Indri和Terrier搜索引擎的使用

介绍

Indri和Terrier都是开源的搜索引擎，当中Indri作为Lemur项目的一个重要部分，具有强大的查询接口，易建索引，可扩展，高效率等长处。能够在SourceForge Lemur Project Page中下载。Terrier也是IR领域很有影响力的开源搜索引擎，Terrier是Glasgow大学用Java语言编写的，具有高效灵活及易于部署等特点，眼下最新的版本号为Terrier 4.0。可在Terrier官网下载。

不管Indri还是Terrier整个过程，须要先建立索引，然后依据自己定义的query phrases（查询短语。当然也能够是句子），在已建立的索引上查询，并返回一个结果。类似例如以下（后面会详细解说每一列的含义）：

两个搜索引擎的使用关键在于它们的配置文件，接下来解说怎样配置

文本格式

2011-12-05-20_1323118648-7cfd066125ff1daf479748f81346895d
12/05/2011 (MM/DD/YYYY)
arxiv
 S and Λ production in pp interactions at √s = 0.9 and 7 TeV measured with the....

1、Indri

Indri建索引

16G
path/to/index //建完索引后，这些索引结果文件存放的位置，如/home/tempUser/myindex

krovetz //词干化工具，也即分词，这个是默认的，能够选择其它的



path/to/original/file/directory //原始须要建立索引的文件文件夹
trectext  //须要建立什么格式的索引，有xml, txt, trectext, web



DOCNO  //文本ID号


        //假设须要用到时间信息，需加此field。
date
true
DateFieldAnnotator

Indri查询

配置文件

path1/to/index
path2/to/index
method:dirichlet,mu:1000  //内置方法，用狄利克雷，參数值1000
1000 //每一个查询值返回1000条记录，能够自己设置

 //第一个查询
001  //编号自定义
//假设文本的公布日期在两个时间段之间的，则在其文本中查询“Abbotsford Arts Centre”，依据其内置算法。计算query phrases与文本的相关度值
#scoreif(#datebetween(10/05/2011 01/26/2012) #1(Abbotsford Arts Centre)) 

 //第二个查询
003
#scoreif(#datebetween(10/05/2011 08/08/2012) #1(Andy Billig))


true
1
query_id  //自定义queryID

Indri查询语言

1、Combining Beliefs

#combine,#weight, #not, #max, #or, #band(boolean and)

#wsum, #wand(weighted and)

#weight( 1 #1(Abbotsford Arts Centre)  0.5 #1(office) 0.5 #1(band))

2、Filter Operators

scoreif(#datebetween(10/05/2011 01/26/2012)  #1(Abbotsford Arts Centre)) 

3、Numeric Field Operator

#less( F N ) matches numeric field extents of type Fif value < N

#greater( F N ), #between(F N_low N_high ) , #equals(F N )

4、Date Field Operator

#dateafter( D ),

#datebefore( D ),

#datebetween( D_low D_high ),

#dateequals( D )

查询结果文件：

当中：

第一列：表示第003query

第二列：不用理会

第三列：DOCNO

第四列：排名

第五列：详细排序值

第六列：query_id

2、Terrier

Terrier是还有一个开源的搜索引擎，能够从官网下载terrier-4.0，下载terrier-4.0.gz后。

解压：tar -xvzf terrier-4.0.gz 

得到例如以下：

（Terrier是用java开发的，能够去上面图片的src文件夹下查看源代码）

以下分别说说这些文件夹都是些什么:

bin: 在建索引，检索的时候要用到，在linux系统下用.sh，在windows下用相应的.bat

doc：一些帮助文档集

etc: 存放建立索引和检索时的配置文件

lib：包括terrier能执行所依赖的jar包，如terrier-4.0-core.jar，junit-4.8.1.jar等

licenses:  包括各种依赖包的licenses

src: 搜索引擎源代码

var: 默认的索引。检索结果的存放位置（你能够通过改动etc文件夹下的terrier.properties配置文件，自定义到别的文件夹）

build.xml：各种依赖关系进行build

在执行terrier之前。首先要确定是否已经安装了jdk。

能够通过：echo $JAVA_HOME，若有值，则表示已经安装。否则须要自己去安装，然后

export JAVA_HOME="Absolute_Path_of_Java_Installation"

建索引：

1）定位到terrier文件夹

cd terrier

2）收集须要建索引的文档

./bin/trec_setup.sh "Absolute_Path_To_Collection_Files"

这里须要指定绝对路径。比方须要建索引的文件集在 /home/hadoop/kba/kba2014/trecdata/2011-10文件夹下（该文件夹下都为文件。不是文件夹，Files已经是最后一层文件夹了），

则上面的 

Absolute_Path_To_Collection_Files即为 /home/hadoop/kba/kba2014/trecdata/2011-10

执行后在etc文件夹下生成例如以下图：

collection.spec里面的内容例如以下：

/home/hadoop/kba/kba2014/trecdata/2011-10/2011-10-05-01.trectext
/home/hadoop/kba/kba2014/trecdata/2011-10/2011-10-05-03.trectext
/home/hadoop/kba/kba2014/trecdata/2011-10/2011-10-05-05.trectext
/home/hadoop/kba/kba2014/trecdata/2011-10/2011-10-05-07.trectext
/home/hadoop/kba/kba2014/trecdata/2011-10/2011-10-05-08.trectext
/home/hadoop/kba/kba2014/trecdata/2011-10/2011-10-05-11.trectext
/home/hadoop/kba/kba2014/trecdata/2011-10/2011-10-05-12.trectext
/home/hadoop/kba/kba2014/trecdata/2011-10/2011-10-05-13.trectext
/home/hadoop/kba/kba2014/trecdata/2011-10/2011-10-05-14.trectext

terrier.properties配置文件的内容例如以下：

#default controls for query expansion
querying.postprocesses.order=QueryExpansion
querying.postprocesses.controls=qe:QueryExpansion
#default controls for the web-based interface. SimpleDecorate
#is the simplest metadata decorator. For more control, see Decorate.
querying.postfilters.order=SimpleDecorate,SiteFilter,Scope
querying.postfilters.controls=decorate:SimpleDecorate,site:SiteFilter,scope:Scope

#default and allowed controls
querying.default.controls=
querying.allowed.controls=scope,qe,qemodel,start,end,site,scope

#document tags specification
#for processing the contents of
#the documents, ignoring DOCHDR
TrecDocTags.doctag=DOC
TrecDocTags.idtag=DOCNO
TrecDocTags.skip=DOCHDR
#set to true if the tags can be of various case
TrecDocTags.casesensitive=false

#query tags specification
TrecQueryTags.doctag=TOP
TrecQueryTags.idtag=NUM
TrecQueryTags.process=TOP,NUM,TITLE
TrecQueryTags.skip=DESC,NARR

#stop-words file
stopwords.filename=stopword-list.txt

#the processing stages a term goes through
termpipelines=Stopwords,PorterStemmer

terrier.properties里面的#行表示凝视，建立索引时须要注意标签

TrecDocTags表示要建索引的文件的配置

TrecDocTags.idtag：表示须要处理的标签，TrecDocTags.skip=DOCHDR表示要忽略DOCHDR标签。能够有多个，用逗号隔开就可以。

文件格式例如以下：

id
text content

TrecQueryTags表示检索的query文件的配置

TrecQueryTags.process表示要处理哪些标签。

文件格式例如以下：

003  //这个相当于你自己给这个query定一个id。所以能够随便写
  //Query Phrases

3）建索引：

./bin/trec_terrier.sh -i

建索引的时候假设DOCNO里面的id长度大于默认的20个字符，那就会报错，例如以下：

这时须要我们再次配置terrier.properties配置文件， 增加一行

indexer.meta.forward.keylens=120  //你能够自己定义长度

再次执行建索引命令就不会报错了

你还能够例如以下配置：

collection.spec=/absolute/path/to/your.spec
terrier.index.path=/absolute/path/to/index/path      //你想把你的建好的index放在哪个文件夹
trec.results.file=/absolute/path/to/resultfile.res   //你想想把你的query结果放在哪个文件
ignore.low.idf.terms=false                           //假设某个词的逆文档频率idf非常低，还是要考虑，而不是丢弃
matching.retrieved_set_size=40000                    //query后结果有多少条，假设test.query文件写了非常多个query，那么这么多个query的返回的结果不大于40000，注意此时不是单个query的结果数

对于全部的properties的含义能够在官网terrier.properties中查看。

4）检索：

./bin/trec_terrier.sh -r -Dtrec.model=PL2 -c 10.99 -Dtrec.topics=/path/to/your.query

-r表示retrieve， 

-Dtrec.model表示用什么model去检索，这里用到了PL2模型。详细可在 terrier weighting model中查看

-c表示參数，后面10.99表示參数值

-Dtrec.topics表示your.query文件的详细路径

假设有多个索引文件。多个不同的query。怎么办？

比方对5个文件集分别建立索引，有5个query分别要在相应的索引文件中面找怎么办，因为是共用terrier.properties配置文件的。

所以你能够通过写一个shell脚本。针对不同的文件集。配置相应的collection.spec, terrier.index.path, trec.results.file.

终于得到的结果和开头indri的结果类似。

3、Indri和Terrier注意点

两者在写query phrases时都须要注意不要有其它的字符出现，

indri：除了a-z,A-Z,0-9。空格，其余字符如#@￥%都是非法字符。会导致错误

terrier：除了a-z,A-Z,0-9。空格，在多个单词构成的词组时可用双引號（如"term1 term2  term3"）。在表示权重时可用^（如”term1 term2“^0.5）。还有某些情况下可用+和-，详细看官网 terrier query language