java - 计算lucene中的匹配字符串百分比

Question

我在我的java应用程序中使用了Lucene算法来从索引中找出匹配的字符串。 我已经从所有命中中取出了前 5 个顶级文档，但我想检查或计算原始字符串和匹配字符串的匹配存在。 在Lucene中可以吗？ Lucene有什么方法可以查到吗？ 例如:-

    original string = I am good.

    matching string = am good.

    % of matching = 95    

Answer 1

当您说匹配百分比时，您的意思是什么？如果您想知道结果文档中包含多少个原始文本单词(例如您的情况是 3 个单词中的 2 个单词) 那么你可以使用term vectors要完成工作，请获取字段和文档的术语 vector 并迭代术语，看看您要查找的内容中是否有术语。或者甚至您可以存储字符串并获取整个内容并进行数学计算(如果存储不是问题)。 当前lucene使用vector space model (将从版本 6x 更改为 BM25)用于计算分数并为您提供 ScroeDoc 的匹配分数 但是分数文档给出了十进制值，如果足够则使用它。

如果这不能回答问题，请提供有关如何使用样本进行计算的更多详细信息。

希望这有帮助。

PS，我编写了简单的脚本，因此您可以根据需要查看并更正它:

package org.query;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.core.WhitespaceAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.TermToBytesRefAttribute;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.FieldType;
import org.apache.lucene.index.*;
import org.apache.lucene.search.*;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;
import org.apache.lucene.util.BytesRef;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

/**
 * Created by ekamolid on 11/2/2015.
 */
public class LevenshteinTest {
    private RAMDirectory directory;
    private IndexSearcher searcher;
    private IndexReader reader;
    private Analyzer analyzer;

    @Before
    public void setUp() throws Exception {
        directory = new RAMDirectory();

        analyzer = new WhitespaceAnalyzer();
        IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, new IndexWriterConfig(analyzer));

        Document doc = new Document();
        FieldType fieldType = new FieldType();
        fieldType.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS_AND_FREQS);
        fieldType.setStoreTermVectors(true);
        doc.add(new Field("f", "the quick brown fox jumps over the lazy dog", fieldType));
        writer.addDocument(doc);

        doc = new Document();
        doc.add(new Field("f", "the quick red fox jumps over the sleepy cat", fieldType));
        writer.addDocument(doc);

        doc = new Document();
        doc.add(new Field("f", "quiick caar went xyztz dog", fieldType));
        writer.addDocument(doc);

        writer.close();

        reader = DirectoryReader.open(directory);
        searcher = new IndexSearcher(reader);
    }

    public static int distance(String a, String b) { //code is taken from http://rosettacode.org/wiki/Levenshtein_distance#Java
        a = a.toLowerCase();
        b = b.toLowerCase();
        // i == 0
        int[] costs = new int[b.length() + 1];
        for (int j = 0; j < costs.length; j++)
            costs[j] = j;
        for (int i = 1; i <= a.length(); i++) {
            // j == 0; nw = lev(i - 1, j)
            costs[0] = i;
            int nw = i - 1;
            for (int j = 1; j <= b.length(); j++) {
                int cj = Math.min(1 + Math.min(costs[j], costs[j - 1]), a.charAt(i - 1) == b.charAt(j - 1) ? nw : nw + 1);
                nw = costs[j];
                costs[j] = cj;
            }
        }
        return costs[b.length()];
    }


    @Test
    public void test1() throws Exception {
        String s = "quick caar dog";
        TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("abc", s);
        TermToBytesRefAttribute termAttribute = tokenStream.getAttribute(TermToBytesRefAttribute.class);
        Set<String> stringSet = new HashSet<>();
        tokenStream.reset();
        BooleanQuery.Builder builder = new BooleanQuery.Builder();
        while (tokenStream.incrementToken()) {
            stringSet.add(termAttribute.getBytesRef().utf8ToString());
            Query query = new FuzzyQuery(new Term("f", termAttribute.getBytesRef().utf8ToString()), 2); //search only 2 edits
            builder.add(query, BooleanClause.Occur.SHOULD);
        }
        TopDocs hits = searcher.search(builder.build(), 10);
        int exactMatch = 0;
        int match1 = 0;
        int match2 = 0;
        for (ScoreDoc scoreDoc : hits.scoreDocs) {
            exactMatch = match1 = match2 = 0;
            Terms terms = reader.getTermVector(scoreDoc.doc, "f");
            TermsEnum termsEnum = terms.iterator();
            while (true) {
                BytesRef bytesRef = termsEnum.next();
                if (bytesRef == null) {
                    break;
                }
                String str = bytesRef.utf8ToString();
                if (stringSet.contains(str)) {
                    exactMatch++;
                    continue;
                }
                for (String s1 : stringSet) {
                    int distance = distance(s1, str);
                    if (distance <= 1) {
                        match1++;
                    } else if (distance <= 2) {
                        match2++;
                    }
                }
            }
            System.out.print(" doc=" + scoreDoc.doc);
            System.out.print(" exactMatch=" + exactMatch);
            System.out.print(" match1=" + match1);
            System.out.println(" match2=" + match1);
        }
    }
}

我得到的输出是:

 doc=2 exactMatch=2 match1=1 match2=1
 doc=1 exactMatch=1 match1=0 match2=0
 doc=0 exactMatch=2 match1=0 match2=0

这是工作代码，告诉我们有多少个字符是完全匹配的，其中有多少是 1 个字符差异和 2 个字符差异。因此，您可以将您的登录信息放在那里，根据您手头的数字计算百分比。由于您正在迭代文档，这可能会慢一些，但您应该将结果限制为特定数字(示例中的10)，这样就不会慢。