Lucene 应用 WordNet 的同义词典实现同义词检索(C#版)

同义词检索应该很多时候会用得上的,举个简单的例子,我们搜索关键字 good 的时候,与 well 和 fine 等的词条也可能是你想要的结果。这里我们不自己建立同义词库,直接使用 WordNet 的同义词库,本篇介绍 C# 版的实现步骤,还会有续篇--Java 版。

由于 Lucene 是发源于 Java,所以 C# 的应用者就没有 Java 的那么幸福了,Java 版已经有 3.0.2 可下载,C# 的版本还必须从 SVN 库里:https://svn.apache.org/repos/asf/lucene/lucene.net/tags/Lucene.Net_2_9_2/ 才能取到最新的 2.9.2 的源码,二制包还只有 2.0 的。

接下来就是用 VS 来编译它的,不多说。只是注意到在 contrib 目录中有 WordNet.Net 解决方案,这是我们想要的,编译 WordNet.Net 可得到三个可执行文件:

1. Syns2Index.exe  用来根据 WordNet 的同义词库建立同义词索引文件,同义词本身也是通过 Lucene 来查询到的
2. SynLookup.exe  从同义词索引中查找某个词有哪些同义词
3. SynExpand.exe   与 SynLookup 差不多,只是多了个权重值,大概就是同义程度

好啦,有了 Lucene.Net.dll 和上面那三个文件,我们下面来说进一步的步骤:

二. 下载 WordNet 的同义词库

可以从 http://wordnetcode.princeton.edu/3.0/ 下载 WNprolog-3.0.tar.gz 文件。然后解压到某个目录,如 D:\WNprolog-3.0,其中子目录 prolog 中有许多的 pl 文件,下面要用到的就是 wn_s.pl

三. 生成同义词 Lucene 索引

使用命令 

    Syns2Index.exe d:\WNprolog-3.0\prolog\wn_s.pl syn_index

第二个参数是生成索引的目录,由它来帮你创建该目录,执行时间大约 40 秒。这是顺利的时候,也许你也会根本无法成功,执行 Syns2Index.exe 的时候出现下面的错误:

Unhandled Exception: System.ArgumentException: maxBufferedDocs must at least be 2 when enabled
   at Lucene.Net.Index.IndexWriter.SetMaxBufferedDocs(Int32 maxBufferedDocs)
   at WorldNet.Net.Syns2Index.Index(String indexDir, IDictionary word2Nums, IDictionary num2Words)
   at WorldNet.Net.Syns2Index.Main(String[] args)

莫急,手中有源码,心里不用慌,只要找到 Syns2Index 工程,改动 Syns2Index.cs 文件中的

writer.SetMaxBufferedDocs(writer.GetMaxBufferedDocs() * 2*/); //GetMaxBufferedDocs() 本身就为 0,翻多少倍也是白搭



writer.SetMaxBufferedDocs(100); //所以直接改为 100 或大于 2 的数就行

重新使用新编译的 Syns2Index.exe 执行上一条命令即可。成功执行后,可以看到新生成了一个索引目录 syn_index, 约 3 M。

现在可以用另两个命令来测试一下索引文件:

D:\wordnet>SynLookup.exe syn_index hi
Synonyms found for "hi":
hawaii
hello
howdy
hullo

D:\wordnet>SynExpand.exe syn_index hi
Query: hi hawaii^0.9 hello^0.9 howdy^0.9 hullo^0.9

也可以用 Luke - Lucene Index ToolBox 来查看索引,两个字段,syn 和 word,通过 word:hi 就可以搜索到 syn:hawaii hello howdy hullo

四. 使用同义词分析器、过滤器进行检索

相比,Java 程序员要轻松许多,有现成的 lucene-wordnet-3.0.2.jar,里面有一些现在的代码可以用。C# 的那些分析器和过滤器就得自己写了,或许我已走入了一个岔道,但也不算崎岖。

小步骤就不具体描述了,直接上代码,大家从代码中去理解:

同义词引擎接口

01.using System.Collections.Generic;
02.  
03.namespace Com.Unmi.Searching
04.{
05.    /// <summary>
06.    /// Summary description for ISynonymEngine
07.    /// </summary>
08.    public interface ISynonymEngine
09.    {
10.        IEnumerable<string> GetSynonyms(string word);
11.    }
12.}


同义词引擎实现类

01.using System.IO;
02.using System.Collections.Generic;
03.using Lucene.Net.Analysis;
04.using Lucene.Net.Analysis.Standard;
05.using Lucene.Net.Documents;
06.using Lucene.Net.QueryParsers;
07.using Lucene.Net.Search;
08.using Lucene.Net.Store;
09.  
10.using LuceneDirectory = Lucene.Net.Store.Directory;
11.using Version = Lucene.Net.Util.Version;
12.  
13.namespace Com.Unmi.Searching
14.{
15.    /// <summary>
16.    /// Summary description for WordNetSynonymEngine
17.    /// </summary>
18.    public class WordNetSynonymEngine : ISynonymEngine
19.    {
20.  
21.        private IndexSearcher searcher;
22.        private Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
23.  
24.        //syn_index_directory 为前面用 Syns2Index 生成的同义词索引目录
25.        public WordNetSynonymEngine(string syn_index_directory)
26.        {
27.  
28.            LuceneDirectory indexDir = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(syn_index_directory));
29.            searcher = new IndexSearcher(indexDir, true);     
30.        }
31.  
32.        public IEnumerable<string> GetSynonyms(string word)
33.        {
34.            QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_29, "word", analyzer);
35.            Query query = parser.Parse(word);
36.            Hits hits = searcher.Search(query);
37.  
38.            //this will contain a list, of lists of words that go together
39.            List<string> Synonyms = new List<string>();
40.  
41.            for (int i = 0; i < hits.Length(); i++)
42.            {
43.                Field[] fields = hits.Doc(i).GetFields("syn");
44.                foreach (Field field in fields)
45.                {
46.                    Synonyms.Add(field.StringValue());
47.                }
48.            }
49.  
50.            return Synonyms;
51.        }
52.    }
53.}


过滤器,下面的分析器要用到

01.using System;
02.using System.Collections.Generic;
03.using Lucene.Net.Analysis;
04.  
05.namespace Com.Unmi.Searching
06.{
07.    /// <summary>
08.    /// Summary description for SynonymFilter
09.    /// </summary>
10.    public class SynonymFilter : TokenFilter
11.    {
12.        private Queue<Token> synonymTokenQueue = new Queue<Token>();
13.  
14.        public ISynonymEngine SynonymEngine { get; private set; }
15.  
16.        public SynonymFilter(TokenStream input, ISynonymEngine synonymEngine)
17.            : base(input)
18.        {
19.            if (synonymEngine == null)
20.                throw new ArgumentNullException("synonymEngine");
21.  
22.            SynonymEngine = synonymEngine;
23.        }
24.  
25.        public override Token Next()
26.        {
27.            // if our synonymTokens queue contains any tokens, return the next one.
28.            if (synonymTokenQueue.Count > 0)
29.            {
30.                return synonymTokenQueue.Dequeue();
31.            }
32.  
33.            //get the next token from the input stream
34.            Token token = input.Next();
35.  
36.            //if the token is null, then it is the end of stream, so return null
37.            if (token == null)
38.                return null;
39.  
40.            //retrieve the synonyms
41.            IEnumerable<string> synonyms = SynonymEngine.GetSynonyms(token.TermText());
42.  
43.            //if we don't have any synonyms just return the token
44.            if (synonyms == null)
45.            {
46.                return token;
47.            }
48.  
49.            //if we do have synonyms, add them to the synonymQueue, 
50.            // and then return the original token
51.            foreach (string syn in synonyms)
52.            {
53.                //make sure we don't add the same word 
54.                if (!token.TermText().Equals(syn))
55.                {
56.                    //create the synonymToken
57.                    Token synToken = new Token(syn, token.StartOffset(),
58.                              t.EndOffset(), "<SYNONYM>");
59.  
60.                    // set the position increment to zero
61.                    // this tells lucene the synonym is 
62.                    // in the exact same location as the originating word
63.                    synToken.SetPositionIncrement(0);
64.  
65.                    //add the synToken to the synonyms queue
66.                    synonymTokenQueue.Enqueue(synToken);
67.                }
68.            }
69.  
70.            //after adding the syn to the queue, return the original token
71.            return token;
72.        }
73.    }
74.}


分析器,使用了多个过滤器,当然最主要是用到了上面定义的同义词过滤器

01.using Lucene.Net.Analysis;
02.using Lucene.Net.Analysis.Standard;
03.  
04.namespace Com.Unmi.Searching
05.{
06.    public class SynonymAnalyzer : Analyzer
07.    {
08.        public ISynonymEngine SynonymEngine { get; private set; }
09.  
10.        public SynonymAnalyzer(ISynonymEngine engine)
11.        {
12.            SynonymEngine = engine;
13.        }
14.  
15.        public override TokenStream TokenStream(string fieldName, System.IO.TextReader reader)
16.        {
17.            //create the tokenizer
18.            TokenStream result = new StandardTokenizer(reader);
19.  
20.            //add in filters
21.            // first normalize the StandardTokenizer
22.            result = new StandardFilter(result);
23.  
24.            // makes sure everything is lower case
25.            result = new LowerCaseFilter(result);
26.  
27.            // use the default list of Stop Words, provided by the StopAnalyzer class.
28.            result = new StopFilter(result, StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS);
29.  
30.            // injects the synonyms. 
31.            result = new SynonymFilter(result, SynonymEngine);
32.  
33.            //return the built token stream.
34.            return result;
35.        }
36.    }
37.}


最后,当然是要应用上面的同义词引擎和过滤器,分析器了

01.using System.IO;
02.using System.Web;
03.using Lucene.Net.Index;
04.using System;
05.using Lucene.Net.Analysis.Standard;
06.using Lucene.Net.Documents;
07.using System.Collections.Generic;
08.using Lucene.Net.Analysis;
09.using Lucene.Net.Search;
10.using Lucene.Net.QueryParsers;
11.using Lucene.Net.Store;
12.using Version = Lucene.Net.Util.Version;
13.using System.Collections;
14.using Lucene.Net.Highlight;
15.  
16.using LuceneDirectory = Lucene.Net.Store.Directory;
17.  
18.namespace Com.Unmi.Searching
19.{
20.    public class Searcher
21.    {
22.        /// <summary>
23.        /// 假定前面创建的同义词索引目录是 d:\indexes\syn_index,
24.        /// 要搜索的内容索引目录是 d:\indexes\file_index, 且索引中有两字段 file 和 content
25.        /// IndexEntry 是你自己创建的一个搜索结果类,有两属性 file 和 fragment
26.        /// </summary>
27.        /// <param name="querystring">queryString</param>
28.        public static List<IndexEntry> Search(queryString)
29.        {           
30.            //Now SynonymAnalyzer
31.            ISynonymEngine synonymEngine = new WordNetSynonymEngine(@"d:\indexes\syn_index");
32.            Analyzer analyzer = new SynonymAnalyzer(synonymEngine);
33.              
34.            LuceneDirectory indexDir = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(@"d:\indexes\file_index");
35.            IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(indexDir, true);
36.  
37.            QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_29,"content", analyzer);
38.      
39.            Query query = parser.Parse(queryString); 
40.  
41.            Hits hits = searcher.Search(query);
42.  
43.            //返回类型是一个 IndexEntry 列表,它有两个属性 file 和 fragment
44.            List<IndexEntry> entries = new List<IndexEntry>();
45.  
46.            //这里还用到了 Contrib 里的另一个 Lucene 辅助组件,高亮显示搜索关键字
47.            SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<span style='background-color:#23dc23;color:white'>", "</span>");  
48.            Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHTMLFormatter, new QueryScorer(query));  
49.             
50.            highlighter.SetTextFragmenter(new SimpleFragmenter(256));
51.            highlighter.SetMaxDocBytesToAnalyze(int.MaxValue);
52.  
53.            Analyzer standAnalyzer = new StandardAnalyzer();
54.  
55.            for (int i = 0; i < hits.Length(); i++)
56.            {
57.                Document doc = hits.Doc(i);
58.  
59.                //Any time, can't use the SynonymAnalyzer here
60.                //注意,这里不能用前面的 SynonymAnalyzer 实例,否则将会陷入一系列可怕的循环
61.                string fragment = highlighter.GetBestFragment(standAnalyzer/*analyzer*/, "content", doc.Get("content"));
62.  
63.                IndexEntry entry = new IndexEntry(doc.Get("file"), fragment);
64.                entries.Add(entry);
65.            }
66.  
67.            return entries;
68.        }
69.    }
70.}


五. 看看同义词检索的效果

看前面一大面,也不知道有几人能到达这里,该感性的认识一下,上图看真相:

 


搜索 ok,由于 fine 是 ok 的同义词,所以也被检索到,要有其他同义的结果也能显示出来的。

参考:1. e-使用sandbox的wordnet完成同义词索引
        2. http://www.chencer.com/techno/java/lucene/wordnet.html
        3. lucene connector » org.apache.lucene.wordnet
        4. Lucene.Net – Custom Synonym Analyzer(本文比较多的参考这篇)
        5. Lucene in action 笔记 analysis篇
posted @ 2010-07-15 09:14  冰封的心  阅读(928)  评论(0编辑  收藏  举报