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在PostgreSQL中实现按拼音、汉字、拼音首字母搜索的例子

简介:

在PostgreSQL中实现按拼音、汉字、拼音首字母搜索的例子

作者

digoal

日期

2016-11-09

标签

PostgreSQL , 拼音 , 中文分词 , tsvector , 拼音首字母 , hmm , 词库


背景

PostgreSQL有很多特性是可以提升开发效率,提高生产力的。

在前端页面中,搜索是一个非常常用的功能,例如淘宝首页的搜索。

pic1

为了提升用户体验,用户可以按拼音首字母进行搜索,按中文单词搜索,或者按拼音的全部进行搜索。

又比如家里的电视盒子,因为没有实体键盘,按拼音首字母搜索就非常方便。

但是如何做到按拼音首字母或者按拼音可以进行匹配呢?

应用程序端转换

本文的CASE主要需要用到的是中文和拼音以及拼音首字母的相互转换。

例如这样的转换

夹克
jk
jiake

大闹天宫
dntg
danaotiangong

有一个很好的例子

http://www.letiantian.me/2016-02-08-pinyin-hanzi/

基于词库的汉字转拼音

词库中既要包含每个字的拼音,也要包含常用单词/短语的读音。有些字是多音字,所以至少要保存其最常用的读音,不常用的读音多出现在单词/短语里。

好了,词库准备好了,现在手头有一句话要转换要转换为拼音,这句话是:

你好世界杯

我们的词库是这样子的:

你:nǐ
好:hǎo,hào
世:shì
界:jiè
杯:bēi
世界:shì,jiè
你好:nǐ,hǎo
苦尽甘来:kǔ,jìn,gān,lái

词库中最长的词 苦尽甘来 包含4个字。所以 你好世界杯 从4个字开始匹配:

  • 判断你好世界是否在词库中,不在;
  • 判断你好世是否在词库中,不在;
  • 判断你好是否在词库中,在,得到nǐ,hǎo;
  • 判断世界杯是否在词库中,不在;
  • 判断世界是否在词库中,在,得到shì,jiè;
  • 判断杯是否在词库中,在,得到bēi;

于是你好世界杯被转换为nǐ,hǎo,shì,jiè,bēi。

基于词库和分词工具的汉字转拼音

纯粹的基于词库的方法在实际的使用中会遇到问题,例如 提出了解决方案 这句话中 了解 会被当作一个单词,所以会得到错误的结果:

tí,chū,liǎo,jiě,jué,fāng,àn

更好的方法是先进行分词得到:

提出
了
解决
方案

然后基于词库对每个结果分别处理。

基于HMM的拼音转汉字

这里的拼音一般不带声调。

将汉字作为隐藏状态,拼音作为观测值,使用viterbi算法可以将多个拼音转换成合理的汉字。例如给出 ti,chu,le,jie,jue,fang,an ,viterbi算法会认为 提出了解决方案 是最合理的状态序列。

HMM需要三个分布,分别是:

  • 初始时各个状态的概率分布
  • 各个状态互相转换的概率分布
  • 状态到观测值的概率分布

这个3个分布就是三个矩阵,根据一些文本库统计出来即可。

viterbi算法基于动态规划,维基百科 - Viterbi algorithm给出了很好的解释和示例。

基于词库的拼音转汉字

原则:

  • 词的权重大于字的权重;

转换中匹配的词越多,权重越小。

词库的格式是:

拼音:单词:权重

例如:

ni:你:0.15
ni:泥:0.12
a:啊:0.18
hao:好:0.14
nihao:你好:0.6

假如输入是 ni,hao,a ,我们计算一下各种组合的权重:

组合 权重
你,好,啊 0.15×0.14×0.18 = 0.00378
泥,好,啊 0.12×0.14×0.18 = 0.003024
你好,啊 0.6×0.18 = 0.108

可以看出,你好,啊 是最好的结果。

实际实现中需要用到动态规划, 和求有向无环图中两点之间最短距离类似。

代码实现

基于上面的思路,我编写了两个工具,欢迎指教 ^^

拼音转汉字(拼音输入法引擎):https://github.com/letiantian/Pinyin2Hanzi

汉字转拼音:https://github.com/letiantian/ChineseTone

参考

https://github.com/jmz331/gpinyin

http://www.letiantian.me/2016-02-08-pinyin-hanzi/

https://github.com/letiantian/Pinyin2Hanzi

https://github.com/letiantian/ChineseTone

http://www.pudn.com/downloads370/sourcecode/windows/ime/detail1600247.html

数据库端转换

可以把相关的中文,拼音相互转换的代码,嫁接到PostgreSQL,作为UDF对外提供转换接口。

例如输入 zh_to_pinyin('你好') 返回 nihao,nh

或者可以结合中文分词一起使用,同时支持自定义delimiter。

例如输入 zh_to_pinyin('你好中国汉字', ';', ',') 返回 nihao,nh;zhongguo,zg;hanzi,hz

PostgreSQL存储例子

1. 首先我们应该考虑分词,例如用户输入一个字符串,返回分词后的word。

例如

to_tsvector('zhparser', '你好中国')

返回

你好,中国

2. 然后对word进行转换,得到转换后的值。

例如输入 zh_to_pinyin(to_tsvector('zhparser', '你好中国')) 返回 你好,中国,nihao,nh,zhongguo,zg

使用PostgreSQL分词插件得到分词的例子《使用阿里云PostgreSQL zhparser时不可不知的几个参数》

https://yq.aliyun.com/articles/7730

postgres=# create extension zhparser;
CREATE EXTENSION
postgres=# CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION testzhcfg (PARSER = zhparser);
CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION
postgres=# ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION testzhcfg ADD MAPPING FOR a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t,u,v,w,x,y,z WITH simple;
ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION
postgres=# set zhparser.punctuation_ignore = t;  -- 忽略标点符号
SET
postgres=# select * from ts_debug('testzhcfg','你好中国');  -- 得到分词后, 转换为拼音和拼音首字母
 alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes 
-------+-------------+-------+--------------+------------+---------
 n     | noun        | 你好  | {simple}     | simple     | {你好}
 n     | noun        | 中国  | {simple}     | simple     | {中国}
(2 rows)
postgres=# select to_tsvector('testzhcfg', '你好,中国,nihao,nh,zhongguo,zg');  --  现在你有了所有需要的元素, 存入数组或tsvector就看你的喜好了
                      to_tsvector                       
--------------------------------------------------------
 'nh':4 'nihao':3 'zg':6 'zhongguo':5 '中国':2 '你好':1
(1 row)

这些动作可以封装为一个UDF来执行,提升效率,减少交互次数。

3. 得到转换后的值之后,再存入对应的字段中。

在PostgreSQL中,你可以选择存储为字符串数组,或者tsvector类型。

将 你好,中国,nihao,nh,zhongguo,zg 存入  

text[]

或 

tsvector

这两种类型都支持包含的查询。

检索例子

1. 精确匹配

数组
column @> array['nihao']  
postgres=# select array['你好','中国','nihao','nh','zhongguo','zg'] @> array['nh'];
 ?column? 
----------
 t
(1 row)

tsvector
column @@ to_tsquery('nihao')  
postgres=# select to_tsvector('testzhcfg', '你好,中国,nihao,nh,zhongguo,zg') @@ to_tsquery('你好');
 ?column? 
----------
 t
(1 row)
postgres=# select to_tsvector('testzhcfg', '你好,中国,nihao,nh,zhongguo,zg') @@ to_tsquery('nh');
 ?column? 
----------
 t
(1 row)
postgres=# select to_tsvector('testzhcfg', '你好,中国,nihao,nh,zhongguo,zg') @@ to_tsquery('nh | 你哈');
 ?column? 
----------
 t
(1 row)

2. 操作符

数组

pic2

tsvector

pic3

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