阿里面试宝典（五）：搜索引擎
本帖最后由 levycui 于 2020-11-24 20:03 编辑问题导读：
1、搜索引擎有哪些特点（优势）？
2、搜索引擎使用到哪些场景中？
3、如何将原文档传给分次组件？
4、如何将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer)？
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搜索引擎
概述
全文搜索就是对文本数据的一种搜索方式，文本数据的都多，可以分为顺序搜索法和索引搜索法，，全文检索使用的是索引搜索法
特点（优势）：
[*]做了相关度排序
[*]对文本中的关键字做了高亮显示
[*]摘要截取
[*]只关注文本，不考虑语义
[*]搜索效果更加精确——基于单词搜索，比如搜索Java的时候找不到JavaScript，因为它们是不同的两个单词
使用场景：
[*]替换数据库的模糊查询，提高查询速度，降低数据库压力，增强了查询效率
[*]数据库模糊查询缺点：查询速度慢，左模糊和全模糊会使索引失效，没有相关度排序，没有对文本中关键字
[*]做高亮显示，搜索效果不好
[*]全文检索是搜索引擎的基础
[*]只对“指定领域”的网站进行索引和搜索，即垂直搜索
[*]可以在word、pdf等各种各样的数据格式中检索内容
[*]其他场合，比如输入法等
倒排索引
正向索引的结构如下：
“文档1”的ID > 单词1：出现次数，出现位置列表；单词2：出现次数，出现位置列表；…………。
“文档2”的ID > 此文档出现的关键词列表。
当用户在主页上搜索关键词“华为手机”时，假设只存在正向索引（forward index），那么就需要扫描索引库中的所有文档，找出所有包含关键词“华为手机”的文档，再根据打分模型进行打分，排出名次后呈现给用户。因为互联网上收录在搜索引擎中的文档的数目是个天文数字，这样的索引结构根本无法满足实时返回排名结果的要求。
所以，搜索引擎会将正向索引重新构建为倒排索引，即把文件ID对应到关键词的映射转换为关键词到文件ID的映射，每个关键词都对应着一系列的文件，这些文件中都出现这个关键词。
得到倒排索引的结构如下：
“关键词1”：“文档1”的ID，“文档2”的ID，…………。
“关键词2”：带有此关键词的文档ID列表。
创建索引
全文检索的索引创建过程一般有以下几步：
一些要索引的原文档(Document)
为了方便说明索引创建过程，这里特意用两个文件为例：
文件一：Students should be allowed to Go out with their friends, but not allowed to drink beer.
文件二：My friend Jerry went to school to see his students but found them drunk which is not allowed.
将原文档传给分次组件(Tokenizer)
分词组件(Tokenizer)会做以下几件事情( 此过程称为Tokenize) ：
1. 将文档分成一个一个单独的单词。
2. 去除标点符号。
3. 去除停词(Stop word) 。
所谓停词(Stop word)就是一种语言中最普通的一些单词，由于没有特别的意义，因而大多数情况下不能成为搜索的关键词，因而创建索引时，这种词会被去掉而减少索引的大小。
英语中挺词(Stop word)如：“the”,“a”，“this”等。
对于每一种语言的分词组件(Tokenizer)，都有一个停词(stop word)集合。
经过分词(Tokenizer) 后得到的结果称为词元(Token) 。
在我们的例子中，便得到以下词元(Token)：
“Students”，“allowed”，“go”，“their”，“friends”，“allowed”，“drink”，“beer”，“My”，“friend”，“Jerry”，“went
”，“school”，“see”，“his”，“students”，“found”，“them”，“drunk”，“allowed”。
将得到的词元(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)
语言处理组件(linguistic processor)主要是对得到的词元(Token)做一些同语言相关的处理。
对于英语，语言处理组件(Linguistic Processor) 一般做以下几点：
1. 变为小写(Lowercase) 。
2. 将单词缩减为词根形式，如“cars ”到“car ”等。这种操作称为：stemming 。
3. 将单词转变为词根形式，如“drove ”到“drive ”等。这种操作称为：lemmatization 。
Stemming 和 lemmatization的异同：
相同之处：Stemming和lemmatization都要使词汇成为词根形式。
两者的方式不同：
Stemming采用的是“缩减”的方式：“cars”到“car”，“driving”到“drive”。
Lemmatization采用的是“转变”的方式：“drove”到“drove”，“driving”到“drive”。
两者的算法不同：
Stemming主要是采取某种固定的算法来做这种缩减，如去除“s”，去除“ing”加“e”，将“ational”变为“ate”，将“tional”变为“tion”。
Lemmatization主要是采用保存某种字典的方式做这种转变。比如字典中
有“driving”到“drive”，“drove”到“drive”，“am, is, are”到“be”的映射，做转变时，只要查字典就可以了。
Stemming和lemmatization不是互斥关系，是有交集的，有的词利用这两种方式都能达到相同的转换。
语言处理组件(linguistic processor)的结果称为词(Term) 。
在我们的例子中，经过语言处理，得到的词(Term)如下：
“student”，“allow”，“go”，“their”，“friend”，“allow”，“drink”，“beer”，“my”，“friend”，“jerry”，“go”，“schoo
l”，“see”，“his”，“student”，“find”，“them”，“drink”，“allow”。
也正是因为有语言处理的步骤，才能使搜索drove，而drive也能被搜索出来。
将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer)
索引 组件(Indexer)主要做以下几件事情：
1. 利用得到的词(Term)创建一个字典。
在我们的例子中字典如下：
2. 对字典按字母顺序进行排序。
3. 合并相同的词(Term) 成为文档倒排(Posting List) 链表。
在此表中，有几个定义：
[*]Document Frequency 即文档频次，表示总共有多少文件包含此词(Term)。
[*]Frequency 即词频率，表示此文件中包含了几个此词(Term)。
所以对词(Term) “allow”来讲，总共有两篇文档包含此词(Term)，从而词(Term)后面的文档链表总共有两项，第一项表示包含“allow”的第一篇文档，即1号文档，此文档中，“allow”出现了2次，第二项表示包含“allow”的第二个文档，是2号文档，此文档中，“allow”出现了1次。
到此为止，索引已经创建好了，我们可以通过它很快的找到我们想要的文档。
而且在此过程中，我们惊喜地发现，搜索“drive”，“driving”，“drove”，“driven”也能够被搜到。因为在我们的索引中，“driving”，“drove”，“driven”都会经过语言处理而变成“drive”，在搜索时，如果您输入“driving”，输入的查询语句同样经过我们这里的一到三步，从而变为查询“drive”，从而可以搜索到想要的文档。
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