使用python语言实现对excel表格建立倒排索引,表格有3列:ID,Title,Content,实现输入关键词搜索的布尔检索和结果相关性排序

时间: 2024-03-05 22:48:42 浏览: 17
好的,我可以为您解答这个问题。以下是使用Python实现对Excel表格建立倒排索引,实现输入关键词搜索的布尔检索和结果相关性排序的步骤: 1. 读取Excel表格数据 使用Python的pandas库可以方便地读取Excel表格数据。可以使用以下代码实现: ```python import pandas as pd df = pd.read_excel('your_file_name.xlsx') ``` 2. 建立倒排索引 在读取数据后,需要建立倒排索引。可以使用Python的字典实现。以每个单元格的值为关键词,把包含该关键词的行号存储到字典中。代码如下: ```python inverted_index = {} for i, row in df.iterrows(): for col in ['Title', 'Content']: cell_value = row[col] if pd.isna(cell_value): continue keywords = cell_value.split() for keyword in keywords: if keyword not in inverted_index: inverted_index[keyword] = [] inverted_index[keyword].append(i) ``` 3. 实现布尔检索 布尔检索是指用户可以使用AND、OR、NOT等逻辑运算符进行关键词组合查询。可以使用Python的集合操作实现。以下是一个简单的实现: ```python def boolean_search(query): query = query.lower() keywords = query.split() doc_ids = set(inverted_index[keywords[0]]) for keyword in keywords[1:]: if keyword == 'and': continue if keyword == 'or': continue if keyword == 'not': continue doc_ids &= set(inverted_index[keyword]) return doc_ids ``` 4. 实现结果相关性排序 结果相关性排序是指根据查询关键词与文档内容的匹配程度,对搜索结果进行排序。可以使用Python的字符串匹配算法,如BM算法、KMP算法等,计算查询关键词与文档内容的匹配程度,然后按照匹配程度进行排序。以下是一个简单的实现: ```python def relevance_ranking(query, doc_ids): relevance_scores = [] for doc_id in doc_ids: relevance_score = 0 row = df.iloc[doc_id] for col in ['Title', 'Content']: cell_value = row[col] if pd.isna(cell_value): continue relevance_score += sum([1 for keyword in query.split() if keyword in cell_value.lower()]) relevance_scores.append((doc_id, relevance_score)) relevance_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) return [doc_id for doc_id, _ in relevance_scores] ``` 5. 实现搜索功能 在实现了布尔检索和结果相关性排序后,可以实现搜索功能。以下是一个简单的实现: ```python def search(query): doc_ids = boolean_search(query) ranked_doc_ids = relevance_ranking(query, doc_ids) return [df.iloc[doc_id] for doc_id in ranked_doc_ids] ``` 以上就是使用Python实现对Excel表格建立倒排索引,实现输入关键词搜索的布尔检索和结果相关性排序的简单实现。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python实现PDF中表格转化为Excel的方法

主要为大家详细介绍了python实现PDF中表格转化为Excel的方法,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

零基础使用Python读写处理Excel表格的方法

主要介绍了Python读写处理Excel表格,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

使用matlab或python将txt文件转为excel表格

主要介绍了matlab或python代码将txt文件转为excel表格,本文通过matlab代码和python 代码给大家详细介绍,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python使用OpenPyXL处理Excel表格

主要介绍了Python使用OpenPyXL处理Excel表格,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

python3实现mysql导出excel的方法

主要介绍了python3实现mysql导出excel的方法,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值 ,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

机器学习怎么将excel转为csv文件

机器学习是一种利用计算机算法和统计数据的方法来训练计算机来进行自动学习的科学,无法直接将excel文件转为csv文件。但是可以使用Python编程语言来读取Excel文件内容并将其保存为CSV文件。您可以使用Pandas库来读取Excel文件,并使用to_csv()函数将其保存为CSV格式。以下是代码示例: ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 excel_data = pd.read_excel('example.xlsx') # 将数据保存为 CSV 文件 excel_data.to_csv('example.csv', index=
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。