def build_actree(self, wordlist): # 类似kmp 快速匹配 actree = ahocorasick.Automaton() for index, word in enumerate(wordlist): actree.add_word(word, (index, word)) actree.make_automaton() return actree

这段代码是构建一个 Aho-Corasick 自动机，用于快速地在一段文本中匹配多个关键词。Aho-Corasick 自动机是一种基于 Trie 树和有限状态机的数据结构，它可以在 $O(n+m)$ 的时间复杂度内匹配一个长度为 $n$ 的文本和 $m$ 个关键词。在实际应用中，Aho-Corasick 自动机被广泛用于字符串匹配、敏感词过滤等场景。

这段代码中首先创建了一个空的 Aho-Corasick 自动机对象 `actree`，然后通过循环遍历关键词列表 `wordlist`，将每个关键词添加到 `actree` 中。在添加关键词时，使用 `(index, word)` 的元组作为关键词的值，其中 `index` 表示该关键词在 `wordlist` 中的索引，`word` 则是关键词本身。最后，调用 `make_automaton()` 方法构建自动机，并返回构建好的 `actree` 对象。

相关问题

def check_medical(self, question): region_wds = [] # region_tree 是一棵用region_wds 做出来的actree，快速找出question与之匹配的实体 # 但是有时候匹配的结果与我们想的不一，比如“瓜烧白菜”和“白菜”是不一样的 for i in self.region_tree.iter(question): # wd是question 用actree做了加速 wd = i[1][1] region_wds.append(wd) # 利用停用词过滤 stop_wds = [] for wd1 in region_wds: for wd2 in region_wds: # 如果词语不一样，则添加较长的 if wd1 in wd2 and wd1 != wd2: stop_wds.append(wd1) # 更新最后剩下的词语组合 final_wds = [i for i in region_wds if i not in stop_wds] # 更新字典，格式比如{'感冒':'disease'....} final_dict = {i:self.wdtype_dict.get(i) for i in final_wds} return final_dict

这段代码的作用是对输入的问题进行医疗实体识别，即从问题中找出和医疗相关的实体词，并返回一个字典，其中键为实体词，值为该实体词的类型。

具体来说，该函数首先利用 AC 自动机（即 actree）快速找出问题中与预定义实体词表（即 region_wds）匹配的词语，然后利用停用词过滤筛选出最终的实体词组合（即 final_wds）。接着，该函数利用预定义的实体类型词典（即 wdtype_dict）将每个实体词映射为其对应的类型，并返回最终的实体词字典（即 final_dict）。

region_wds = [] # region_tree 是一棵用region_wds 做出来的actree，快速找出question与之匹配的实体 # 但是有时候匹配的结果与我们想的不一，比如“瓜烧白菜”和“白菜”是不一样的 for i in self.region_tree.iter(question): # wd是question 用actree做了加速 wd = i[1][1] region_wds.append(wd)

这段代码的作用是构建一个 AC 自动机（Aho-Corasick 自动机）用于快速找出问题中可能对应的实体。AC 自动机是一种字符串匹配算法，可以在多个模式串中同时匹配出所有出现的位置。在这里，我们将所有可能的实体作为模式串，并将它们构建成 AC 自动机，然后输入问题进行匹配。如果问题中包含某个实体，那么 AC 自动机会返回这个实体，并保存在列表 `region_wds` 中。但是，由于 AC 自动机是一种精确匹配算法，所以有时候匹配的结果可能与我们期望的不太一样。比如，“瓜烧白菜”中的“白菜”可能被误认为是问题中的实体，但实际上它并不是我们想要的那个实体。