我公司的数据现在存储在maxcompute基础版上。有一个商品表，里面有一个字段“商品文档”存储的是

可以使用阿里云DataWorks中的MaxCompute SDK或者ODPS Python SDK来实现对MaxCompute基础版中表中的数据进行文本相似度检索。具体实现步骤如下：

1. 在阿里云DataWorks中创建MaxCompute基础版项目，并通过MaxCompute SDK或者ODPS Python SDK进行连接和授权。

2. 在MaxCompute基础版项目中创建表，并导入包含商品文档的json数据。

3. 使用MaxCompute SDK或者ODPS Python SDK从MaxCompute基础版项目中查询并获取需要进行文本相似度检索的商品文档数据，并进行解析和处理。

4. 使用Python中的相似度计算库（如gensim，nltk等）对商品文档进行相似度计算，并输出检索结果。

下面是一个使用ODPS Python SDK实现对MaxCompute基础版项目中表中数据进行文本相似度检索的简单示例：

# 导入ODPS Python SDK库
from odps import ODPS

# 创建ODPS实例并连接MaxCompute基础版项目
odps = ODPS(project='your_project_name', endpoint='http://service.odps.aliyun.com/api')

# 查询并获取MaxCompute基础版项目中的表数据
table = odps.get_table('your_table_name')
data = table.to_df()

# 对商品文档进行相似度计算
from gensim import models

# 加载词向量模型
model = models.Word2Vec.load('your_word2vec_model_file')

# 计算相似度并输出结果
for document in data['goods_doc']:
    # 对商品文档进行分词
    tokens = document.strip().split()
    
    # 过滤停用词
    tokens = [token for token in tokens if token not in stopwords]
    
    # 计算相似度
    sim = model.n_similarity(tokens, query_tokens)
    
    # 输出结果
    print('文档：', document)
    print('相似度：', sim)

你可以通过以下步骤来实现基于 Python SDK 对 MaxCompute 数据库中的 JSON 文档进行文本相似度匹配的检索：

安装 MaxCompute Python SDK 你可以使用 pip 命令来安装 MaxCompute Python SDK：

pip install odps 连接到 MaxCompute 数据库 使用 odps 模块中的 connect 方法连接到 MaxCompute 数据库：

from odps import ODPS

access_id = 'your_access_id' access_key = 'your_access_key' project = 'your_project_name' endpoint = 'your_endpoint'

odps = ODPS(access_id=access_id, access_key=access_key, project=project, endpoint=endpoint) 其中，access_id 和 access_key 是你的阿里云账号的 AccessKey ID 和 AccessKey Secret，project 是你的 MaxCompute 项目名称，endpoint 是你的 MaxCompute 服务的访问地址。

读取数据表 使用 odps 模块中的 read_table 方法读取数据表：

table_name = 'your_table_name' table = odps.get_table(table_name) data = table.to_df() 其中，table_name 是你要读取的数据表名称。

解析 JSON 数据 使用 json 模块解析 JSON 格式的文档：

import json

json_data = data['商品文档'].apply(lambda x: json.loads(x)) 其中，data['商品文档'] 是你要解析的 JSON 数据列，json.loads 方法将 JSON 格式的字符串转换为 Python 对象。

计算文本相似度 使用 Python 中的文本相似度计算库，如 nltk、gensim 等，对解析后的 JSON 数据进行文本相似度计算。

例如，使用 nltk 模块中的 jaccard_distance 方法计算 Jaccard 相似度：

from nltk.metrics import jaccard_distance

query = 'your_query_text' result = json_data.apply(lambda x: jaccard_distance(set(x.keys()), set(query.split()))) 其中，query 是你要匹配的查询文本，x.keys() 是每个 JSON 对象中的键集合，set(query.split()) 将查询文本中的单词转换为集合，jaccard_distance 方法计算两个集合之间的 Jaccard 相似度。

输出匹配结果 将匹配结果输出到数据表中：

result_table_name = 'your_result_table_name' result_table_schema = 'result STRING' result_table = odps.create_table(result_table_name, result_table_schema)

with result_table.open_writer() as writer: for index, value in result.items(): writer.write([str(value)]) 其中，result_table_name 是你要输出结果的数据表名称，result_table_schema 是数据表的列名和类型，result_table 是创建的数据表对象，result.items() 是匹配结果的键值对集合，writer.write 方法将匹配结果写入数据表中。

以上是一个基本的操作流程，你可以根据具体的需求进行调整和优化。

可以使用 MaxCompute SDK 中提供的 odps模块调用MaxCompute SQL查询来完成对这个json格式的结构化文档进行文本相似度匹配的检索。具体操作步骤如下：

1. 安装 MaxCompute SDK

pip install odps

1. 配置 MaxCompute 认证

from odps import ODPS

access_id = '<your-access-id>'
access_key = '<your-access-key>'
project = '<your-project>'
endpoint = '<your-endpoint>'
odps = ODPS(access_id=access_id, secret_access_key=access_key, project=project, endpoint=endpoint)

1. 编写 SQL 查询语句

-- 创建商品表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS commodity (
  id BIGINT COMMENT '商品ID',
  name STRING COMMENT '商品名称',
  doc STRING COMMENT '商品文档'
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO commodity VALUES
  (1, '商品1', '{"feature":"xxx","desc":"商品1的描述"}'),
  (2, '商品2', '{"feature":"yyy","desc":"商品2的描述"}'),
  (3, '商品3', '{"feature":"zzz","desc":"商品3的描述"}');

-- 计算文本相似度匹配
SELECT 
  id, 
  name, 
  doc,
  SIMHASH_MATCH(desc, "商品3的描述", "max-distance:3") as similarity
FROM 
  commodity
WHERE
  similarity > 0.5;

其中 SIMHASH_MATCH 是 MaxCompute SQL 内置的文本相似度匹配函数，第一个参数是要匹配的字段，第二个参数是要匹配的文本，第三个参数是基于编辑距离计算的文本相似度阈值。

1. 在 Python 中执行 SQL 查询

# 创建MaxCompute 连接对象
sql_task = odps.execute_sql('MaxCompute SQL dsl语句')
# 打印查询结果
for record in sql_task.open_reader():
    print(record.id, record.name, record.doc, record.similarity)

• 这样就可以通过 Python 调用 MaxCompute SDK 完成对 json 格式的结构化文档进行文本相似度匹配的检索了。