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【Go】-倒排索引的简单实现

news 2025/7/19 8:43:15

什么是倒排索引

定义

基本结构和原理

分词在倒排索引中的重要性

简单倒排索引的实现

接口定义

简单数据库的实现

倒排索引

正排索引

测试

总结

什么是倒排索引

定义

倒排索引（Inverted Index）是一种索引数据结构，它是文档检索系统中最常用的数据结构之一。在信息检索领域，它用于快速地定位包含给定查询词的文档。与正向索引（Forward Index）相对，正向索引是从文档到词汇的映射，而倒排索引是从词汇到文档的映射。

基本结构和原理

倒排索引主要由两部分组成：词汇表（Vocabulary）和倒排记录表（Postings List）。
词汇表：包含了文档集合中出现的所有不同的词汇（或词条）。每个词汇都有一个指向其对应的倒排记录表的指针。例如，在一个包含多篇新闻文章的文档集合中，词汇表可能包含 “经济”“政治”“科技” 等词汇。
倒排记录表：对于词汇表中的每个词汇，倒排记录表记录了包含该词汇的所有文档的标识符（Document ID）以及可能的其他相关信息，如词汇在文档中的位置、出现的频率等。比如，对于词汇 “科技”，其倒排记录表可能包含文档 ID 为 1、3、5 的记录，表示这三篇文档中都出现了 “科技” 这个词汇。
- 假如现在有三份数据文档，内容分别是：
```
 Doc 1:Java is the best programming languageDoc 2:PHP is the best programming languageDoc 3:Javascript is the best programming language
```
  为了创建索引，通过分词器将每个文档的内容拆成单独的词，再将这些词条创建成不含重复词条的排序列表，然后列出每个词条出现在哪个文档，结果如下：
  
  term Doc 1 Doc 2 Doc 3
  Java √
  is √ √ √
  the √ √ √
  best √ √ √
  programming √ √ √
  language √ √ √
  PHP √ √
  Javascript √ √
  这种结构由文档中所有不重复的词的列表构成，对于其中每个词都有至少一个文档与与之关联。这种由属性值来确定记录的位置的结构就是倒排索引，带有倒排索引的文件被称为倒排文件。
  
  将上表转为更直观的图片来展示倒排索引：

term	Doc 1	Doc 2	Doc 3
Java	√
is	√	√	√
the	√	√	√
best	√	√	√
programming	√	√	√
language	√	√	√
PHP	√	√
Javascript	√		√

分词在倒排索引中的重要性

建立索引基础：倒排索引是一种用于快速检索的数据结构。它的核心是将文档中的关键词提取出来，建立关键词到文档的映射关系。分词就是这个提取关键词的过程，只有通过分词，才能将文本内容分解为一个个有意义的词汇单元，为建立倒排索引提供基础。例如，对于一篇文档 “我爱自然语言处理技术”，如果不分词，这个文档就会被当作一个整体，很难进行有效的关键词检索；而通过分词得到 “我”“爱”“自然语言处理”“技术” 这些词汇后，就可以分别建立它们与该文档的索引关系。
提高检索效率和准确性：当用户进行查询时，倒排索引会根据用户输入的关键词来查找相关文档。精确的分词可以确保查询词和索引中的词汇准确匹配，提高检索的准确性。例如，在搜索引擎中，如果用户输入 “自然语言处理”，经过良好分词的倒排索引能够快速定位到包含这个词汇的文档，而不会因为没有正确分词而错过相关文档。同时，合理的分词还可以减少索引的大小，提高检索效率。如果将一些无意义的组合词也作为索引词，会增加索引的复杂度和存储量，而通过分词去除不必要的组合，只保留有意义的词汇，可以使索引更加紧凑，检索速度更快。

中文分词面临的挑战:

词汇的复杂性
- 词的歧义性：中文中存在大量的歧义现象。例如 “下雨天留客天留我不留”，不同的断句（分词）方式会产生不同的意思。可以是 “下雨天，留客天，留我不？留。” 也可以是 “下雨天留客，天留，我不留。” 这种歧义给中文分词带来了很大的困难。
- 新词不断涌现：随着社会的发展和科技的进步，新的词汇不断出现，如 “区块链”“人工智能”“元宇宙” 等。对于分词系统来说，需要及时识别这些新词，才能保证分词的准确性和完整性。
缺乏明显的分隔符：与英文等语言不同，中文句子中词与词之间没有明显的分隔符（如英文中的空格）。这使得计算机很难直观地判断一个词的起始和结束位置，需要通过复杂的算法和规则来进行分词。
语言的灵活性和多样性：中文有丰富的表达方式，包括成语、俗语、古诗词等。这些特殊的语言形式也给分词带来了挑战。例如，成语 “胸有成竹” 如果被错误地分割为 “胸有”“成竹”，就会失去原有的语义，影响分词的质量。

常用的中文分词库

jieba 分词库
- 特点：jieba 是一个非常流行的中文分词库，它具有多种分词模式，包括精确模式、全模式和搜索引擎模式。精确模式试图将句子最精确地切开，适合文本分析等场景；全模式把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度快但可能会产生冗余；搜索引擎模式在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高搜索引擎召回率。例如，对于句子 “中华人民共和国”，精确模式会分为 “中华人民共和国”，全模式会分为 “中华”“华人”“人民”“共和”“共和国” 等，搜索引擎模式会在精确模式的基础上对 “中华人民共和国” 进一步切分，以适应搜索引擎的需求。
- 应用场景：广泛应用于文本挖掘、信息检索、机器翻译等领域。例如，在文本挖掘中，可以使用 jieba 对文本进行分词，然后进行词频统计等分析。
THULAC（清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室）
- 特点：它是由清华大学开发的中文词法分析工具包，具有较高的分词准确性。它提供了词性标注等功能，不仅可以分词，还可以标注每个词的词性，如名词、动词、形容词等。例如，对于句子 “他高兴地跑了”，除了将句子分为 “他”“高兴”“地”“跑”“了”，还可以标注出 “他” 是代词，“高兴” 是形容词，“地” 是助词，“跑” 是动词，“了” 是语气词。
- 应用场景：在自然语言处理研究和需要词性标注的应用场景中使用较多，如情感分析中，结合词性标注可以更好地分析句子的情感倾向。

简单倒排索引的实现

接口定义

定义三个接口，分别是数据库，正排索引，倒排索引；规定都要实现Get和Add功能

// DB接口定义了数据库的基本操作，用于获取和添加数据。type DB interface {Get(string) []stringAdd(string)}// ForwardIndexer 用于根据给定的文档ID列表获取对应的原始字符串内容。type ForwardIndexer interface {Get([]int64) []stringAdd(int64, string)}// InvertedIndexer 用于根据给定的字符串获取对应的文档ID列表以及添加倒排索引数据。type InvertedIndexer interface {Get(string) []int64Add(string, int64)}

简单数据库的实现

定义简单数据库结构体，由id，正排索引和倒排索引组成。

Get方法是先通过倒排索引由字符串找出id，然后在通过正排索引由id找出匹配的字符串

Add方法把字符串存入倒排和正排

// SimpleDatabase结构体实现了DB接口，内部整合了正向索引和倒排索引来管理数据。type SimpleDatabase struct {id int64fi ForwardIndexerii InvertedIndexer}// NewSimpleDatabase创建一个新的SimpleDatabase实例，初始化其正向索引和倒排索引相关组件。func NewSimpleDatabase() DB {return &SimpleDatabase{id: 0, // 递增文档IDfi: NewForwardIndex(),ii: NewSimpleInverted(),}}func (sd *SimpleDatabase) Get(s string) []string {// 先通过倒排索引根据输入字符串获取对应的文档ID列表ids := sd.ii.Get(s)// 再通过正排索引根据获取到的文档ID列表查找对应的原字符串return sd.fi.Get(ids)}func (sd *SimpleDatabase) Add(s string) {atomic.AddInt64(&sd.id, 1)id := sd.idaddToIndexes(sd.fi, sd.ii, id, s)}func addToIndexes(fi ForwardIndexer, ii InvertedIndexer, id int64, s string) {// 倒排存入ii.Add(s, id)// 正排存入fi.Add(id, s)}

倒排索引

倒排索引结构由读写锁，分词器和map组成

Get方法查找data返回id数组

Add先分词，然后把分词后的结构以及对应id存入map，ES中的分词器一般会大写转小写，但是这里我偷个懒就直接存了

// SimpleInverted结构体实现了InvertedIndexer接口，用于管理倒排索引数据。type SimpleInverted struct {sync.RWMutexdata     map[string][]int64analyzer Analyzer}// NewSimpleInverted创建一个新的SimpleInverted实例，初始化倒排索引数据存储结构和分析器。func NewSimpleInverted() InvertedIndexer {return &SimpleInverted{data:     make(map[string][]int64),analyzer: NewSimpleAnalyzer(),}}func (si *SimpleInverted) Get(s string) []int64 {si.RLock()result := si.data[s]si.RUnlock()return result}func (si *SimpleInverted) Add(s string, id int64) {words := si.analyzer.Analyze(s)si.Lock()for _, word := range words {si.data[word] = append(si.data[word], id)}si.Unlock()}

分词器

这里分词器的实现比较简单，直接逐个拆开来存了，在实际中分词器比这更加复杂和优雅，往往伴随着一些分词的算法

这里用使用了两层嵌套的 for 循环来生成输入字符串的所有可能子串，并将这些子串作为键存入一个 map 类型的变量 word 中。外层循环控制起始位置 i，内层循环控制结束位置 j，通过切片操作 su[i:j] 取出从位置 i 到位置 j（不包含 j）的子串，然后将其转换为字符串作为 map 的键，对应的值使用了空结构体 struct{}{}。

这样做虽然能实现分词，但是非常暴力而且浪费空间。因为中文分词不像英文，可以使用空格或者,进行简单切分，一般的中文分词器都会采用词典分词，因为我们是简单实现，所以这里就采用了这种暴力写法(其实是太菜了不会更好的分词方法)

 // Analyzer接口定义了文本分析（例如分词等操作）的基本操作方法。type Analyzer interface {Analyze(s string) []string}// SimpleAnalyzer结构体实现了Analyzer接口，简单地进行字符串分析（示例中较简单的逻辑，可优化）。type SimpleAnalyzer struct{}// NewSimpleAnalyzer创建一个新的SimpleAnalyzer实例。func NewSimpleAnalyzer() Analyzer {return &SimpleAnalyzer{}}func (l *SimpleAnalyzer) Analyze(s string) (re []string) {// 转为rune可以有效处理中英文字符的字节大小问题su := []rune(s)sl := len(su)word := make(map[string]struct{})for i := 0; i < sl; i++ {for j := i + 1; j <= sl; j++ {word[string(su[i:j])] = struct{}{}}}re = make([]string, len(word))num := 0for index := range word {re[num] = indexnum++}return}

正排索引

这个比起倒排简单很多，没啥好讲的

// forwardIndex结构体实现了ForwardIndexer接口，用于管理正向索引数据。type forwardIndex struct {sync.RWMutexdata map[int64]string}// NewForwardIndex创建一个新的forwardIndex实例，初始化正向索引数据存储结构。func NewForwardIndex() ForwardIndexer {return &forwardIndex{data: make(map[int64]string),}}func (fi *forwardIndex) Get(ids []int64) (re []string) {re = make([]string, len(ids))fi.RLock()for k, v := range ids {re[k] = fi.data[v]}fi.RUnlock()return}func (fi *forwardIndex) Add(id int64, s string) {fi.Lock()fi.data[id] = sfi.Unlock()}

测试

单元测试代码如下，一首《春江花月夜》来试试效果

func TestSimpleDatabaseWithChunJiangHuaYueYe(t *testing.T) {// 创建数据库实例db := NewSimpleDatabase()// 添加《春江花月夜》的诗句（假设逐句添加）lines := []string{"春江潮水连海平，海上明月共潮生。","江流宛转绕芳甸，月照花林皆似霰。","空里流霜不觉飞，汀上白沙看不见。","江天一色无纤尘，皎皎空中孤月轮。","江畔何人初见月？江月何年初照人？","人生代代无穷已，江月年年望相似。","不知江月待何人，但见长江送流水。","白云一片去悠悠，青枫浦上不胜愁。","谁家今夜扁舟子？何处相思明月楼？","可怜楼上月徘徊，应照离人妆镜台。","玉户帘中卷不去，捣衣砧上拂还来。","此时相望不相闻，愿逐月华流照君。","鸿雁长飞光不度，鱼龙潜跃水成文。","昨夜闲潭梦落花，可怜春半不还家。","江水流春去欲尽，江潭落月复西斜。","斜月沉沉藏海雾，碣石潇湘无限路。","不知乘月几人归，落月摇情满江树。",}for _, line := range lines {db.Add(line)}// 测试获取包含“江”字的字符串expectedJiang := []string{"春江潮水连海平，海上明月共潮生。","江流宛转绕芳甸，月照花林皆似霰。","江天一色无纤尘，皎皎空中孤月轮。","江畔何人初见月？江月何年初照人？","人生代代无穷已，江月年年望相似。","不知江月待何人，但见长江送流水。","江水流春去欲尽，江潭落月复西斜。","不知乘月几人归，落月摇情满江树。",}actualJiang := db.Get("江")if !reflect.DeepEqual(actualJiang, expectedJiang) {t.Errorf("Get for '江' failed. Expected: %v, Got: %v", expectedJiang, actualJiang)} else {fmt.Println("========江=========")for _, s := range actualJiang {fmt.Println(s)}}// 测试获取包含“月”字的字符串expectedYue := []string{"春江潮水连海平，海上明月共潮生。","江流宛转绕芳甸，月照花林皆似霰。","江天一色无纤尘，皎皎空中孤月轮。","江畔何人初见月？江月何年初照人？","人生代代无穷已，江月年年望相似。","不知江月待何人，但见长江送流水。","谁家今夜扁舟子？何处相思明月楼？","可怜楼上月徘徊，应照离人妆镜台。","此时相望不相闻，愿逐月华流照君。","江水流春去欲尽，江潭落月复西斜。","斜月沉沉藏海雾，碣石潇湘无限路。","不知乘月几人归，落月摇情满江树。",}actualYue := db.Get("月")if !reflect.DeepEqual(actualYue, expectedYue) {t.Errorf("Get for '月' failed. Expected: %v, Got: %v", expectedYue, actualYue)} else {fmt.Println("========月=========")for _, s := range actualYue {fmt.Println(s)}}// 测试获取包含“花”字的字符串expectedHua := []string{"江流宛转绕芳甸，月照花林皆似霰。","昨夜闲潭梦落花，可怜春半不还家。",}actualHua := db.Get("花")if !reflect.DeepEqual(actualHua, expectedHua) {t.Errorf("Get for '花' failed. Expected: %v, Got: %v", expectedHua, actualHua)} else {fmt.Println("========花=========")for _, s := range actualHua {fmt.Println(s)}}// 测试获取包含“海”字的字符串expectedHai := []string{"春江潮水连海平，海上明月共潮生。","斜月沉沉藏海雾，碣石潇湘无限路。",}actualHai := db.Get("海")if !reflect.DeepEqual(actualHai, expectedHai) {t.Errorf("Get for '海' failed. Expected: %v, Got: %v", expectedHai, actualHai)} else {fmt.Println("========海=========")for _, s := range actualHai {fmt.Println(s)}}}

测试结果通过，可喜可贺