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 15:48:42 浏览: 127
用python处理Excel表格
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。
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