Keywords Search

本文介绍了一种简单的关键词匹配算法实现,通过两种不同的方法来计算输入关键词与目标文本之间的匹配数量。第一种方法采用逐字符对比的方式,第二种方法则利用了strstr函数简化流程。这两种方法均适用于搜索系统中的关键词匹配场景。

Description

n the modern time, Search engine came into the life of everybody like Google, Baidu, etc. 
Wiskey also wants to bring this feature to his image retrieval system. 
Every image have a long description, when users type some keywords to find the image, the system will match the keywords with description of image and show the image which the most keywords be matched. 
To simplify the problem, giving you a description of image, and some keywords, you should tell me how many keywords will be match.

Input

First line will contain one integer means how many cases will follow by. 
Each case will contain two integers N means the number of keywords and N keywords follow. (N <= 10000) 
Each keyword will only contains characters 'a'-'z', and the length will be not longer than 50. 
The last line is the description, and the length will be not longer than 1000000.

Output

Print how many keywords are contained in the description.

Sample Input

1
5
she
he
say
shr
her
yasherhs

Sample Output

3

HINT

自己的想法

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int main()
{
	int m,n,flag,count,i,j,k,t;
	scanf("%d",&m);
	char a[10000],b[100][100];
	while(m--)
	{
		getchar();
		scanf("%d",&n);
		getchar();
		for(i=0;i<n;i++)
			gets(b[i]);
		gets(a);
		count=0;
		for(k=0;k<n;k++)//n个单词与字符串a进行比较
		{
			for(i=0;a[i];i++)//每一个单词都在字符串a中遍历一遍
			{
				t=i;
		     	flag=1;
		    	for(j=0;b[k][j];j++)//第j个单词在字符串a中遍历一遍
				{
					if(a[t++]!=b[k][j])
					{
						flag=0;
				    	break;
					}
				}
		    	if(flag==1)
					count++;
			}
		}
		printf("%d\n",count);
	}
	return 0;
}

//其他方法

首先对strstr函数进行介绍

包含文件:string.h

函数名: strstr

函数原型:extern char *strstr(char *str1, char *str2);

功能:从字符串str1中查找是否有符串str2,如果有,从str1中的str2位置起,返回str1的指针,如果没有,返回null。

返回值:返回该位置的指针,如找不到,返回空指针。

例子: char str[]="1234 xyz";

char* str1=strstr(str,"34");

cout<<str1<<endl;

显示:    34 xyz

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<string>
#include<string.h>
using namespace std ;
int main()  
{
    int n , m ;
    while(cin >> n)
	{
        while(n--)  
		{
            cin >> m;
            getchar() ;
            char str[100][20] ;
            for(int i = 0 ; i < m ; i++)
                cin >> str[i] ;
            char s[1000] ;
            getchar() ;
            gets(s) ;
            int count = 0 ;
            for(int i = 0 ; i < m ; i++)    
			{
                char *p = NULL ;
                p = strstr(s,str[i]);//判断str[i]是否在s中找到,若没有找到p==NULL
                if(p != NULL)
                    count++ ;
            }
            cout << count << endl ;
        }
    }
    return 0 ;



 

### 语义检索(Semantic Retrieve)、关键词搜索(Keywords Search)与 FAQ 查询(FAQ Query)的概念差异 语义检索是一种基于向量空间模型的检索方式,通过将查询和文档映射为高维空间中的向量,计算其语义相似度来实现匹配。这种方式能够理解自然语言的上下文含义,而不仅仅依赖于词汇的字面匹配。例如在 HyDE 方法中,系统会生成一个假设性答案并将其嵌入向量空间中进行匹配,从而提升检索精度[^1]。 关键词搜索是一种基于字面匹配的传统检索方式,它依赖于查询词与文档中关键词的重合度。这种方式通常使用倒排索引结构进行高效匹配,适用于结构化或半结构化数据的检索。关键词搜索在电子商务客服系统中被广泛使用,用于快速定位产品手册和 FAQ 数据库中的相关内容[^2]。 FAQ 查询是一种基于预定义问答对的检索机制,通常用于智能客服系统中。系统会维护一个结构化的问答知识库,当用户提出问题时,直接匹配知识库中的标准问题并返回对应的答案。这种方式响应速度快、准确率高,但灵活性较差,难以应对复杂或变体问题。 ### AI 检索中并行处理的原因 在实际的 AI 检索系统中,为了提升检索的全面性和响应速度,通常会对语义检索、关键词搜索和 FAQ 查询进行并行处理。并行处理可以同时利用不同检索方式的优势,从而提升整体检索质量。例如,在智能客服系统中,系统可以同时执行以下操作: - 使用语义检索理解用户问题的深层含义,并从产品手册和历史服务记录中提取相关答案; - 使用关键词搜索快速定位文档中与查询词匹配的内容; - 使用 FAQ 查询直接匹配知识库中的标准问题和答案。 通过并行处理,系统能够在保证响应速度的同时提高答案的准确性和多样性,从而提升用户体验。此外,并行处理还能够增强系统的容错能力,即使某一类检索方式未能找到匹配答案,其他方式仍有机会提供有效信息。 以下是一个并行检索的简化示例代码: ```python import threading def semantic_retrieve(query): # 假设该函数返回语义匹配的结果 return "Semantic result for: " + query def keyword_search(query): # 假设该函数返回关键词匹配的结果 return "Keyword result for: " + query def faq_query_match(query): # 假设该函数返回FAQ匹配的结果 return "FAQ result for: " + query def parallel_retrieval(query): results = {} def run_semantic(): results['semantic'] = semantic_retrieve(query) def run_keyword(): results['keyword'] = keyword_search(query) def run_faq(): results['faq'] = faq_query_match(query) threads = [ threading.Thread(target=run_semantic), threading.Thread(target=run_keyword), threading.Thread(target=run_faq) ] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() return results # 示例调用 query = "如何退货?" retrieval_results = parallel_retrieval(query) print(retrieval_results) ``` 该代码通过多线程方式并行执行三种检索方式,并将结果整合返回。
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