11、信息检索中的倒排索引与向量空间模型技术

信息检索中的倒排索引与向量空间模型技术

在信息检索领域，高效地对文档进行排序和查找是关键任务。为了实现这一目标，我们需要解决如何快速访问文档的问题，倒排索引和向量空间模型是两种非常有效的技术。

倒排索引的概念与构建

在进行文档搜索时，如果需要扫描每一个文档，那么对于大规模的文档集合来说，搜索效率会非常低。为了解决这个问题，我们引入了倒排索引。传统的索引是一种组织和标记信息的方式，方便信息的检索，例如图书馆使用的杜威十进制分类系统，以及书籍后面的概念索引。而倒排索引则是从数学索引的概念中获得灵感，将文档集合中的每个文档分配一个编号，形成从整数到文档的映射（i -> d）。

下面我们将详细介绍如何在Spark中构建倒排索引，具体步骤如下：
1. 加载数据 ：我们将为 mini_newsgroups 数据集创建倒排索引。

import os
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.functions import collect_set
from pyspark.sql import Row
from pyspark.ml import Pipeline
import sparknlp
from sparknlp import DocumentAssembler, Finisher
from sparknlp.annotator import *
spark = sparknlp.start()
path = os.path.join('data', 'mini_n