我在 MongoDB 中建立了一个大型银行数据库。我可以轻松获取这些信息并在 whoosh 中使用它创建索引。例如,我希望能够匹配银行名称“密苏里鹰银行信托公司”和“密苏里鹰银行信托公司”。以下代码适用于简单的模糊,但无法实现上述匹配:

from whoosh.index import create_in
from whoosh.fields import *

schema = Schema(name=TEXT(stored=True))
ix = create_in("indexdir", schema)
writer = ix.writer()

test_items = [u"Eagle Bank and Trust Company of Missouri"]

writer.add_document(name=item)
writer.commit()

from whoosh.qparser import QueryParser
from whoosh.query import FuzzyTerm

with ix.searcher() as s:
    qp = QueryParser("name", schema=ix.schema, termclass=FuzzyTerm)
    q = qp.parse(u"Eagle Bank & Trust Co of Missouri")
    results = s.search(q)
    print results

给我:
<Top 0 Results for And([FuzzyTerm('name', u'eagle', boost=1.000000, minsimilarity=0.500000, prefixlength=1), FuzzyTerm('name', u'bank', boost=1.000000, minsimilarity=0.500000, prefixlength=1), FuzzyTerm('name', u'trust', boost=1.000000, minsimilarity=0.500000, prefixlength=1), FuzzyTerm('name', u'co', boost=1.000000, minsimilarity=0.500000, prefixlength=1), FuzzyTerm('name', u'missouri', boost=1.000000, minsimilarity=0.500000, prefixlength=1)]) runtime=0.00166392326355>

是否有可能通过 Whoosh 实现我想要的?如果不是,我还有哪些其他基于 python 的解决方案?

最佳答案

你可以使用嗖的模糊搜索匹配CoCompany你不应该做因为CoCompany之间的差别是很大的。 CoCompany 相似,因为 BeBeast 和 0x251812231340241 相似,搜索结果 31340241 和 1340241 之间的结果如何大,可以想象 31340241 15 的结果如何。

但是,如果您想将 nyCompanyCompan 匹配到 compani,您可以通过使用个性化的类来做到这一点,默认值为 10x2132132132132132132132135135


class MyFuzzyTerm(FuzzyTerm):
     def __init__(self, fieldname, text, boost=1.0, maxdist=2, prefixlength=1, constantscore=True):
         super(MyFuzzyTerm, self).__init__(fieldname, text, boost, maxdist, prefixlength, constantscore)

然后:
 qp = QueryParser("name", schema=ix.schema, termclass=MyFuzzyTerm)

您可以通过将 Companee 设置为 Company 来将 FuzzyTermmaxdist 匹配,但是正如我所说,这会给出糟糕的搜索结果。我建议将 CoCompany 保留到 maxdist

如果您正在寻找匹配的单词语言变体,最好使用 5

注意: 较旧的 Whoosh 版本有 maxdist 而不是 1

关于python - 在 Python 中使用 Whoosh 进行模糊字符串搜索,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/6709830/

10-13 06:42