初识搜索引擎
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搜索引擎结构
文本预处理
分词
文本分词一般是先将文本分成独立的单词，然后取出标点符号，去除停止词，停止词就是一些使用频率高但是没有实际意义的词，比如：a、an、the、are等等语言处理
对于英文来说，先是统一大小写，再对单词进行缩减，缩减过程主要有两种，一种是词干提取，即抽取词的词干或者词根，如：tional 缩减为 tion （去除形容词后缀）二是词形还原，即把词汇还原成一般形式，如：books 缩减为 book。建立索引
经过文本预处理之后，得到的结果为词（Term），将得到的词创建成字典，然后对字典按字母顺序排序，最后合并相同的词，形成文档倒排表（Posting List），因为这个表中，是根据词来查找文档的，所以称为文档倒排表或者倒排索引。搜索
根据用户的输入，进行词法分析、语法分析、语言处理然后从文档倒排表中获取结果，为了将最相关的结果显示在最前面，需要对搜索结果做相关性排序。相关性排序
把查询语句也视为一个文档，查询语句与文档的相关性就转变成了文档之间的相关性问你题，而一个文档中的每个词对于表达一个主题的重要性不一样，不同权重的词共同表达了这个主题。
有两个元素会影响一个词在文档中的重要性：一是词频率（Term Frequency，tf），表示一个词在此文档中出现的次数，它的值越大说明这个词越重要；二是文档频率（Document Frequency，df），表示多少文档中包含这个词，它的值越大，说明这个词越不重要。以下公式用于计算一个词的权重：
而衡量两个文档相似度可以将两个文档当成向量，向量夹角越小越靠近，也就是说文档向量夹角越小，相似度越高，即相关性可以用以下公式来描述：
