[项目详解][boost搜索引擎#2] 建立index | 安装分词工具cppjieba | 实现倒排索引

目录

编写建立索引的模块 Index

1. 设计节点

2.基本结构

3.(难点) 构建索引

1. 构建正排索引（BuildForwardIndex）

2.❗构建倒排索引

3.1 cppjieba分词工具的安装和使用

3.2 引入cppjieba到项目中

倒排索引代码

本篇文章，我们将继续项目的部分讲解，思路如下

在讲解 index 前，我们先 接着上篇文章 来看一下保存 html 文件

采用下面的方案：

  • 写入文件中，一定要考虑下一次在读取的时候，也要方便操作!
  • 类似：title\3 content\3url \n title\3content\3url \n title\3content\3url \n ...
  • 方便我们getline(ifsream, line)，直接获取文档的全部内容：title\3content\3url

为什么使用‘\3’？

  • \3 在ASSCII码表中是不可以显示的字符，我们将title、content、url用\3进行区分，不会污染我们的文档，当然你也可以使用\4等
bool SaveHtml(const std::vector<DocInfo_t> &results, const std::string &output)
{#define SEP '\3'//分割符---区分标题、内容和网址// 打开文件，在里面进行写入// 按照二进制的方式进行写入 -- 你写的是什么文档就保存什么std::ofstream out(output, std::ios::out | std::ios::binary);if(!out.is_open()){std::cerr << "open " << output << " failed!" << std::endl;return false;}// 到这里就可以进行文件内容的写入了for(auto &item : results){std::string out_string;out_string = item.title;//标题out_string += SEP;//分割符out_string += item.content;//内容out_string += SEP;//分割符out_string += item.url;//网址out_string += '\n';//换行，表示区分每一个文件// 将字符串内容写入文件中out.write(out_string.c_str(), out_string.size());}out.close();return true;
}
  • 接下来我们做一下测试：
  • /data/raw_html目录下的 raw.txt 就会填入所有的处理完的 html 文档。

尝试查看

至此，我们的parser（去标签+数据清）模块就完成了，为了大家能够更好的理解，下面是一张关系图：

编写建立索引的模块 Index

首先创建 一个 Index.hpp 文件，用来编写 索引模块

该文件主要负责三件事：① 构建索引 、② 正排索引 、③ 倒排索引

构建思路框图：

搜索引擎逻辑：
用户输入【关键字】搜索 → 【倒排索引】搜出 【倒排拉链】 → 倒排拉链中包含所有关键字有关的文档ID及其权重 → 【正派索引】文档ID，得到文档三元素 ， 并按照权重排列呈现给用户

1. 设计节点

  • 正排索引是构建倒排索引的基础
  • 通过给到的关键字，去倒排索引里查找出文档ID，再根据文档ID，找到对应的文档内容
  • 两个节点结构，一个是文档信息的节点，一个是倒排对应的节点；
namespace ns_index
{struct DocInfo //文档信息节点{std::string title;    //文档的标题std::string content;  //文档对应的去标签后的内容std::string url;      //官网文档的urluint64_t doc_id;      //文档的ID};struct InvertedElem //倒排对应的节点{uint64_t doc_id;      //文档IDstd::string word;     //关键字（通过关键字可以找到对应的ID）int weight;           //权重---根据权重对文档进行排序展示};
}

说明：

  • 有 doc_id、word 和 weight；我们可以通过 word 关键字找到对应的文档ID
  • 有文档的信息节点，通过倒排找到的文档ID，就能够在文档信息节点中找到对应的文档所有内容
  • 这两个节点都有doc_id，就像MySQL中外键，相当于两张表产生了关联；

2.基本结构

索引模块最大的两个部分当然是构建正排索引和构建倒排索引，其主要接口如下：

#pragma once#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <fstream>
#include <unordered_map>
#include <mutex>
#include "log.hpp"namespace ns_index
{struct DocInfo // 文档信息节点{std::string title;   // 文档的标题std::string content; // 文档对应的去标签后的内容std::string url;     // 官网文档的urluint64_t doc_id;     // 文档的ID};struct InvertedElem // 倒排对应的节点{uint64_t doc_id;  // 文档IDstd::string word; // 关键字（通过关键字可以找到对应的ID）int weight;       // 权重---根据权重对文档进行排序展示};// 倒排拉链--一个关键字对应了一组文档typedef std::vector<InvertedElem> InvertedList;class Index{private:std::vector<DocInfo> forward_index; // 正排索引// 倒排索引std::unordered_map<std::string, InvertedList> inverted_index;public:Index() {}~Index() {}public:// 根据去标签，格式化后的文档，构建正排和倒排索引// 将数据源的路径：data/raw_html/raw.txt传给input即可，这个函数用来构建索引bool BuildIndex(const std::string &input){return true;}// 根据倒排索引的关键字word，获得倒排拉链InvertedList *GetInvertedList(const std::string &word){//...return nullptr;}// 根据doc_id找到正排索引对应doc_id的文档内容DocInfo *GetForwardIndex(uint64_t doc_id){//...return nullptr;}};
}
  • GetInvertedList函数：根据倒排索引的关键字word，获得倒排拉链（和上面类似）
  • 返回第二个元素
//根据倒排索引的关键字word，获得倒排拉链
InvertedList* GetInvertedList(const std::string &word)
{// word关键字不是在 unordered_map 中，直接去里面找对应的倒排拉链即可auto iter = inverted_index.find(word);if(iter == inverted_index.end()) // 判断是否越界{std::cerr << " have no InvertedList" << std::endl;return nullptr;}// 返回 unordered_map 中的第二个元素--- 倒排拉链return &(iter->second);
}
  • GetForwardIndex函数：根据【正排索引】的 doc_id 找到文档内容
  • 数组下标就是 doc_id
//根据doc_id找到正排索引对应doc_id的文档内容
DocInfo* GetForwardIndex(uint64_t doc_id)
{//如果这个doc_id已经大于正排索引的元素个数，则索引失败if(doc_id >= forward_index.size()){                                                                                                                                                         std::cout << "doc_id out range, error!" << std::endl;return nullptr;}return &forward_index[doc_id];//否则返回相应doc_id的文档内容
}

3.(难点) 构建索引

  • 构建索引的思路正好和用户使用搜索功能的过程正好相反。
  • 思路：一个一个文档正排遍历，为其每个构建先正排索引后构建倒排索引。

步骤：

  • 先把处理干净的文档读取上来，是按行读取，这样就能读到每个html文档
  • 按行读上来每个html文档后，我们就可以开始构建正排索引和倒排索引，此时就要提供两个函数，
  • 分别为BuildForwardIndex（构建正排索引）和 BuildInvertedIndex（构建倒排索引）

基本代码如下：

//根据去标签，格式化后的文档，构建正排和倒排索引
//将数据源的路径：data/raw_html/raw.txt传给input即可，这个函数用来构建索引
bool BuildIndex(const std::string &input)
{//在上面SaveHtml函数中，我们是以二进制的方式进行保存的，那么读取的时候也要按照二进制的方式读取，读取失败给出提示std::ifstream in(input, std::ios::in | std::ios::binary);if(!in.is_open()){std::cerr << "sory, " << input << " open error" << std::endl;return false;}std::string line;int count = 0;while(std::getline(in, line)){DocInfo* doc = BuildForwardIndex(line);//构建正排索引if(nullptr == doc){std::cerr << "build " << line << " error" << std::endl;continue;}BuildInvertedIndex(*doc);//有了正排索引才能构建倒排索引count++;    if(count % 50 == 0)    {    std::cout << "当前已经建立的索引文档：" << count << "个" << std::endl;     }}return true;
}
  • vscode 下的搜索，ctrl+f
1. 构建正排索引（BuildForwardIndex）
  • 在编写构建正排索引的代码前，我们要知道，在构建索引的函数中，我们是按行读取了每个html文件的（每个文件都是这种格式：title\3content\3url...）构建正排索引，就是将DocInfo结构体内的字段进行填充，
  • 这里我们就需要给一个字符串切分的函数，我们写到util.hpp中，
  • 这里我们又要引入一个新的方法——boost库当中的切分字符串函数split；

代码如下：

class StringUtil{public://切分字符串static void Splist(const std::string &target, std::vector<std::string> *out, const std::string &sep){//boost库中的split函数boost::split(*out, target, boost::is_any_of(sep), boost::token_compress_on);}
};

boost::split(*out, target, boost::is_any_of(sep), boost::token_compress_on);

  • 第一个参数：表示你要将切分的字符串放到哪里
  • 第二个参数：表示你要切分的字符串
  • 第三个参数：表示分割符是什么，不管是多个还是一个
  • 第四个参数：它是默认可以不传，即切分的时候不压缩，不压缩就是保留空格

如：字符串为aaaa\3\3bbbb\3\3cccc\3\3d

  • 如果不传第四个参数 结果为aaaa bbbb cccc d
  • 如果传第四个参数为boost::token_compress_on 结果为aaaabbbbccccd
  • 如果传第四个参数为boost::token_compress_off 结果为aaaa bbbb cccc d

构建正排索引的编写：

//构建正排索引
DocInfo* BuildForwardIndex(const std::string &line)
{// 1.解析line，字符串切分// 将line中的内容且分为3段：原始为title\3content\3url\3// 切分后：title content urlstd::vector<std::string> results;std::string sep = "\3"; //行内分隔符ns_util::StringUtil::Splist(line, &results, sep);//字符串切分                                                                                             if(results.size() != 3)                                             {                                                                   return nullptr;                                                 }                                                                   // 2.字符串进行填充到DocInfo                                        DocInfo doc;                                                        doc.title = results[0];                                             doc.content = results[1];                                           doc.url = results[2];                                               doc.doc_id = forward_index.size(); //先进行保存id，在插入，对应的id就是当前doc在vector中的下标// 3.插入到正排索引的vector                                         forward_index.push_back(std::move(doc)); //使用move可以减少拷贝带来的效率降低return &forward_index.back();                                       
}
2.❗构建倒排索引

原理图：

总的思路：

  • 对 title 和 content 进行分词（使用cppjieba）
  • 在分词的时候，必然会有某些词在 title 和 content 中出现过；我们这里还需要做一个处理，就是对每个词进行词频统计（你可想一下，你在搜索某个关键字的时候，为什么有些文档排在前面，而有些文档排在最后）这主要是词和文档的相关性
  • 自定义相关性：我们有了词和文档的相关性的认识后，就要来自己设计这个相关性；我们把出现在title中的词，其权重更高，在content中，其权重低一些（如：让出现在title中的词的词频x10，出现在content中的词的词频x1，两者相加的结果称之为该词在整个文档中的权重）
  • 根据这个权重，我们就可以对所有文档进行权重排序，进行展示，权重高的排在前面展示，权重低的排在后面展示

我们之前的基本结构代码：

//倒排拉链节点
struct InvertedElem{uint64_t doc_id;  //文档的IDstd::string word; //关键词int weight;       //权重
};//倒排拉链
typedef std::vector<InvertedElem> InvertedList;//倒排索引一定是一个关键字和一组(个)InvertedElem对应[关键字和倒排拉链的映射关系]
std::unordered_map<std::string, InvertedList> inverted_index;//文档信息节点
struct DocInfo{std::string title;   //文档的标题std::string content; //文档对应的去标签之后的内容std::string url;     //官网文档urluint64_t doc_id;     //文档的ID
};
  1. 需要对 title && content都要先分词 -- 使用jieba分词
  • title: 吃/葡萄/吃葡萄(title_word)
    content：吃/葡萄/不吐/葡萄皮(content_word)
  1. 词频统计 它是包含标题和内容的，我们就需要有一个结构体，来存储每一篇文档中每个词出现在title和content中的次数，伪代码如下：
//词频统计的结点
struct word_cnt
{int title_cnt;  //词在标题中出现的次数int content_cnt;//词在内容中出现的次数
}
  • 统计这些次数之后
  • 我们还需要将词频和关键词进行关联，文档中的每个词都要对应一个词频结构体，
  • 这样我们通过关键字就能找到其对应的词频结构体，
  • 通过这个结构体就能知道该关键字在文档中的title和content中分别出现了多少次，
  • 下一步就可以进行权重的计算。
  • 这里我们就可以使用数据结构unordered_map来进行存储。

伪代码如下：

//关键字和词频结构体的映射
std::unordered_map<std::string, word_cnt> word_map;
//关键字就能找到其对应的词频结构体
for(auto& word : title_word)
{// 一个关键词 对应 标题 中出现的次数word_map[word].title_cnt++; //吃（1）/葡萄（1）/吃葡萄（1）
}//范围for进行遍历，对content中的词进行词频统计
for(auto& word : content_word)
{// 一个关键词 对应 内容 中出现的次数word_map[word].content_cnt++; //吃（1）/葡萄（1）/不吐（1）/葡萄皮（1）
}
  1. 自定义相关性

知道了在文档中，标题 和 内容 每个词出现的次数，接下来就需要我们自己来设计相关性了，伪代码如下：

//遍历刚才那个unordered_map<std::string, word_cnt> word_map;
for(auto& word : word_map)
{struct InvertedElem elem;//定义一个倒排拉链节点，然后填写相应的字段elem.doc_id = 123;elem.word = word.first;  // word.first-> 关键字elem.weight = 10*word.second.title_cnt + word.second.content_cnt ;//权重计算// 将关键字 对应的 倒排拉链节点 保存到 对应的倒排拉链这个 数组中inverted_index[word.first].push_back(elem);//最后保存到倒排索引的数据结构中
}//倒排索引结构如下： 一个关键字 对应的 倒排拉链（一个或一组倒排节点）
//std::unordered_map<std::string, InvertedList> inverted_index;//倒排索引结构体  -- 一个倒排拉链节点
struct InvertedElem
{uint64_t doc_id;   // 文档IDstd::string word; // 文档相关关键字int weight;        // 文档权重
};//倒排拉链
typedef std::vector<InvertedElem> InvertedList;

至此就是倒排索引比较完善的原理介绍和代码思路

3.1 cppjieba分词工具的安装和使用

获取链接：cppjieba 下载链接 里面有详细的教程

  • 我们这里可以使用 git clone，如下
  • git clone https://github.com/yanyiwu/cppjieba

  • 查看 cppjieba 目录，里面包含如下：

这是别人的写好的一个开源项目，我们来测试一下~

要注意头文件的路径，我们先来修改一下头文件的路径，它本身是要使用cppjieba/Jieba.hpp的，我们看一下这个头文件的具体路径：

路径是：cppjieba/include/cppjieba/Jieba.hpp

我们发现

我们可以找到开源项目中的测试文件来进行 test

引入这个头文件，我们不能直接引入，需要使用软连接：

尝试编译后发现

此时，我们还是需要对这个头文件进行软连接，我们通过查找，发现有这么一个路径：

但是里面什么东西都没有，这是我在联系项目中出现的问题，经过我去GitHub查找一番后，发现它在另外一个压缩包里：

下载好如下:

进入它里面，看是否有我们需要的内容

此时我们只需要将它 拷贝到 include/cppjieba/ 下即可

cp -r limonp/include/limonp/ test/cppjieba/include/cppjieba/

我们将路径都完善之后，接下来，我们 选取局部测试代码 编译运行一下

int main(int argc, char** argv) 
{cppjieba::Jieba jieba(DICT_PATH, HMM_PATH, USER_DICT_PATH, IDF_PATH, STOP_WORD_PATH);  vector<string> words;  // 接收切分的词string s;s = "小明硕士毕业于中国科学院计算所";cout << "原句：" << s << endl;jieba.CutForSearch(s, words);cout << "分词后：";for (auto& word : words){cout << word << " | ";}cout << endl;
}

熟悉完上面的操作后，就可以在我们的项目中引入头文件，来使用cppjieba分词工具啦~

3.2 引入cppjieba到项目中

将软链接建立好之后，我们在util.hpp中编写一个jieba分词的类，主要是为了方便后期其他地方需要使用的时候，可以直接调用。

首先我们先看一下之前的测试代码： 可以发现分词用到的 词库和函数

我们在util.hpp中创建一个 JiebaUtil的分词工具类，建立软连接

util.hpp代码如下：

#pragma once
#include <iostream>
#include <string>
#include <fstream>
#include <vector>#include <boost/algorithm/string.hpp>
#include "cppjieba/Jieba.hpp" namespace ns_util
{class FileUtil{                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        public://输入文件名，将文件内容读取到out中static bool ReadFile(const std::string &file_path, std::string *out){// 读取 file_path（一个.html文件） 中的内容  -- 打开文件std::ifstream in(file_path, std::ios::in);//文件打开失败检查if(!in.is_open()){std::cerr << "open file " << file_path << " error" << std::endl;return false;}//读取文件内容std::string line;//while(bool),getline的返回值istream会重载操作符bool，读到文件尾eofset被设置并返回false//如何理解getline读取到文件结束呢？？getline的返回值是一个&，while(bool), 本质是因为重载了强制类型转化while(std::getline(in, line)) // 每循环一次，读取的是文件的一行内容{*out += line;    // 将文件内容保存在 *out 里面}in.close(); // 关掉文件return true;}};class StringUtil{public://切分字符串static void Splist(const std::string &target, std::vector<std::string> *out, const std::string &sep){//boost库中的split函数boost::split(*out, target, boost::is_any_of(sep), boost::token_compress_on);}};//下面这5个是分词时所需要的词库路径const char* const DICT_PATH = "./dict/jieba.dict.utf8";    const char* const HMM_PATH = "./dict/hmm_model.utf8";    const char* const USER_DICT_PATH = "./dict/user.dict.utf8";    const char* const IDF_PATH = "./dict/idf.utf8";    const char* const STOP_WORD_PATH = "./dict/stop_words.utf8";  class JiebaUtil    {    private:    static cppjieba::Jieba jieba; //定义静态的成员变量（需要在类外初始化）   public:    static void CutString(const std::string &src, std::vector<std::string> *out)    {   //调用CutForSearch函数，第一个参数就是你要对谁进行分词，第二个参数就是分词后的结果存放到哪里jieba.CutForSearch(src, *out);    }     };//类外初始化，就是将上面的路径传进去，具体和它的构造函数是相关的，具体可以去看一下源代码cppjieba::Jieba JiebaUtil::jieba(DICT_PATH, HMM_PATH, USER_DICT_PATH, IDF_PATH, STOP_WORD_PATH);
}

倒排索引代码

构建倒排索引相对复杂一些，只要将上面倒排索引的原理和伪代码的思路；理解到位后，下面的代码就比较简单了。

//构建倒排索引
bool BuildInvertedIndex(const DocInfo &doc)    
{   //词频统计结构体 struct word_cnt    {    int title_cnt;    int content_cnt;    word_cnt():title_cnt(0), content_cnt(0){}    };    std::unordered_map<std::string, word_cnt> word_map; //用来暂存词频的映射表    //对标题进行分词    std::vector<std::string> title_words;    ns_util::JiebaUtil::CutString(doc.title, &title_words);      //对标题进行词频统计       for(auto s : title_words)     {    boost::to_lower(s); // 将我们的分词进行统一转化成为小写的    word_map[s].title_cnt++;//如果存在就获取，不存在就新建    }    //对文档内容进行分词    std::vector<std::string> content_words;    ns_util::JiebaUtil::CutString(doc.content, &content_words);    //对文档内容进行词频统计       for(auto s : content_words)      {    boost::to_lower(s); // 将我们的分词进行统一转化成为小写的    word_map[s].content_cnt++;    }    #define X 10    
#define Y 1  //最终构建倒排  for(auto &word_pair : word_map)    {    InvertedElem item;    item.doc_id = doc.doc_id; //倒排索引的id即文档id   item.word = word_pair.first;    item.weight = X * word_pair.second.title_cnt + Y * word_pair.second.content_cnt;    InvertedList& inverted_list = inverted_index[word_pair.first];    inverted_list.push_back(std::move(item));    }    return true;    
}

下篇文章将继续对项目进行讲解~

补充：

写项目突然想到一个有意思的点~

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阿里云镜像源无法访问？使用 DaoCloud 镜像源加速 Docker 下载（Linux 和 Windows 配置指南）

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&#x1f680; 作者主页&#xff1a; 有来技术 &#x1f525; 开源项目&#xff1a; youlai-mall &#x1f343; vue3-element-admin &#x1f343; youlai-boot &#x1f343; vue-uniapp-template &#x1f33a; 仓库主页&#xff1a; GitCode&#x1f4ab; Gitee &#x1f…
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java ：String 类

java ：String 类

在我们之前的讲解中我们已经了解了很多的Java知识&#xff0c;这节我们讲Java中字符如何定义以及关于String如何使用还有常见的string函数。 【本节目标】 1. 认识 String 类 2. 了解 String 类的基本用法 3. 熟练掌握 String 类的常见操作 4. 认识字符串常量池 5. 认识 …
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江协科技STM32学习- P21 ADC模数转换器

江协科技STM32学习- P21 ADC模数转换器

&#x1f680;write in front&#x1f680; &#x1f50e;大家好&#xff0c;我是黄桃罐头&#xff0c;希望你看完之后&#xff0c;能对你有所帮助&#xff0c;不足请指正&#xff01;共同学习交流 &#x1f381;欢迎各位→点赞&#x1f44d; 收藏⭐️ 留言&#x1f4dd;​…
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基于SpringCloud的WMS管理系统源码

基于SpringCloud的WMS管理系统源码

商品管理&#xff1a;商品类型&#xff0c;规格&#xff0c;详情等设置。 采购管理&#xff1a;采购单录入。 销售管理&#xff1a;销售单录入。 库存管理&#xff1a;库存查询、库存日志 采用前后端分离的模式&#xff0c;微服务版本前端 后端采用Spring Boot、Spring Cl…
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python实现放烟花效果庆祝元旦

python实现放烟花效果庆祝元旦

马上就要2025年元旦啦&#xff0c;提前祝大家新年快乐 完整代码下载地址&#xff1a;https://download.csdn.net/download/ture_mydream/89926458
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vLLM推理部署Qwen2.5

vLLM推理部署Qwen2.5

vLLM vLLM 是一个用于大模型推理的高效框架。它旨在提供高性能、低延迟的推理服务&#xff0c;并支持多种硬件加速器&#xff0c;如 GPU 和 CPU。 vLLM 适用于大批量Prompt输入&#xff0c;并对推理速度要求高的场景&#xff0c;吞吐量比HuggingFace Transformers高10多倍。 …
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手指关节分割系统：视觉算法突破

手指关节分割系统：视觉算法突破

手指关节分割系统源码&#xff06;数据集分享 [yolov8-seg-C2f-RFAConv&#xff06;yolov8-seg-fasternet-bifpn等50全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示] 1.研究背景与意义 项目参考ILSVRC ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 项目来源AAAI Glob…
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灵动AI：艺术与科技的融合

灵动AI：艺术与科技的融合

灵动AI视频官网地址&#xff1a;https://aigc.genceai.com/ 灵动AI 科技与艺术的完美融合之作。它代表着当下最前沿的影像技术&#xff0c;为我们带来前所未有的视觉盛宴。 AI 视频以强大的人工智能算法为基石&#xff0c;能够自动分析和理解各种场景与主题。无论是壮丽的自然…
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网络学习/复习2套接字

网络学习/复习2套接字

LinuxCode/code26 zc/C语言程序学习 - 码云 - 开源中国
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c语言中整数在内存中的存储

c语言中整数在内存中的存储

整数的二进制表示有三种&#xff1a;原码&#xff0c;反码&#xff0c;补码 有符号的整数&#xff0c;三种表示方法均有符号位和数值位两部分&#xff0c;符号位都是用‘0’表示“正&#xff0c;用1表示‘负’ 最高位的以为被当作符号位&#xff0c;剩余的都是数值位。 整数…
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python 制作 发货单 （生成 html, pdf）

python 制作 发货单 （生成 html, pdf）

起因&#xff0c; 目的: 某个小店&#xff0c;想做个发货单。 过程: 先写一个 html 模板。准备数据&#xff0c; 一般是从数据库读取&#xff0c;也可以是 json 格式&#xff0c;或是 python 字典。总之&#xff0c;是数据内容。使用 jinja2 来渲染模板。最终的结果可以是 h…
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