Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate

Presentazione sul tema: "Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate"— Transcript della presentazione:

1 Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate
Roberto Navigli

2 Lo scenario Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

3 Lucene 2.0 E’ una API (Application Programming Interface)
Estremamente efficiente e scalabile Mette a disposizione le classi fondamentali per costruire un indicizzatore e un motore di ricerca 100% Java, nessuna dipendenza, nessun config file Fa parte del progetto Apache Disponibile online: Utilizzato da: Wikipedia, Wikimedia, ecc. Technorati Monster.com TheServerSide SourceForge Eclipse Beagle Molti progetti commerciali Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

4 Lucene in breve Documento sorgente Hits Hits Hits Document Query
my_doc1: Oggi ho assistito a una lezione su Lucene. Documento sorgente Lezione & Lucene Hits (risultati della ricerca) Hits (risultati della ricerca) Hits (risultati della ricerca) Document nome: my_doc1 term: oggi, ho, assistito, a, una,lezione, su, Lucene Query search() addDocument() IndexWriter IndexSearcher optimize() close() Indice Lucene Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

5 Un documento è un insieme di campi
Documenti in Lucene In Lucene Un documento è una unità di indicizzazione e ricerca (differente dal documento inteso come file) Un documento è un insieme di campi Ogni campo ha un nome e un valore testuale Decidiamo noi quali informazioni inserire nel documento! Document d = new Document(); d.add(new Field(nome_campo, valore, storeable, indexable)); JAVA Code String Field.Store Field.Index Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

6 Un campo di un documento specifica:
Campi di un Documento Un campo di un documento specifica: Il nome del campo (stringa) Il valore testuale del campo (stringa) Se il valore del campo deve essere memorizzato nel documento Necessario per recuperare il valore del campo dai documenti che rispondono a una interrogazione Se il valore del campo deve essere indicizzato Necessario per la ricerca E’ possibile richiedere l’analisi del testo prima dell’indicizzazione (TOKENIZED) Field f1 = new Field(“name”, “my_doc1”, Field.Store.YES, Field.Index.NO); Field f2 = new Field(“term”, “Lucene”, Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED); Field f3 = new Field(“term”, “Oggi ho assistito”, Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED); JAVA Code Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

7 Esempi di Campi Nome Field.Stored Field.Indexed Telefono YES
UN_TOKENIZED URL Data DocumentType NO DocumentPath DocumentTitle TOKENIZED Text Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

8 Creazione dell’indice
Crea un oggetto di tipo IndexWriter Crea i documenti e aggiungili all’indice Ottimizza e chiudi l’indice (fondamentale!) IndexWriter writer = new IndexWriter(indexDir, analizzatore, bCrea); JAVA Code Document d = new Document(); d.add(new Field(“term”, “assistito”, Field.Store.NO, Field.Index.TOKENIZED); writer.addDocument(d); JAVA Code writer.optimize() writer.close(); JAVA Code Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

9 Si occupa dell’estrazione di termini a partire da un testo in input
La classe Analyzer Si occupa dell’estrazione di termini a partire da un testo in input Istanzia un tokenizer, che suddivide il flusso di caratteri in token Applica dei filtri ai singoli token Può eliminare stopwords (parole frequenti senza contenuto informativo, es. a, the, of, in, etc.) Può effettuare lo stemming (andare, andrò -> andar; bellissimo, bello, bellina -> bell) Analyzer analizzatore = new StandardAnalyzer(); IndexWriter writer = new IndexWriter(indexDir, analizzatore, true); JAVA Code Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

10 Analizzatori in Lucene
WhitespaceAnalyzer: estrae i token separati da spazi (non modifica maiuscole/minuscole) SimpleAnalyzer: tokenizza sulla base di spazi e caratteri speciali; applica il minuscolo ai token StopAnalyzer: come SimpleAnalyzer ma elimina le stopwords (the, an, a, ecc.) StandardAnalyzer: è il più completo (Whitespace+Stop+altri trattamenti) SnowballAnalyzer: effettua anche lo stemming Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

11 Esempi di analisi The quick brown fox jumped over the lazy dogs
XY&Z Corporation – Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

12 Analizzatori Personalizzati
E’ possibile creare il proprio analizzatore estendendo la classe Analyzer: class MyAnalyzer extends Analyzer { private Set stopWords = StopFilter.makeStopSet(StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS); public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader) TokenStream ts = new StandardTokenizer(reader); ts = new StandardFilter(ts); ts = new LowerCaseFilter(ts); ts = new StopFilter(ts, stopWords); return ts; } JAVA Code Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

13 Rappresenta un documento virtuale della collezione
La classe Document Rappresenta un documento virtuale della collezione Può essere associato a qualunque oggetto informativo ( , pagina web, file, frammento di testo, ecc.) che si vuole recuperare in fase di ricerca Virtuale perché il file sorgente è irrilevante per Lucene E’ un insieme di campi Un campo può rappresentare il contenuto del documento stesso o i meta-dati associati al documento String valore = d.get(“name”); String[] valori = d.getValues(“term”); List campi = d.getFields(); Field campo = getField(“name”); campi = d.getFields(“term”); d.removeField(“name”); d.removeFields(“term”); JAVA Code Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

14 Indicizzazione: Ricapitoliamo le Classi Fondamentali
IndexWriter Si occupa del processo di indicizzazione Analyzer Si occupa dell’analisi dei documenti da indicizzare Document Rappresenta un singolo documento della collezione Field Rappresenta un campo del documento della collezione Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

15 Cercare in un Indice Apri l’indice Crea la query Effettua la ricerca
Recupera i documenti IndexSearcher is = new IndexSearcher(indexDir); JAVA Code QueryParser parser = new QueryParser(“term”, analizzatore); Query q = parser.parse(“lezione”); JAVA Code Hits hits = is.search(q); JAVA Code for (int k = 0; k < hits.length(); k++) { Document d = hits.doc(k); // usa il documento d // ... } JAVA Code Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

16 Creare un Oggetto di Tipo Query
Due modi differenti: Effettuare il parsing di una query testuale (come in Google) Creare l’oggetto costruendo l’espressione di ricerca istanziando e componendo classi che specializzano la classe Query Si esplicita la query costruendola in modo programmatico Non effettua alcuna analisi del testo della query (al contrario di QueryParser, che utilizza l’analizzatore in input) QueryParser parser = new QueryParser(“term”, analizzatore); Query q = parser.parse(“lezione AND Lucene”); JAVA Code campo di default BooleanQuery q = new BooleanQuery(); q.add(new TermQuery(new Term(“term”, “lezione”)), BooleanClause.Occur.MUST); q.add(new TermQuery(new Term(“term”, “Lucene”)), BooleanClause.Occur.MUST); JAVA Code Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

17 Esempi di Query con QueryParser
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18 Specializzazioni della classe Query
Per costruire un oggetto Query componendo in un’espressione istanze delle sue sottoclassi, ad es.: TermQuery (cerca un termine) ConstantScoreRangeQuery (cerca in un intervallo) PrefixQuery (termini che iniziano con la stringa specificata) campo valore Query q = new TermQuery(new Term(“term”, “lezione”)); JAVA Code campo limite inf. Query q = new ConstantScoreRangeQuery(“mese_pubblicazione”, “198805”, “198810”, true, true); JAVA Code limite sup. includi limite inf. e sup. campo prefisso Query q = new PrefixQuery(new Term(“term”, “lez”)); JAVA Code Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

19 Pesatura dei Risultati di una Ricerca
Lucene calcola la rilevanza di un documento rispetto a una query Usando una combinazione di modello booleano (per filtrare i documenti) e di Vector Space Model (per pesarli) La pesatura è effettuata tenendo conto dei seguenti fattori: tf(t): term frequency (il numero di termini che fanno match nel documento) idf(t): inverse document frequency (in quanti documenti appare il termine rispetto al totale dei documenti?) lengthNorm(t, d): numero di termini del campo di t che appaiono nel documento coord: numero di termini che fanno match Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

20 Ricerca: Ricapitoliamo le Classi Fondamentali
IndexSearcher Ha diversi metodi per la ricerca in un indice Term Unità di base per costruire un’interrogazione Costituita da due elementi fondamentali: nome del campo e valore del campo Query E’ una classe astratta di cui esistono numerose classi concrete: TermQuery, BooleanQuery, PhraseQuery, RangeQuery, FilteredQuery, ecc. Hits E’ un contenitore di risultati (documenti) della ricerca con ranking associato Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

21 Operazioni sull’Indice: Aggiunta di Documenti
Aggiungere documenti all’indice: Nota: Documenti appartenenti allo stesso indice possono contenere campi differenti (questo permette di avere oggetti di tipo diverso indicizzati mediante lo stesso indice) Document d = new Document(); d.add(new Field(“id”, “06”)); d.add(new Field(“name”, “Rome”, Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED)); d.add(new Field(“country”, “Italy”, Field.Store.YES, Field.Index.NO)); d.add(new Field(“text”, “Rome is the capital of Italy. Its river, the Tiber, etc...”, Field.Store.NO, Field.Index.TOKENIZED)); writer.addDocument(d); JAVA Code Document d = new Document(); d.add(new Field(“id”, “0039”)); d.add(new Field(“name”, “Italy”, Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED)); d.add(new Field(“continent”, “Europe”, Field.Store.NO, Field.Index.UN_TOKENIZED)); writer.addDocument(d); JAVA Code Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

22 Operazioni sull’Indice: Eliminazione di Documenti (1)
Mediante la classe IndexReader: es. eliminare il primo documento es. eliminare tutti i documenti aventi il campo city valorizzato con Amsterdam NOTA: per salvare le cancellazioni, è necessario chiudere l’IndexReader! IndexReader reader = IndexReader.open(indexDir); reader.deleteDocument(0); JAVA Code reader.deleteDocuments(new Term(“city”, “Amsterdam”)); JAVA Code reader.close(); JAVA Code Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018

23 Operazioni sull’Indice: Eliminazione di Documenti (2)
Mediante la classe IndexWriter: es. eliminare i documenti aventi il campo city valorizzato con Amsterdam: es. eliminare i documenti che rispondono all’interrogazione: E’ possibile aggiornare un documento (equivale a cancellare e aggiungere): NOTA: IndexReader non può essere utilizzato per cancellare se un IndexWriter è aperto sullo stesso indice writer.deleteDocument(new Term(“city”, “Amsterdam”)); JAVA Code writer.deleteDocuments(query); JAVA Code writer.updateDocument(new Term(“city”, “Amsterdam”), newDoc); JAVA Code Lucene: API efficienti per ricerche indicizzate 14/09/2018