python实现SPIMI算法

SPIMI（单遍多插入）算法是一种用于处理大型文本数据的索引构建算法，通常用于信息检索系统中。在Python中，我们可以使用以下步骤实现SPIMI算法：

1. 定义一个空的索引（index）字典。
2. 从输入数据中读取每个文档（document）。
3. 对于每个文档，将其拆分为词元（term）。可以使用Python中的split()函数来实现。
4. 对于每个词元，检查它是否已经在索引字典中出现。如果词元已经存在，则更新其出现文档列表（posting list），否则将其添加到索引字典中，并将其出现文档列表初始化为空列表。
5. 继续读取文档，直到所有文档都处理完毕。
6. 将索引字典写入磁盘文件中。

以下是一个示例代码：

import os
import re

def spimi(inverted_idx, doc_id, token_list):
    for token in token_list:
        if token in inverted_idx:
            if doc_id not in inverted_idx[token]:
                inverted_idx[token].append(doc_id)
        else:
            inverted_idx[token] = [doc_id]
            
def tokenize(text):
    token_pattern = re.compile(r'\w+')
    return token_pattern.findall(text.lower())

def spimi_invert(docs_dir):
    inverted_idx = {}
    doc_id = 0
    buffer = {}
    buffer_size = 1000
    
    for filename in os.listdir(docs_dir):
        with open(os.path.join(docs_dir, filename), 'r') as file:
            tokens = tokenize(file.read())
            spimi(buffer, doc_id, tokens)
            doc_id += 1
            
            if len(buffer) >= buffer_size:
                for term in buffer:
                    if term in inverted_idx:
                        inverted_idx[term].extend(buffer[term])
                    else:
                        inverted_idx[term] = list(buffer[term])
                        
                buffer = {}
                
    for term in buffer:
        if term in inverted_idx:
            inverted_idx[term].extend(buffer[term])
        else:
            inverted_idx[term] = list(buffer[term])
            
    return inverted_idx

docs_dir = './docs'
inverted_idx = spimi_invert(docs_dir)
print(inverted_idx)

在这个示例中，我们遍历了一个包含多个文档的文件夹，将每个文档拆分为词元并在SPIMI算法中处理它们。对于每个词元，我们使用一个字典（buffer）缓存它们的出现文档列表。当缓存字典的大小达到一定值（buffer_size）时，我们将其合并到总的倒排索引字典（inverted_idx）中。最后，我们返回完整的倒排索引字典。