作者:Tony Qu
成都創(chuàng)新互聯(lián)長期為近千家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù),團(tuán)隊從業(yè)經(jīng)驗10年,關(guān)注不同地域、不同群體,并針對不同對象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù);打造開放共贏平臺,與合作伙伴共同營造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為隆德企業(yè)提供專業(yè)的網(wǎng)站建設(shè)、做網(wǎng)站,隆德網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有10年豐富建站經(jīng)驗和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。前言:在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域,.NET基本上是空白,除了分詞程序外,啥都沒有,大量的招聘顯示數(shù)據(jù)挖掘目前是Java, C++和Python的天下。作為微軟陣營的一份子,我始終認(rèn)為我們不該坐以待斃,與其坐著被人看笑話,還不如勇敢的站出來,創(chuàng)造一個嶄新的.NET未來。(話說昨天的吐槽貼不知道大家玩的盡興不盡興,不是有人讓我給點(diǎn)實戰(zhàn)的玩意來證明.NET的牛X嘛,沒問題啊,我如約而至。)
Trie Tree(字典樹)對很多人顯得有些陌生,用一句話來概括,它可以有效加速字符串匹配速度,并且應(yīng)用極其廣泛,如分詞、搜索、臟字過濾等。曾經(jīng)寫過一篇介紹TrieTree的文章,不熟悉的同學(xué)可以看一下《Trie Tree介紹及其C#實現(xiàn)》。
TrieTree之所以快速,和它樹形存儲結(jié)構(gòu)很有關(guān)系,由于所有的查找都是走結(jié)點(diǎn)的,所以速度會比普通字符串匹配快很多,傳統(tǒng)匹配的問題在于即使匹配不成功,每次還是要去匹配前面這些字符,而且要與每一個字典項去匹配。
舉個簡單的例子,假設(shè)字典里面有兩句整句,如“這里是我們的地盤”,“這里是你們的”,假設(shè)我現(xiàn)在要匹配
“這里是他們的”,傳統(tǒng)存儲會把字典保存在List
這么好的東西怎么能沒有一個通用的框架,于是我便考慮設(shè)計了TrieTree Service。TrieTree Service是一個基于Windows Service的服務(wù),采用socket與客戶端進(jìn)行通訊,通訊部分使用了江大魚的SuperSocket。(這玩意確實好用,上手也很快,我大概用了2天就把通訊部分全搞定了。)之所以采用Windows Service,主要考慮了分布式部署、以及內(nèi)存空間的需求。由于TrieTree Service采用內(nèi)存作為緩存空間,所以對內(nèi)存是有很大需求的,如果與其他應(yīng)用共享空間,在32位系統(tǒng)上估計很快就3GB了,根本沒法用,但做成Windows Service以后,3GB至少是獨(dú)享的。而且理論上我可以部署n個service,加載不同的字典,比如Service 1我加載盤古分詞詞典、Service 2我加載MongoDB的字典,以此類推,客戶端會根據(jù)需要去訪問不同的Service,從而獲得足夠的數(shù)據(jù)支持。
Trie Tree服務(wù)還有一個很明顯的優(yōu)勢那就是字典資源的整合,以往如果我們要調(diào)用第三方字典庫或者擴(kuò)展字典庫,可能必須重新寫一個類來實現(xiàn)讀,然后調(diào)用不同的接口來加載不同的字典庫,現(xiàn)在有了Trie Tree服務(wù),你就可以做到把幾個庫合并在一起,比如盤古分詞的庫可以和細(xì)胞詞庫混用,如果詞重復(fù),Trie Tree服務(wù)不會重復(fù)添加,而是在現(xiàn)有結(jié)點(diǎn)上把頻率相加。例如,我本地的TrieTree服務(wù)就把盤古分詞、IKAnalyzer詞典、還有我自己的多個MongoDB的字典庫一起加載起來運(yùn)行,那效果絕對是只可意會不可言傳啊,哈哈。我看了下,內(nèi)存占用也不高,只有400M左右。
Trie Tree服務(wù)支持POS (Part of Speech)枚舉,說通俗點(diǎn)就是某個詞的詞性,如名詞、動詞、代詞等。目前的POSType采用了盤古分詞的類型,以后會考慮擴(kuò)充,目前足夠了。(話說清華和北大都有一套自己的POS分類,比盤古要詳細(xì),以后會考慮支持這兩個標(biāo)準(zhǔn),因為POS的細(xì)粒度決定了最終的分詞結(jié)果。)
[Flags] public enum POSType : int { ////// 形容詞 形語素 /// D_A = 0x40000000, ////// 區(qū)別詞 區(qū)別語素 /// D_B = 0x20000000, ////// 連詞 連語素 /// D_C = 0x10000000, ////// 副詞 副語素 /// D_D = 0x08000000, ////// 嘆詞 嘆語素 /// D_E = 0x04000000, ////// 方位詞 方位語素 /// D_F = 0x02000000, ////// 成語 /// D_I = 0x01000000, ////// 習(xí)語 /// D_L = 0x00800000, ////// 數(shù)詞 數(shù)語素 /// A_M = 0x00400000, ////// 數(shù)量詞 /// D_MQ = 0x00200000, ////// 名詞 名語素 /// D_N = 0x00100000, ////// 擬聲詞 /// D_O = 0x00080000, ////// 介詞 /// D_P = 0x00040000, ////// 量詞 量語素 /// A_Q = 0x00020000, ////// 代詞 代語素 /// D_R = 0x00010000, ////// 處所詞 /// D_S = 0x00008000, ////// 時間詞 /// D_T = 0x00004000, ////// 助詞 助語素 /// D_U = 0x00002000, ////// 動詞 動語素 /// D_V = 0x00001000, ////// 標(biāo)點(diǎn)符號 /// D_W = 0x00000800, ////// 非語素字 /// D_X = 0x00000400, ////// 語氣詞 語氣語素 /// D_Y = 0x00000200, ////// 狀態(tài)詞 /// D_Z = 0x00000100, ////// 人名 /// A_NR = 0x00000080, ////// 地名 /// A_NS = 0x00000040, ////// 機(jī)構(gòu)團(tuán)體 /// A_NT = 0x00000020, ////// 外文字符 /// A_NX = 0x00000010, ////// 其他專名 /// [Description("其他專名")] A_NZ = 0x00000008, ////// 前接成分 /// D_H = 0x00000004, ////// 后接成分 /// D_K = 0x00000002, ////// 未知詞性 /// UNKNOWN = 0x00000000, }
同時TrieTree還支持POS并集查詢,如D_N|D_V,表示查詞性是名詞或者動詞的詞。、
目前TrieTree支持三種匹配命令,它們是MMFetch(Maximum Match,正向大匹配)、 RMMFetch(Reverse Maximum Match, 反向大匹配)、 ExactMatch(全字匹配)。
例如你要使用MMFetch命令搜索“我們”,直接通過socket向TrieTree Service發(fā)送“MMFetch 我們”即可。如果你想搜索詞性,可以發(fā)送“MMFetch 我們
由于定義了IDataProvider接口,你可以根據(jù)需要定制自己的DataProvider。目前TrieTree Service自帶了PanguDictProvider, TxtDictProvider, IKAnaylzerDictProvider。以下是IDataProvider的定義
public interface IDataNode { ////// word text /// string Word { get; set; } ////// Part of Speech Tag Value /// POSType POS { get; set; } ////// frequency of the word /// double Frequency { get; set; } } public interface IDataProvider { ListLoad(); }
這里的IDataNode代表導(dǎo)入的一條條詞條,當(dāng)然你必須先實現(xiàn)這個接口。其中的POS是之前提到的詞性,F(xiàn)requency是頻率,Word是詞本身。對于沒有詞性和沒有頻率的導(dǎo)入項,直接忽略這兩項就行了。
在BluePrint.Dictionary命名空間下面定義了一個客戶端封裝類DictionaryServiceClient,提供了對命令的基本封裝,這樣你就不用直接去和SendCommand打交道了。
public TrieTreeResult ExactMatch(string word){...} public TrieTreeResult MaximumMatch(string word){...} public TrieTreeResult ReverseMaximumMatch(string word){...}
下載地址:https://github.com/tonyqus/TrieTreeService
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