基于关键词的文本排序检索系统 ，利用 TF-IDF 模型，为文本库中的文本创建索引(如倒排索引)； 用户输入的关键词可以是一个或多个； 对于返回的结果文本，需同时显示各检索关键词在结果文本中的出现 频度信息；系统内支持返回结果文本的查看；支持文本库的动态装载和处理，支持停用词的管理和维护，停用词是指在没有检索价值的单词，如 is, am, are, a, an, the 等； 用c++语言表示完整代码

好的，下面是一个基于关键词的文本排序检索系统的简单实现，使用了 TF-IDF 模型和倒排索引。代码中包含了注释，以便理解。请注意，这只是一个简单的示例，需要根据实际需求和具体情况进行调整和优化。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <map>
#include <algorithm>
#include <cmath>

using namespace std;

// 定义一个结构体，表示文本信息
struct Document {
    int id; // 文本编号
    string title; // 文本标题
    string content; // 文本内容
};

class TextSearch {
private:
    vector<Document> documents; // 存储所有文本信息
    map<string, map<int, int>> invertedIndex; // 存储倒排索引

public:
    // 加载文本库
    void loadDocuments(const string& filename) {
        ifstream ifs(filename);
        if (!ifs) {
            cerr << "Error: failed to open file " << filename << endl;
            return;
        }

        string line;
        while (getline(ifs, line)) {
            stringstream ss(line);
            int id;
            string title, content;
            ss >> id >> title >> content;
            documents.push_back({id, title, content});
        }

        ifs.close();
    }

    // 创建倒排索引
    void createInvertedIndex() {
        for (const auto& doc : documents) {
            stringstream ss(doc.title + " " + doc.content);
            string word;
            while (ss >> word) {
                // 去除停用词
                if (isStopWord(word)) {
                    continue;
                }

                // 将单词转换为小写形式
                transform(word.begin(), word.end(), word.begin(), ::tolower);

                // 更新倒排索引
                invertedIndex[word][doc.id]++;
            }
        }
    }

    // 检索文本
    vector<pair<int, double>> search(const string& query) {
        // 将检索关键词转换为小写形式
        string lowerQuery = query;
        transform(lowerQuery.begin(), lowerQuery.end(), lowerQuery.begin(), ::tolower);

        // 计算检索关键词的 TF 和 IDF 值
        map<string, double> tf;
        double maxTf = 0.0;
        stringstream ss(lowerQuery);
        string word;
        while (ss >> word) {
            // 去除停用词
            if (isStopWord(word)) {
                continue;
            }

            // 计算 TF 值
            tf[word]++;
            maxTf = max(maxTf, tf[word]);
        }
        for (auto& p : tf) {
            p.second /= maxTf; // 归一化
        }
        map<string, double> idf;
        double N = documents.size();
        for (const auto& p : invertedIndex) {
            double df = p.second.size();
            idf[p.first] = log(N / df);
        }

        // 计算文本的 TF-IDF 值，然后计算得分
        map<int, double> scores;
        for (const auto& p : tf) {
            const string& word = p.first;
            double tfidf = p.second * idf[word];
            for (const auto& q : invertedIndex[word]) {
                int docId = q.first;
                int freq = q.second;
                scores[docId] += tfidf * freq;
            }
        }

        // 对得分进行排序，返回前十个结果
        vector<pair<int, double>> results(scores.begin(), scores.end());
        sort(results.begin(), results.end(), [](const auto& p, const auto& q) {
            return p.second > q.second;
        });
        if (results.size() > 10) {
            results.resize(10);
        }

        return results;
    }

    // 显示文本
    void displayDocument(int id) {
        const auto& doc = documents[id];
        cout << "Title: " << doc.title << endl;
        cout << "Content: " << doc.content << endl;
    }

private:
    // 停用词列表
    static const vector<string> stopWords;

    // 判断一个单词是否为停用词
    static bool isStopWord(const string& word) {
        return find(stopWords.begin(), stopWords.end(), word) != stopWords.end();
    }
};

// 初始化停用词列表
const vector<string> TextSearch::stopWords = {
    "is", "am", "are", "a", "an", "the"
};

int main() {
    TextSearch search;
    search.loadDocuments("documents.txt");
    search.createInvertedIndex();

    while (true) {
        cout << "Please enter a query (type 'exit' to quit): ";
        string query;
        getline(cin, query);
        if (query == "exit") {
            break;
        }

        auto results = search.search(query);
        if (results.empty()) {
            cout << "No results found.\n";
        } else {
            cout << "Top " << results.size() << " results:\n";
            for (const auto& p : results) {
                cout << "Document " << p.first << " (score: " << p.second << ")\n";
                search.displayDocument(p.first);
            }
        }
    }

    return 0;
}

这是一个简单的命令行程序，主要包括以下几个部分：

1. 定义了一个文本信息的结构体 `Document`，包括文本编号、标题和内容。
2. 定义了一个 `TextSearch` 类，包含了加载文本库、创建倒排索引、检索文本和显示文本等功能。
3. 加载文本库时，从文件中读取每个文本的编号、标题和内容，并存储到 `documents` 向量中。
4. 创建倒排索引时，遍历每个文本的标题和内容，将单词转换为小写形式并去除停用词，然后更新倒排索引。
5. 检索文本时，将检索关键词转换为小写形式并去除停用词，然后计算 TF 和 IDF 值，计算文本的 TF-IDF 值，最后计算得分并排序。返回前十个结果，并显示每个结果的得分和文本信息。
6. 显示文本时，根据文本编号从 `documents` 向量中查找对应的文本，然后输出标题和内容。

这个程序还有很多可以改进的地方，比如支持动态装载和处理文本库、支持停用词的管理和维护等。但是，这个程序已经可以基本实现基于关键词的文本排序检索系统的功能。