我目前正在使用 lucene 索引网页。目的是能够快速提取哪个页面包含某个表达式(通常是 1、2 或 3 个词)，以及页面中还包含哪些其他词(或其中的 1 到 3 个词组)。 这将用于构建/丰富/更改词库(固定词汇)。
从我找到的文章来看，问题似乎是找到n-grams (或木瓦)。
Lucene 有一个 ShingleFilter , 一个 ShingleMatrixFilter , 和一个 ShingleAnalyzerWrapper ，这似乎与此任务有关。
从这里presentation ，我了解到 Lucene 还可以搜索由固定数量的单词(称为 slops)分隔的术语。提供了一个例子here .
但是，我不清楚这些方法之间的区别？它们是根本不同的，还是您必须做出的性能/索引大小选择？
ShingleMatrixFilter 和 ShingleFilter 有什么区别？
希望 Lucene 专家能找到这个问题，并回答 ;-) !
最佳答案
使用 phrase 和 shingle 的区别主要在于性能和评分。
当在索引中有单个单词的典型情况下使用短语查询(比如“foo bar”)时，短语查询必须遍历“foo”和“bar”的倒排索引，并找到同时包含这两个词的文档术语，然后遍历每个文档中的位置列表，以找到“foo”出现在“bar”之前的位置。
这对性能和评分都有一些影响:
- 必须对位置 (.prx) 进行索引和搜索，这就像倒排索引的附加“维度”，会增加索引和搜索时间
- 因为倒排索引中只出现个别术语，所以没有计算真正的“短语 IDF”(这可能不会影响您)。因此，这是基于术语 IDF 的总和来近似计算的。
另一方面，如果你使用 shingles，你也在索引单词 n-gram，换句话说，如果你使用 shingling 到 2，你也会在索引中有像“foo bar”这样的术语。这意味着对于这个短语查询，它将被解析为一个简单的 TermQuery，而不使用任何位置列表。由于它现在是一个“真正的术语”，因此 IDF 一词将是准确的，因为我们确切地知道这个“术语”存在多少文档。
但是使用带状疱疹也有一些成本:
- 增加了术语词典、术语索引和帖子列表的大小，尽管这可能是一个公平的权衡，尤其是当您完全使用 Field.setIndexOptions 完全禁用位置时。
- 索引分析阶段的一些额外成本:尽管 ShingleFilter 优化得很好并且速度非常快。
- 没有明显的方法来计算“草率的短语查询”或不精确的短语匹配，尽管这可以近似计算，例如对于带有大小为 2 的带状疱疹的短语“foo bar baz”，您将有两个标记:foo_bar、bar_baz，并且您可以通过一些 lucene 的其他查询(如 BooleanQuery)实现搜索以获得不精确的近似值。
一般来说，使用 Shingles 或 CommonGrams 索引 word-ngrams 只是一种权衡(相当专家)，以降低位置查询的成本或提高短语评分。
但是这个东西有真实的用例，这里有一个很好的例子: http://www.hathitrust.org/blogs/large-scale-search/slow-queries-and-common-words-part-2
关于java - 短语查询和使用 shingle 过滤器有什么区别？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8582531/