Xapian ：Document、Term和Value

  在上一篇《利用Xapian构建自己的搜索引擎：Database》里指出database是Xapian的基础，而这一篇里讲到的documents、terms和values则是索引和查询的必要组成部分。

Documents 、terms and posting

在信息检索(IR)中，我们企图要获取的项称之为“document”，每一个document是被一个terms集合所描述的。“document”和“term”这两个词汇是IR中的术语，它们是来自“图书馆管理学”的。通常一个document认为是一块文本，. Usually a document is thought of as a piece of text, most likely in a machine readable form, 而一个term则是一个词语或短语以用作描述document的，在document中大多数会存在着多个term，例如某个document是跟口腔卫生相关的，那么可能会存在着以下的terms：“tooth”、“teeth”、“toothbrush”、“decay”、 “cavity”、“plaque”或“diet”等等。

如果在一个IR系统中，存在一个名为D的document，此document被一个名为t的term所描述，那么t被认为索引了D，可以用以下式子表示：t->D。在实际应用的一个IR系统中通常是多个documents，如D1, D2, D3 ...组成的集合，且有多个term，如t1, t2, t3 ...组成的集合，从而有以下关系：ti -> Dj。

如果某个特定的term索引了某个特定的document，那么称之为posting，说白了posting就是带position信息的term，在相关度检索中可能有一定的用途的。

给定一个名为D的document，存在着一个terms列表索引着它，我们称之为D的term list。

给定一个名为t的term，它索引着一个documents列表，这称之为t的posting list（使用“Document list”可能会在叫法上更一致，但听起来过于空泛）。

在一个存在于计算机的IR系统中，terms是存储于索引文件中的。term可以用作有效地查找它的posting list，在posting list里，每一个document带有一个很短的标识符，就是document id。简单来说，一个posting list可以被认为是一个由document ids组成的集合，而term list则是一个字符串组成的集合。在某些IR系统的内部是使用数字来表示term的，因此在这些系统中，term list则是数字组成的集合，而Xapian则不是这样，它使用原汁原味的term，而使用前缀来压缩存储空间。

Terms不一定是要是document中出现的词语，通常它们会被转换为小写，而且往往它们被词干提取算法处理过，因此通过一个值为“connect”的term可能会检索出一系列的词语，例如“connect”、“connects”、“connection”或“connected”等，而一个词语也可能产生多个的terms，例如你会将提取出的词干和未提取的词语都索引起来。当然，这可能只适用于英语、法语或拉丁语等欧美系列的语言，而中文的分词则有很大的区别，总的来说，欧美语系的语言分词与中文分词有以下的区别：

l         拿英语来说，通常情况下英语的每一个词语之间是用空格来隔开的，而中文则不然，甚至可以极端到整篇文章都不出现空格或标点符号。

l         像上面提到的，“connect”、“connects”、“connection”或“connected”分别的意思“动词性质的连接”、“动词性质的第三人称的连接”、“名称性质的连接”或“连接的过去式”，但在中文里，用“连接”就可以表示全部了，几乎不需要词干提取。这意味着英语的各种词性大部分是有章可循的，而中文的词性则是天马行空的。

l         第二点只是中文分词非常困难的一个缩影，要完全正确地标识出某个句子的语意是很困难的，例如“中华人民共和国成立了”这个句子，可以分出“中华”、“华人”、“人民”、“共和国”、“成立”等词语，不过其中“华人”跟这个句子其实关系不大。咋一眼看上去很简单，但机器那有这么容易懂这其中的奥妙呢？

 

Values

Values是附加在document上一种元数据，每一个document可以有多个values，这些values通过不同的数字来标识。Values被设计成在匹配过程中快速地访问，它们可以用作排序、排队多余重复的document和范围检索等用途。虽然values并没有长度限制，但最好让它们尽可能短，如果你仅仅是想存储某个字段以便作为结果显示，那么建议您最好将它们保存在document的data中。

Document data

       每一个Document只有一个data，可以是任意类型格式的数据，当然在存储的时候请先转换为字符串。这听上去可能有点古怪，实情是这样的：如果要存储的数据是文本格式，则可以直接存储；如果要存储的数据是各种的对象，请先序列化成二进制流再保存，而在读取的时候反序列化读取。

UTF-8与Unicode

       Xapian里的所有东西是用UTF-8来保存的，UTF-8是Unicode的一种实现。现在很多人用VC为了方便是将编码设成“未设置”或“多字节”的，也就是说用的是系统内码（GB2312/GBK/ GB18030），这样的话则将数据保存到Xapian前要先转码为UTF-8，而从Xapian里读出的数据则要转码为GB2312/GBK/ GB18030才能正确显示，这里推荐用iconv，这是一个非常方便的库。

分词

      很多文章都说现在的中文分词已经很成熟的，但据实际考察，google或百度等大公司的分词引擎都是自己开发或有专门的公司开发的，的确已经算比较成熟。但市场上提供免费甚至开源的分词引擎不多，中科院研发的ictclas30分词精确度和分词速度都非常不错，而且还有词性标注和自定义添加词的功能，可惜不开源。另外比较受欢迎的还有libmmseg和SCWS，因此都是开源的，不过经测试libmmseg的分词精度似乎不高，而SCWS由于使用了大量的递归，在生成词库的时候经常导致栈溢出（我是用vc2005编译的），需要自己将递归修改为循环，从演示的情况来看，SCWS的分词精度来算可以。

实战

由于Xapian并不像Lucene那样有Field的概念，因此一般采用以大写字母作为Term和posting的前缀，但单个字母的前缀对程序员太不友好了，所以一般的做法是自定义一个用户前缀到term前缀的映射，如Title=>T，而Xapian的QueryParser也支持这种映射，QueryParser是查询解释器，能将一段字符串解释为Xapian的Query，后面会陆续提到。

添加document的例子：

Xapian::Document doc;

    doc.add_term("K你好");

    doc.add_term("K那里");

    //posting是带position的term

    doc.add_posting("K吃饭", 14);

    doc.add_posting("K玩耍", 8);

    /*

    这里最好先用一个map放置value的名称和索引的配对

    这里使用起来像Lucene的SortField一样了。

    */

    doc.add_value(1, "1");

    doc.set_data("你好啊，在那里玩耍呢？还没吃饭吗？");

    //创建一个可写的db

    Xapian::WritableDatabase db("c://db");

    //将document加入到db中,返回document的id，此id在db中是唯一的

    Xapian::docid id = db.add_document(doc);

    //刷新到硬盘中

    db.flush();

获取document信息的例子：

//获取

    Xapian::Document doc = db.get_document(id);

    string v = doc.get_value(1);

    printf(v);//输出

    string data = doc.get_data();

    printf(data);//输出"你好啊，在那里玩耍呢？还没吃饭吗？"

    for (Xapian::TermIterator iter = doc.termlist_begin(); iter != doc.termlist_end(); ++iter)

    {

        printf(*iter);//依次输出term和posting

    }

上面的两个例子比较简单，如果要想更深入请查阅Omega的代码，里面有更复杂的应用。值得一提的Xapian里有一个TermGenerator，可以更方便地索引数据，不过这个类有两个不知道算不算缺点的特点：首先是依赖Stem，对于中文来说除非自己实现了一个Stem，否则TermGenerator用处不大；另外TermGenerator会自动将生成的term或posting添加“Z”前缀。

在这里要提一下一个名为“Xapwrap”的东东，这是某个外国人用python写的一个封装Xapian的类库，里面某些思想还是不错的，只可惜只兼容Xapian 1.x之前的版本。我自己封装的类有一部分就是参考Xapwrap的。

下面是一段我正在用的代码：

//CXapianDocument是封装过的Xapian::Document

void 　doSegment(CXapianDocument& document, const char* lpszInput, string strUserPrefix)

{

    //先分词，这里使用的是中科院的分词引擎

    int nCount = ICTCLAS_GetParagraphProcessAWordCount(lpszInput);

    result_t *result =(result_t*)malloc(sizeof(result_t)*nCount);

    //获取分词结果

    ICTCLAS_ParagraphProcessAW(nCount,result);

 

    string termPrefix;

    //通过用户前缀取得term前缀，这是我自定义的一个宏

    GetTermPrefixFromMap(this->m_userPrefixToTermPrefixMap, strUserPrefix, termPrefix)

    for (int i=0; i

    {

        //忽略标点符号，标点符号的词性标注为w开头的

        if(result[i].sPOS[0] == 'w')

        {

            continue;

        }

        char buf[100];

        memset(buf, 0, 100);

        int index = result[i].start;

        memcpy(buf,(void *)(lpszInput+index), result[i].length);

        //添加posting

        document.AppendPosting(termPrefix, buf, result[i].start);

    }

 

    free(result);

}