C＃查找搜索结果显示的相关文档片段
https://stackoverflow.com/questions/282002
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08-07-2019 - |
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Russian题
在开发搜索我正在构建的网站时，我决定采用廉价而快捷的方式使用Microsoft Sql Server的全文搜索引擎，而不是像Lucene.Net那样更强大。
我希望拥有的其中一项功能是google-esque相关文档摘要。我很快找到了确定“相关”的信息。片段比我意识到的更难。
我想根据找到的文本中的搜索字词密度选择代码段。所以，基本上，我需要在文本中找到最密集的搜索词。通道是一些任意数量的字符（比如200 - 但它确实没关系）。
我的第一个想法是在循环中使用.IndexOf（）并构建一个术语距离数组（从先前找到的术语中减去找到的术语的索引），然后......什么？将任意两个，任意三个，任意四个，任意五个顺序数组元素相加，并使用总和最小的元素（因此，搜索项之间的最小距离）。
这看起来很乱。
有没有一种既定的，更好的，或更明显的方式来做到这一点，而不是我想出来的？
解决方案
虽然它是用Java实现的，但您可以在此处看到针对该问题的一种方法： http://rcrezende.blogspot.com/2010/08 /smallest-relevant-text-snippet-for.html
其他提示
我知道这个线程已经过时了，但是上周我试了一下，背面很痛苦。这远非完美，但这就是我想出来的。
代码段生成器：
public static string SelectKeywordSnippets(string StringToSnip, string[] Keywords, int SnippetLength)
{
string snippedString = "";
List<int> keywordLocations = new List<int>();
//Get the locations of all keywords
for (int i = 0; i < Keywords.Count(); i++)
keywordLocations.AddRange(SharedTools.IndexOfAll(StringToSnip, Keywords[i], StringComparison.CurrentCultureIgnoreCase));
//Sort locations
keywordLocations.Sort();
//Remove locations which are closer to each other than the SnippetLength
if (keywordLocations.Count > 1)
{
bool found = true;
while (found)
{
found = false;
for (int i = keywordLocations.Count - 1; i > 0; i--)
if (keywordLocations[i] - keywordLocations[i - 1] < SnippetLength / 2)
{
keywordLocations[i - 1] = (keywordLocations[i] + keywordLocations[i - 1]) / 2;
keywordLocations.RemoveAt(i);
found = true;
}
}
}
//Make the snippets
if (keywordLocations.Count > 0 && keywordLocations[0] - SnippetLength / 2 > 0)
snippedString = "... ";
foreach (int i in keywordLocations)
{
int stringStart = Math.Max(0, i - SnippetLength / 2);
int stringEnd = Math.Min(i + SnippetLength / 2, StringToSnip.Length);
int stringLength = Math.Min(stringEnd - stringStart, StringToSnip.Length - stringStart);
snippedString += StringToSnip.Substring(stringStart, stringLength);
if (stringEnd < StringToSnip.Length) snippedString += " ... ";
if (snippedString.Length > 200) break;
}
return snippedString;
}
将在示例文本中找到所有关键字索引的函数
private static List<int> IndexOfAll(string haystack, string needle, StringComparison Comparison)
{
int pos;
int offset = 0;
int length = needle.Length;
List<int> positions = new List<int>();
while ((pos = haystack.IndexOf(needle, offset, Comparison)) != -1)
{
positions.Add(pos);
offset = pos + length;
}
return positions;
}
它的执行有点笨拙。它的工作方式是找到字符串中所有关键字的位置。然后检查没有关键字彼此之间的距离比所需的片段长度更接近，这样片段就不会重叠（这就是它有点不合适......）。然后抓住以关键字位置为中心的所需长度的子串，并将整个事物拼接在一起。
我知道这已经晚了几年，但发布以防万一这可能有助于有人遇到这个问题。
这是一个很好的问题：）
我想我会创建一个索引向量：对于每个单词，如果搜索项或其他为0，则创建一个条目1.然后找到i使得sum（indexvector [i：i + maxlength]）最大化。
这实际上可以相当有效地完成。从第一个maxlength字中的searchterms数开始。然后，当你继续前进时，如果indexvector [i] = 1（即你增加i时即将丢失该搜索项），减少你的计数器，如果indexvector [i + maxlength + 1] = 1则增加它。随着时间的推移，跟踪具有最高计数器值的i。
一旦你得到你最喜欢的我，你仍然可以做微调，看看你是否可以减少实际尺寸而不影响你的柜台，例如为了找到句子边界或其他什么。或者像选择一些具有等效计数器值的正确i。
不确定这是否比你的方法更好 - 它是一个不同的方法。
您可能还想查看有关该主题的本文，该主题还有另一个基线： http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.72.4357&rep=rep1&type=pdf
public class Highlighter
{
private class Packet
{
public string Sentence;
public double Density;
public int Offset;
}
public static string FindSnippet(string text, string query, int maxLength)
{
if (maxLength < 0)
{
throw new ArgumentException("maxLength");
}
var words = query.Split(' ').Where(w => !string.IsNullOrWhiteSpace(w)).Select(word => word.ToLower()).ToLookup(s => s);
var sentences = text.Split('.');
var i = 0;
var packets = sentences.Select(sentence => new Packet
{
Sentence = sentence,
Density = ComputeDensity(words, sentence),
Offset = i++
}).OrderByDescending(packet => packet.Density);
var list = new SortedList<int, string>();
int length = 0;
foreach (var packet in packets)
{
if (length >= maxLength || packet.Density == 0)
{
break;
}
string sentence = packet.Sentence;
list.Add(packet.Offset, sentence.Substring(0, Math.Min(sentence.Length, maxLength - length)));
length += packet.Sentence.Length;
}
var sb = new List<string>();
int previous = -1;
foreach (var item in list)
{
var offset = item.Key;
var sentence = item.Value;
if (previous != -1 && offset - previous != 1)
{
sb.Add(".");
}
previous = offset;
sb.Add(Highlight(sentence, words));
}
return String.Join(".", sb);
}
private static string Highlight(string sentence, ILookup<string, string> words)
{
var sb = new List<string>();
var ff = true;
foreach (var word in sentence.Split(' '))
{
var token = word.ToLower();
if (ff && words.Contains(token))
{
sb.Add("[[HIGHLIGHT]]");
ff = !ff;
}
if (!ff && !string.IsNullOrWhiteSpace(token) && !words.Contains(token))
{
sb.Add("[[ENDHIGHLIGHT]]");
ff = !ff;
}
sb.Add(word);
}
if (!ff)
{
sb.Add("[[ENDHIGHLIGHT]]");
}
return String.Join(" ", sb);
}
private static double ComputeDensity(ILookup<string, string> words, string sentence)
{
if (string.IsNullOrEmpty(sentence) || words.Count == 0)
{
return 0;
}
int numerator = 0;
int denominator = 0;
foreach(var word in sentence.Split(' ').Select(w => w.ToLower()))
{
if (words.Contains(word))
{
numerator++;
}
denominator++;
}
if (denominator != 0)
{
return (double)numerator / denominator;
}
else
{
return 0;
}
}
}
示例：
突出显示“光学流动被定义为图像中结构光的变化，例如，由于眼球或相机与场景之间的相对运动，在视网膜或相机的传感器上。文献中的进一步定义突出了光学流动的不同特性。 “光流”
输出：
[[HIGHLIGHT]]光学流[[ENDHIGHLIGHT]]定义为结构化的变化 图像中的光，e ...文献中的进一步定义突出了diff [[HIGHLIGHT]]光流[[ENDHIGHLIGHT]]
的特性嗯，这是我使用上面描述的算法制作的黑客攻击版本。我认为这不是那么好。它使用三个（计数em，三个！）循环一个数组和两个列表。但是，它总比没有好。我还硬编码了最大长度，而不是将其变成参数。
private static string FindRelevantSnippets(string infoText, string[] searchTerms)
{
List<int> termLocations = new List<int>();
foreach (string term in searchTerms)
{
int termStart = infoText.IndexOf(term);
while (termStart > 0)
{
termLocations.Add(termStart);
termStart = infoText.IndexOf(term, termStart + 1);
}
}
if (termLocations.Count == 0)
{
if (infoText.Length > 250)
return infoText.Substring(0, 250);
else
return infoText;
}
termLocations.Sort();
List<int> termDistances = new List<int>();
for (int i = 0; i < termLocations.Count; i++)
{
if (i == 0)
{
termDistances.Add(0);
continue;
}
termDistances.Add(termLocations[i] - termLocations[i - 1]);
}
int smallestSum = int.MaxValue;
int smallestSumIndex = 0;
for (int i = 0; i < termDistances.Count; i++)
{
int sum = termDistances.Skip(i).Take(5).Sum();
if (sum < smallestSum)
{
smallestSum = sum;
smallestSumIndex = i;
}
}
int start = Math.Max(termLocations[smallestSumIndex] - 128, 0);
int len = Math.Min(smallestSum, infoText.Length - start);
len = Math.Min(len, 250);
return infoText.Substring(start, len);
}
我能想到的一些改进是返回多个“片段”。长度较短，长度较长 - 这样可以对文档的多个部分进行采样。
我采取了另一种方法，也许它会帮助某人......
首先，它会在我的情况下使用IgnoreCase搜索它是否出现在你的情况下（当然你自己更改了这个）。 然后我在每个分隔符上创建一个正则表达式匹配列表，并搜索该单词的第一个匹配项（允许部分不区分大小写的匹配）。 从该索引中，我得到了前面和后面的10个匹配，这就是代码片段。
public static string GetSnippet(string text, string word)
{
if (text.IndexOf(word, StringComparison.InvariantCultureIgnoreCase) == -1)
{
return "";
}
var matches = new Regex(@"\b(\S+)\s?", RegexOptions.Singleline | RegexOptions.Compiled).Matches(text);
var p = -1;
for (var i = 0; i < matches.Count; i++)
{
if (matches[i].Value.IndexOf(word, StringComparison.InvariantCultureIgnoreCase) != -1)
{
p = i;
break;
}
}
if (p == -1) return "";
var snippet = "";
for (var x = Math.Max(p - 10, 0); x < p + 10; x++)
{
snippet += matches[x].Value + " ";
}
return snippet;
}
如果你使用CONTAINSTABLE你会得到一个RANK，这实际上是一个密度值 - RANK值越高，密度越高。这样，您只需运行查询即可获得所需的结果，而不必在返回数据时对其进行按摩。
刚才写了一个函数来做这个。你想传入：
输入：
文档文字
这是您正在摘录的文档的全文。您很可能希望从此文档中删除任何BBCode / HTML。
原始查询
用户输入的字符串作为搜索
片段长度
您希望显示的片段长度。
返回值：
启动文档文本的索引以从中获取代码段。要获取代码段，只需执行 documentText.Substring（returnValue，snippetLength）。这样做的好处是你知道片段是从开始/结束/中间获取的，所以你可以添加一些装饰，比如 ... ，如果你希望在片段的开头/结尾。
性能
设置为 1 的 resolution 将找到最佳代码段，但一次将窗口移动到1个字符。将此值设置得更高以加快执行速度。
调整菜谱方案
您可以根据需要计算得分。在这个例子中，我已经完成了 Math.pow（wordLength，2）来支持更长的单词。
private static int GetSnippetStartPoint(string documentText, string originalQuery, int snippetLength)
{
// Normalise document text
documentText = documentText.Trim();
if (string.IsNullOrWhiteSpace(documentText)) return 0;
// Return 0 if entire doc fits in snippet
if (documentText.Length <= snippetLength) return 0;
// Break query down into words
var wordsInQuery = new HashSet<string>();
{
var queryWords = originalQuery.Split(' ');
foreach (var word in queryWords)
{
var normalisedWord = word.Trim().ToLower();
if (string.IsNullOrWhiteSpace(normalisedWord)) continue;
if (wordsInQuery.Contains(normalisedWord)) continue;
wordsInQuery.Add(normalisedWord);
}
}
// Create moving window to get maximum trues
var windowStart = 0;
double maxScore = 0;
var maxWindowStart = 0;
// Higher number less accurate but faster
const int resolution = 5;
while (true)
{
var text = documentText.Substring(windowStart, snippetLength);
// Get score of this chunk
// This isn't perfect, as window moves in steps of resolution first and last words will be partial.
// Could probably be improved to iterate words and not characters.
var words = text.Split(' ').Select(c => c.Trim().ToLower());
double score = 0;
foreach (var word in words)
{
if (wordsInQuery.Contains(word))
{
// The longer the word, the more important.
// Can simply replace with score += 1 for simpler model.
score += Math.Pow(word.Length, 2);
}
}
if (score > maxScore)
{
maxScore = score;
maxWindowStart = windowStart;
}
// Setup next iteration
windowStart += resolution;
// Window end passed document end
if (windowStart + snippetLength >= documentText.Length)
{
break;
}
}
return maxWindowStart;
}
您可以添加更多内容，例如，您可能需要尝试比较 SOUNDEX ，其中权重soundex匹配的内容少于完全匹配。
