah ke dokumen yang mengandunginya, bersama -sama dengan kedudukan jangka panjang. Ini membolehkan carian pesat.

Pengenalan kepada Apache Lucene

  • Segmen: Indeks boleh dibahagikan kepada pelbagai segmen, masing-masing bertindak sebagai indeks mandiri. Carian di seluruh segmen biasanya berurutan.

  • SCORING: Lucene menduduki kaitan dokumen menggunakan kaedah seperti TF-IDF (dan lain-lain seperti BM25).

  • Kekerapan jangka panjang (TF): Berapa kerap istilah muncul dalam dokumen.

Pengenalan kepada Apache Lucene

  • Kekerapan Dokumen (DF): Bilangan dokumen yang mengandungi istilah. Kekerapan Dokumen Songsang (IDF) menyesuaikan diri dengan kesamaan istilah.

Pengenalan kepada Apache LucenePengenalan kepada Apache Lucene

  • TF-IDF: Produk TF dan IDF. TF-IDF yang lebih tinggi menunjukkan kekecewaan dan kaitan istilah yang lebih besar.

Pengenalan kepada Apache Lucene

Komponen Aplikasi Carian Lucene

Lucene terdiri daripada dua bahagian utama:

  • Indexer ( IndexWriter ): Indeks dokumen, melakukan pemprosesan teks (tokenisasi, dan lain -lain) dan mewujudkan indeks terbalik.

Pengenalan kepada Apache Lucene

  • Searcher ( IndexSearcher ): Melaksanakan carian menggunakan objek pertanyaan.

Pengenalan kepada Apache Lucene

Jenis pertanyaan Lucene yang disokong

Lucene menawarkan pelbagai jenis pertanyaan:

  • Pertanyaan Term: Memadankan dokumen yang mengandungi istilah tertentu. new TermQuery(new Term("brand", "jelly"))

  • Pertanyaan Boolean: Menggabungkan pertanyaan lain menggunakan logik Boolean.

  • Pertanyaan Julat: Memadankan dokumen dengan nilai medan dalam julat yang ditentukan.

  • Pertanyaan Frasa: Memadankan dokumen yang mengandungi urutan istilah tertentu.

  • Pertanyaan fungsi: Skor dokumen berdasarkan nilai medan.

Membina aplikasi carian Lucene yang mudah

Kod Java berikut menunjukkan aplikasi Lucene yang mudah:

(Contoh kod untuk pengindeks dan pencari tetap sama seperti dalam input asal)

Kesimpulan

Apache Lucene adalah alat yang berkuasa untuk membina aplikasi carian berprestasi tinggi. Panduan ini telah meliputi asas -asas, membolehkan anda membuat penyelesaian carian yang lebih maju.

Takeaways Kunci:

  • Lucene menyediakan keupayaan carian teks penuh cepat di Java.
  • Ia menyokong pelbagai jenis pertanyaan.
  • Ia menyokong banyak aplikasi carian berprestasi tinggi.
  • IndexWriter dan IndexSearcher adalah penting untuk pengindeksan dan pencarian.

Soalan yang sering ditanya

Q1. Adakah Lucene menyokong Python? A. Ya, melalui Pylucene.

S2. Apakah enjin carian sumber terbuka? A. Solr, OpenSearch, Meilisearch, dll.

Q3. Adakah Lucene menyokong carian semantik dan vektor? A. Ya, dengan batasan pada dimensi vektor (kini 1024).

Q4. Apakah algoritma pemarkahan kaitan yang digunakan oleh Lucene? A. TF-IDF, BM25, dll.

S5. Apakah beberapa contoh pertanyaan Lucene yang kompleks? A. Pertanyaan Fuzzy, pertanyaan span, dll.

(Nota: Imej dikekalkan dalam format dan kedudukan asalnya.)

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada Apache Lucene. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan