


Sphinx PHP melaksanakan pembahagian perkataan Cina dan pengoptimuman mendapatkan semula untuk carian teks penuh
Sphinx PHP melaksanakan segmentasi perkataan Cina dan pengoptimuman dapatkan semula untuk carian teks penuh
Pengenalan: Dengan perkembangan Internet dan era letupan maklumat, Enjin carian teks penuh telah menjadi alat penting untuk orang ramai mendapatkan maklumat. Enjin carian teks penuh tradisional terutamanya dioptimumkan untuk bahasa Barat seperti bahasa Inggeris Walau bagaimanapun, untuk bahasa khas seperti bahasa Cina, enjin carian teks penuh tradisional mempunyai beberapa masalah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Sphinx PHP untuk merealisasikan proses pembahagian perkataan Cina dan pengoptimuman perolehan semula, dan menyediakan contoh kod khusus.
1. Segmen perkataan Cina
Segmentasi perkataan Cina ialah proses membahagikan teks Cina kepada perkataan bebas Ia merupakan pautan penting dalam carian teks penuh bahasa Cina. Enjin carian teks penuh tradisional biasanya menggunakan indeks terbalik berdasarkan kekerapan perkataan untuk carian Dalam bahasa Cina, perkataan biasanya terdiri daripada berbilang aksara, jadi teks Cina perlu dibahagikan.
Sphinx PHP menyediakan sphinxsegs sambungan segmenter perkataan Cina, yang boleh memisahkan teks Cina kepada perkataan bebas dan menyokong leksikon tersuai. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan sphinxsegs untuk segmentasi perkataan Cina:
<?php $seg = sphinxsegs_initial(); sphinxsegs_setencoding($seg, "utf-8"); sphinxsegs_setwordlist($seg, "path/to/wordlist.dic"); $text = "中文全文搜索引擎"; $result = sphinxsegs_segment($seg, $text); print_r($result); sphinxsegs_close($seg); ?>
Dalam kod di atas, kami mula-mula menggunakan fungsi sphinxsegs_initial untuk memulakan segmentasi perkataan Cina, kemudian tetapkan kaedah pengekodan teks kepada utf- 8 melalui fungsi sphinxsegs_setencoding, dan kemudian gunakan Fungsi sphinxsegs_setwordlist menentukan fail leksikon tersuai. Kemudian, kami menentukan teks yang perlu dibahagikan dan menggunakan fungsi sphinxsegs_segment untuk membahagikan teks. Akhir sekali, kami menggunakan fungsi sphinxsegs_close untuk menutup tokenizer.
2. Pengoptimuman carian
Teks bahasa Cina biasanya mempunyai beberapa masalah khas, seperti sinonim, pemberat perkataan, dsb. Untuk meningkatkan kadar ingatan semula dan ketepatan carian teks penuh bahasa Cina, kami perlu menjalankan beberapa kerja pengoptimuman mendapatkan semula.
Sphinx PHP menyediakan beberapa fungsi untuk pengoptimuman carian, termasuk penggantian sinonim, kawalan berat badan, dsb. Berikut ialah kod sampel yang menggunakan Sphinx PHP untuk pengoptimuman mendapatkan semula:
<?php require('sphinxapi.php'); $cl = new SphinxClient(); $cl->SetServer("localhost", 9312); $cl->SetMatchMode(SPH_MATCH_EXTENDED2); $cl->SetFieldWeights(array("title" => 10, "content" => 1)); $keywords = "中文全文搜索引擎"; $result = $cl->Query($keywords, "index_name"); print_r($result); if($result && $result['total'] > 0) { foreach($result['matches'] as $match) { echo "ID: " . $match['id'] . "; Weight: " . $match['weight'] . "; Attributes: " . $match['attrs']['title'] . PHP_EOL; } } ?>
Dalam kod di atas, kami mula-mula memperkenalkan perpustakaan klien Sphinx PHP sphinxapi.php, dan mencipta objek SphinxClient, dan kemudian menetapkannya melalui fungsi SetServer Alamat dan nombor port pelayan Sphinx, gunakan fungsi SetMatchMode untuk menetapkan mod padanan kepada SPH_MATCH_EXTENDED2, dan kemudian gunakan fungsi SetFieldWeights untuk menetapkan berat medan. Seterusnya, kami menentukan kata kunci untuk dicari dan menggunakan fungsi Pertanyaan untuk mencari. Akhir sekali, kami memproses hasil yang dikembalikan oleh $result.
Kesimpulan: Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Sphinx PHP untuk mencapai segmentasi perkataan Cina dan pengoptimuman dapatkan semula, dan menyediakan contoh kod khusus. Dengan menggunakan pembahagian perkataan Cina dan fungsi pengoptimuman dapatkan semula yang disediakan oleh Sphinx PHP, kami boleh meningkatkan kesan carian teks penuh bahasa Cina dan meningkatkan penarikan semula dan ketepatan carian. Saya harap artikel ini akan membantu pembangun aplikasi Cina yang perlu melaksanakan carian teks penuh.
Atas ialah kandungan terperinci Sphinx PHP melaksanakan pembahagian perkataan Cina dan pengoptimuman mendapatkan semula untuk carian teks penuh. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Alipay Php ...

JWT adalah standard terbuka berdasarkan JSON, yang digunakan untuk menghantar maklumat secara selamat antara pihak, terutamanya untuk pengesahan identiti dan pertukaran maklumat. 1. JWT terdiri daripada tiga bahagian: header, muatan dan tandatangan. 2. Prinsip kerja JWT termasuk tiga langkah: menjana JWT, mengesahkan JWT dan muatan parsing. 3. Apabila menggunakan JWT untuk pengesahan di PHP, JWT boleh dijana dan disahkan, dan peranan pengguna dan maklumat kebenaran boleh dimasukkan dalam penggunaan lanjutan. 4. Kesilapan umum termasuk kegagalan pengesahan tandatangan, tamat tempoh, dan muatan besar. Kemahiran penyahpepijatan termasuk menggunakan alat debugging dan pembalakan. 5. Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik termasuk menggunakan algoritma tandatangan yang sesuai, menetapkan tempoh kesahihan dengan munasabah,

Penerapan prinsip pepejal dalam pembangunan PHP termasuk: 1. Prinsip Tanggungjawab Tunggal (SRP): Setiap kelas bertanggungjawab untuk hanya satu fungsi. 2. Prinsip Terbuka dan Tutup (OCP): Perubahan dicapai melalui lanjutan dan bukannya pengubahsuaian. 3. Prinsip Penggantian Lisch (LSP): Subkelas boleh menggantikan kelas asas tanpa menjejaskan ketepatan program. 4. Prinsip Pengasingan Antara Muka (ISP): Gunakan antara muka halus untuk mengelakkan kebergantungan dan kaedah yang tidak digunakan. 5. Prinsip Inversi Ketergantungan (DIP): Modul peringkat tinggi dan rendah bergantung kepada abstraksi dan dilaksanakan melalui suntikan ketergantungan.

Artikel membincangkan pengikatan statik lewat (LSB) dalam PHP, yang diperkenalkan dalam Php 5.3, yang membolehkan resolusi runtime kaedah statik memerlukan lebih banyak warisan yang fleksibel. Isu: LSB vs polimorfisme tradisional; Aplikasi Praktikal LSB dan Potensi Perfo

Bagaimana untuk menetapkan keizinan UnixSocket secara automatik selepas sistem dimulakan semula. Setiap kali sistem dimulakan semula, kita perlu melaksanakan perintah berikut untuk mengubahsuai keizinan UnixSocket: sudo ...

Menghantar data JSON menggunakan perpustakaan Curl PHP dalam pembangunan PHP, sering kali perlu berinteraksi dengan API luaran. Salah satu cara biasa ialah menggunakan perpustakaan curl untuk menghantar post ...

Artikel membincangkan ciri -ciri keselamatan penting dalam rangka kerja untuk melindungi daripada kelemahan, termasuk pengesahan input, pengesahan, dan kemas kini tetap.

Artikel ini membincangkan menambah fungsi khusus kepada kerangka kerja, memberi tumpuan kepada pemahaman seni bina, mengenal pasti titik lanjutan, dan amalan terbaik untuk integrasi dan debugging.
