【PG】使用 zhparser 进行中文分词全文检索


为了将帖子显示到关注点相同的用户面前,打算根据关注点相关的关键词对帖子进行分类。
考虑关注点不是很多,在发帖时就对关键词进行检索分类,然后将分类关系保存在 DB 里。
具体实现上偷懒通过自定义词典配置关键词,采用 PostgreSQL 的全文检索功能对帖子内容分词识别。


安装 zhparser 中文分词扩展

1.安装SCWS
2.下载zhparser源码
3.编译和安装zhparser
5.创建extension

具体可参照官网,不过由于年久失修的缘故给出的命令遗漏了部分字符(比如 http: 后的 //),参考 GitHub反而更方便。

创建词典

  • 分词词典
    默认的分词有时不能满足需求,所以需要将自己的专有词汇以扩展词典的方式加入postgresql.conf(具体参考 zhparser 说明)

zhparser.extra_dicts = 'dict_extra.txt,mydict.xdb'

  • 未添加自定义分词词典
  => select * from ts_debug('testzhcfg', '约翰惠特沃斯');
   alias | description | token |      dictionaries       | dictionary | lexemes
  -------+-------------+-------+-------------------------+------------+---------
   n     | noun        | 约翰  | {thesaurus_test,simple} | simple     | {约翰}
   n     | noun        | 惠特  | {thesaurus_test,simple} | simple     | {惠特}
   n     | noun        | 沃斯  | {thesaurus_test,simple} | simple     | {沃斯}
  (3 rows)
  • 添加自定义分词词典后
  => select * from ts_debug('testzhcfg', '约翰惠特沃斯');
   alias | description |    token     |      dictionaries       | dictionary |    lexemes
  -------+-------------+--------------+-------------------------+------------+----------------
   n     | noun        | 约翰惠特沃斯 | {thesaurus_test,simple} | simple     | {约翰惠特沃斯}
  (1 row)
  • 同义词词库
    虽然自定义分词词典优先度比系统的高,但遇到 中文+英文+数字 的复合词汇时仍然无法作为一个整体正常解析为一个词,而是会分成多个词。这样就用同义词词库将多个词构成的 短语 重新定义为目标词。
/*
 * 中文环境为主,英文单词均精确匹配,未使用 Ispell 及 Snowball 词典
 * 为减少大写写差异导致同义词库条目增加,使用 Simple 词典
 */
CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY thesaurus_test (
    TEMPLATE = thesaurus,
    DictFile = thesaurus_test,
    Dictionary = pg_catalog.simple
);
  • 未添加同义词词典(同义词库用 ts_debug 调试可能不准,具体参见文档
      => select * from to_tsvector('testzhcfg', '毛瑟g98');
         to_tsvector
      ------------------
       'g98':2 '毛瑟':1
      (1 row)
  • 添加同义词词库后
      => select * from to_tsvector('testzhcfg', '毛瑟g98');
       to_tsvector
      -------------
       '毛瑟g98':1
      (1 row)

配置解析

CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION testzhcfg (PARSER = zhparser);

/*
 * 为防止遗漏造成同义词库匹配失败,将所有词性全部映射
 * 为保留同义词库未匹配项,增加 Simple 字典的映射
 */
ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION testzhcfg ADD MAPPING FOR a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t,u,v,w,x,y,z WITH thesaurus_test,simple;

代码逻辑

  • 在分类表中增加 TSQUERY 类型字段指定关键词
  • 提交帖子时将帖子内容分词后和关键词进行匹配
to_tsvector('testzhcfg', '帖子内容') @@ TSQUERY字段
  • 保存帖子和匹配到分类间的关系

至此成功达到目的。

附注:

select ts_lexize(dictionary, text)

  • 调试 parser

select * from ts_debug(config, text)

  • 调试 config

select to_tsvector(config, text)
select plainto_tsquery(config, text)

  • 查看 parser 支持的词性

select * from ts_token_type(parser);

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,332评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,508评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,812评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,607评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,728评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,919评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,071评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,802评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,256评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,576评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,712评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,389评论 4 332
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,032评论 3 316
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,798评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,026评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,473评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,606评论 2 350

推荐阅读更多精彩内容