倒排文档构建与检索算法实现

"该资源主要讨论了如何使用TF-IDF算法进行中文检索，并涉及到了倒排文档的构建和检索过程。程序中使用了一个包含20万个词的中文词库，数据结构采用简单的数组，以及块寻址技术来节省存储空间。分词方法是正向最大匹配，查找操作通过二分法在排序后的词库中进行。" TF-IDF算法是一种在信息检索和文本挖掘中广泛使用的权重计算方法，用于评估一个词在文档中的重要性。TF（Term Frequency）表示词频，即某个词在文档中出现的次数；IDF（Inverse Document Frequency）则是逆文档频率，它反映了某个词在整个文档集合中的稀有程度。TF-IDF值是这两个量的乘积，通常用于确定关键词的重要性。 在程序实现上，首先需要一个中文词库，这里的词库包含20万个词。由于存储限制，采用了块寻址技术，可能意味着将数据分割成更小的部分来处理。数据结构选择了结构体数组，每个结构体包含一个词（lemma）和指向词在文档中位置的指针（p）。分词是通过正向最大匹配算法完成的，这种方法从文档的起始位置开始，寻找最长的可能词汇，直到无法匹配为止。查找词库中的词时，使用了二分法，这是一种高效的方法，适用于已经排序的数据集。 倒排文档是信息检索中的核心概念，它是一个索引结构，记录了每个词在哪些文档中出现过以及出现的位置。在本例中，文档被切割成255份，这可能是为了适应块寻址。程序的主要流程包括读取文献，分词，然后创建倒排文档，最后进行检索。程序运行时间通过`clock()`函数进行度量，以便分析性能。 在程序的主体部分，`main`函数中，先打开词库文件，然后逐行读取词库并存储到结构体数组中。接下来，打开待检索的文献，对其进行分词处理，生成倒排文档，并将结果保存到指定文件。整个过程的时间消耗也被记录下来，用于性能评估。 这个程序实现了基本的TF-IDF检索系统，特别是针对中文文本，利用了正向最大匹配和二分查找等算法优化了处理效率。然而，实际的TF-IDF计算通常还需要考虑停用词、词干提取等预处理步骤，以及可能的词形还原和词性标注，以提高检索的准确性和鲁棒性。