基于Python的中文查询扩展系统原型研究

资源摘要信息:"QueryExpansionSystem是一个基于Python开发的中文信息检索（IR）查询扩展系统原型，它利用了台湾中央研究院语言学研究所（CKIP）提供的eHownet词典以及关联挖掘算法-Apriori来扩展用户的搜索查询。这一系统的设计旨在为用户在使用Google等搜索引擎时提供更多的查询选项。该系统尚处于初期版本，因此在接口、HTTP服务器和数据库方面采用了简单的设计，使用sqlite数据库和CGI脚本作为基础实现，未集成如Django这样的高级网络框架。此外，由于eHownet词典使用并非完全免费，所以系统在扩展用户查询时所能使用的术语数量有所限制。 在技术细节方面，首先需要安装jieba分词模块，它是一个流行的中文分词库，能够将中文文本切分成单独的词语。安装该模块可以通过easy_install或pip包管理工具完成。系统提供了simple_httpd.py脚本用于启动一个基本的HTTP开发服务器，方便用户通过Web界面与系统交互。用户可以在任何喜欢的浏览器中打开index.html文件进行查询输入操作。系统的运行状态可以查看logs目录下的server_info.log文件来了解。 以下是关于该系统的关键知识点： 1. Python编程语言：QueryExpansionSystem使用Python语言开发，Python是一种高级编程语言，具有简洁易读的语法和强大的标准库支持，非常适合数据挖掘和原型开发。 2. CKIP eHownet词典：CKIP是台湾中央研究院语言学研究所的缩写，eHownet是该机构提供的一个中文词汇网络资源，它包含了丰富的中文词语及其语义关系，对中文文本处理及自然语言处理（NLP）有着重要应用。 3. 关联挖掘算法-Apriori：Apriori算法是数据挖掘中的一种常用算法，用于在大型数据库中找出物品间的关联规则。在QueryExpansionSystem中，Apriori算法用于从用户查询中挖掘出与查询词相关联的词汇，扩展查询语义。 4. 中文信息检索（IR）：中文信息检索是指在中文文本资料中寻找符合用户需求信息的技术。中文由于其独特的分词问题，使得中文IR与英文IR在处理方式上存在较大差异。 5. 分词：中文分词是中文信息处理中的关键技术，指的是将连续的中文文本切分成有意义的词语。jieba是目前非常流行的中文分词库，支持多种分词模式。 6. sqlite数据库：sqlite是一种轻量级的数据库，它不需要独立的服务器进程，被广泛用于轻量级的Web应用程序中。在QueryExpansionSystem中，sqlite用于存储用户查询和扩展后的结果。 7. CGI脚本：CGI（Common Gateway Interface）是Web服务器运行外部程序的接口标准，允许Web服务器通过创建子进程来执行外部程序。在QueryExpansionSystem中，CGI脚本用于处理用户的HTTP请求并生成响应。 8. Django框架：Django是一个高级Python Web框架，鼓励快速开发和干净、实用的设计。尽管QueryExpansionSystem没有使用Django，但了解Django有助于理解现代Web应用的架构设计。 9. 网络框架：网络框架通常指用于构建网络应用程序的软件框架，它提供了一组特定的工具和库来简化Web应用的开发。在本系统中，未使用高级网络框架，而是使用了基础的HTTP和CGI脚本来处理Web交互。 10. 多处理与多线程：多处理和多线程是两种提高程序并发执行效率的技术，它们允许同时执行多个任务，以提升程序性能。QueryExpansionSystem没有采用这些技术，这可能限制了其处理效率和扩展性。 11. 术语扩展限制：由于eHownet词典的使用限制，QueryExpansionSystem在扩展用户查询时可利用的词汇数量有限，这可能影响系统的扩展能力。 综上所述，QueryExpansionSystem提供了一个实用的平台，用于理解和实践如何使用关联规则挖掘技术对中文查询进行扩展。尽管它目前还处于原型阶段，且存在一定的限制，但作为一个学习和实验的起点，它对于理解和开发类似系统非常有帮助。"