Redis的现代分词技术（redis现在分词）

Redis的现代分词技术

Redis是一种内存数据库管理系统，常被用于高速数据缓存、消息队列以及实时数据处理等场景。在这些应用场景中，经常需要使用分词技术来对文本数据进行处理，以便在快速搜索、聚合或者分类等操作中使用。本文将介绍Redis中现代分词技术的使用，包括倒排索引和有向无环图（DAG）分词。

倒排索引

倒排索引（Inverted Index）是一种常用的文本索引技术，可以快速地进行单词的搜索操作。倒排索引的原理是将所有文档中的单词进行提取，并建立索引表。索引表中的每一项都是一个单词和它所在文档的列表。这种结构方便快速地定位所有包含某个单词的文档。

在Redis中，可以使用SortedSet数据结构来实现倒排索引。具体流程如下：

1. 将文档中的单词进行提取，并建立单词与文档编号的映射表。

2. 将该文档中的单词加入到SortedSet中，以单词为成员，文档编号为分值。

3. 根据要搜索的单词，在SortedSet中查找对应的文档编号列表。这里使用ZREVRANGEBYSCORE命令，可以按照分值倒序排列并取出指定范围的成员。

4. 对于多个单词的搜索，可以将它们对应的文档编号列表取交集，得到所有满足条件的文档编号列表。

下面是在Redis中实现倒排索引的Python代码：

import redis
# 建立Redis连接
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
# 添加文档
doc1_id = 'doc1'
doc1_text = 'This is a demo document for testing Redis inverted index.'
doc1_words = ['This', 'is', 'a', 'demo', 'document', 'for', 'testing', 'Redis', 'inverted', 'index.']
for word in doc1_words:
    redis_conn.zadd(word, {doc1_id: 1})
# 搜索文档
query_words = ['demo', 'Redis', 'index.']
doc_ids = None
for word in query_words:
    doc_list = redis_conn.zrevrangebyscore(word, min='inf', max='+inf', withscores=True)
    if doc_ids is None:
        doc_ids = set([doc[0] for doc in doc_list])
    else:
        doc_ids &= set([doc[0] for doc in doc_list])

# 输出搜索结果
if doc_ids:
    for doc_id in doc_ids:
        print('Found document: ' + doc_id)
else:
    print('No matched document.')

有向无环图（DAG）分词

有向无环图（DAG）是一种用于中文分词的算法，采用了动态规划的思想。DAG算法将一个文本按照所有可能的分词组合，构建成一个有向无环图，每个节点表示一个单词，边表示单词之间的依赖关系。然后，采用递归回溯查找最佳的分词组合。

在Redis中，可以使用SortedSet数据结构来实现DAG分词算法。具体流程如下：

1. 将文本划分为多个句子。

2. 对于每个句子，根据DAG算法构建有向无环图。这里使用有向图的邻接表来存储图结构。

3. 针对每个有向无环图，采用递归回溯的方式查找最佳的分词组合。

4. 将所有分词结果保存到SortedSet中，以分词为成员，分词序列的得分为分值。

5. 支持多个分词序列的查询，使用ZREVRANGEBYSCORE命令按照得分倒序排列并取出指定数量的成员即可。

下面是在Redis中实现DAG分词算法的Python代码：

import redis
# 建立Redis连接
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
# 定义DAG类
class DAG:
    def __init__(self):
        self.nodes = {}
    
    def add_word(self, word, pos_list):
        if word not in self.nodes:
            self.nodes[word] = []
        for pos in pos_list:
            if pos not in self.nodes:
                self.nodes[pos] = []
            self.nodes[word].append(pos)
            self.nodes[pos].append(word)

# 添加分词序列
def add_sequence(tokens, score):
    word_list = []
    for token in tokens:
        if type(token) == tuple:
            word_list.append(token[0])
        else:
            word_list.append(token)
    redis_key = 'sequence:' + '|'.join(word_list)
    if redis_conn.zscore(redis_key, word_list) is None:
        redis_conn.zadd(redis_key, {word_list: score})

# 查找分词序列
def search_sequence(tokens, limit):
    word_list = []
    for token in tokens:
        if type(token) == tuple:
            word_list.append(token[0])
        else:
            word_list.append(token)
    redis_key = 'sequence:' + '|'.join(word_list)
    seq_list = redis_conn.zrevrangebyscore(redis_key, min='inf', max='+inf', start=0, num=limit, withscores=True)
    return seq_list

# 断句
def split_sentence(text):
    return text.split('。')

# DAG分词
def dag_cut(text):
    cut_result = []
    alpha = 1.0
    for sentence in split_sentence(text):
        if not sentence:
            continue
        dag = DAG()
        for i in range(len(sentence)):
            for j in range(i + 1, len(sentence) + 1):
                word = sentence[i:j]
                if word in vocab:
                    dag.add_word(word, [i, j])
        route = {}
        route[len(sentence)] = (0, 0, 0)
        for idx in range(len(sentence) - 1, -1, -1):
            if idx in route:
                best_score, best_idx, best_len = route[idx]
                for next_idx in dag.nodes.get(sentence[idx:], []):
                    next_len = next_idx - idx
                    this_score = best_score + alpha - vocab.get(sentence[idx:next_idx], 0)
                    if next_idx in route:
                        if route[next_idx][0] 
                            route[next_idx] = (this_score, idx, next_len)
                    else:
                        route[next_idx] = (this_score, idx, next_len)
        tokens = []
        idx = 0
        while idx 
            if idx in route:
                best_score, last_idx, length = route[idx]
                tokens.append((sentence[idx:idx + length], best_score - last_score))
                last_score = best_score
                idx += length
            else:
                tokens.append(sentence[idx])
                idx += 1
        cut_result.extend(tokens)
    return cut_result

# 添加词汇表
vocab = {'demo': 0.1, 'Redis': 0.2}
# 对文本进行分词
text = 'This is a demo document for testing Redis DAG cut.'
tokens = dag_cut(text)

# 添加分词序列
length = len(tokens)
for i in range(length):
    for j in range(i + 1, length + 1):
        add_sequence(tokens[i:j], sum([token[1] for token in tokens[i:j]]))

# 搜索分词序列
seq_list = search_sequence(['demo', 'Redis', 'DAG'], 5)
# 输出搜索结果
if seq_list:
    for seq in seq_list:
        print('Found sequence: ' + '|'.join(seq[0]))
else:
    print('No matched sequence.')

总结

Redis作为一种内存数据库管理系统，在分词技术中的应用越来越广泛。本文介绍了两种现代的分词技术，在Redis中的实现方法和相关代码，希望对使用Redis进行文本处理的开发人员有所帮助。