一尘不染

搜索成千上万文档(pdf和/或xml)的最佳做法

elasticsearch

回顾停滞的项目,并在现代化成千上万的“旧”文档并通过网络提供文档方面寻求建议。

文档以各种格式存在,有些已经过时:(。 docPageMaker ,硬拷贝(OCR), PDF
等)。有资金可用于将文档迁移为“现代”格式,许多硬拷贝已被OCR转换为PDF-我们原本以为PDF是最终格式,但我们愿意接受建议(XML?) 。

一旦所有文档都采用通用格式,我们便希望 通过Web界面 提供和 搜索
其内容。我们希望可以灵活地只返回发现“命中”搜索结果的整个文档的部分(页面?)(我相信Lucene /
elasticsearch可以做到这一点?!?)如果内容全部为XML,是否可以更加灵活?如果是这样,如何/在哪里存储XML?直接在数据库中还是在文件系统中作为离散文件?那么文档中嵌入的图像/图形呢?

很好奇其他人如何处理这个问题。没有“错误”的答案,我只是在寻找尽可能多的输入来帮助我们继续进行。

感谢您的任何建议。


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2020-06-22

共1个答案

一尘不染

总结:我将推荐ElasticSearch,但是让我们分解一下问题并讨论如何实现它:

这有几个部分:

  1. 从文档中提取文本以使其可索引
  2. 将此文本用作全文搜索
  3. 返回文档的突出显示的片段
  4. 知道在文档中的何处可以找到这些摘要以进行分页
  5. 返回完整文档

ElasticSearch可以提供什么:

  1. ElasticSearch(例如Solr)使用Tika从多种文档格式中提取文本和元数据
  2. 很明显,它提供了强大的全文本搜索。它可以配置为以适当的语言分析每个文档,以阻止,增强某些字段(例如,标题比内容重要),ngram等的相关性,即标准Lucene内容
  3. 它可以为每个搜索结果返回突出显示的摘要
  4. 它不知道这些片段在您的文档中出现的位置
  5. 它可以将原始文档存储为附件,也可以存储并返回提取的文本。但是它将返回整个文档,而不是页面。

您可以将整个文档作为附件发送到ElasticSearch,然后进行全文搜索。但是关键是上面的(4)和(5):知道您在文档中的位置,并返回文档的一部分。

存储单个页面可能足以满足“我在哪里”的目的(尽管您同样可以降到段落级别),但是您希望将它们分组以便在搜索结果中返回文档(即使出现搜索关键字)在不同的页面上。

首先是索引部分:将文档存储在ElasticSearch中:

  1. 使用Tika(或您喜欢的任何方式)从每个文档中提取文本。将其保留为纯文本或HTML格式,以保留某些格式。(忘记XML,不需要它)。
  2. 还提取每个文档的元数据:标题,作者,章节,语言,日期等
  3. 将原始文档存储在文件系统中,并记录路径,以便以后使用
  4. 在ElasticSearch中,为包含所有元数据以及可能的章节列表的“ doc”文档建立索引
  5. 将每个页面索引为一个“页面”文档,其中包含:

    • 父字段,其包含的“doc”文档的ID(见“父-子关系”下方)
    • 文本
    • 页码
    • 也许章节标题或编号
    • 您想要可搜索的任何元数据

现在进行搜索。如何执行此操作取决于您要如何显示结果-按页面或按文档分组。

按页面显示结果很容易。此查询返回匹配页面的列表(每个页面均完整返回)以及页面中突出显示的代码片段列表:

curl -XGET 'http://127.0.0.1:9200/my_index/page/_search?pretty=1'  -d '
{
   "query" : {
      "text" : {
         "text" : "interesting keywords"
      }
   },
   "highlight" : {
      "fields" : {
         "text" : {}
      }
   }
}
'

用文本高亮显示按“ doc”分组的结果有点棘手。单个查询无法完成此任务,但是只需进行少量客户端分组就可以到达您的位置。一种方法可能是:

步骤1:执行top-children-
query,
以找到其子项(“ page”)与查询最匹配的父项(“ doc”):

curl -XGET 'http://127.0.0.1:9200/my_index/doc/_search?pretty=1'  -d '
{
   "query" : {
      "top_children" : {
         "query" : {
            "text" : {
               "text" : "interesting keywords"
            }
         },
         "score" : "sum",
         "type" : "page",
         "factor" : "5"
      }
   }
}

步骤2:从上述查询中收集“ doc” ID,然后发出新查询以从匹配的“页面”文档中获取代码段:

curl -XGET 'http://127.0.0.1:9200/my_index/page/_search?pretty=1'  -d '
{
   "query" : {
      "filtered" : {
         "query" : {
            "text" : {
               "text" : "interesting keywords"
            }
         },
         "filter" : {
            "terms" : {
               "doc_id" : [ 1,2,3],
            }
         }
      }
   },
   "highlight" : {
      "fields" : {
         "text" : {}
      }
   }
}
'

第3步:在您的应用中,按文档将上述查询的结果分组并显示出来。

使用第二个查询的搜索结果,您已经具有可以显示的页面全文。要移至下一页,您只需搜索即可:

curl -XGET 'http://127.0.0.1:9200/my_index/page/_search?pretty=1'  -d '
{
   "query" : {
      "constant_score" : {
         "filter" : {
            "and" : [
               {
                  "term" : {
                     "doc_id" : 1
                  }
               },
               {
                  "term" : {
                     "page" : 2
                  }
               }
            ]
         }
      }
   },
   "size" : 1
}
'

或者,为“页面”文档提供一个包含$doc_id _ $page_num(例如123_2)的ID,然后您就可以检索该页面:

curl -XGET 'http://127.0.0.1:9200/my_index/page/123_2

亲子关系:

通常,在ES(以及大多数NoSQL解决方案)中,每个文档/对象都是独立的-
没有真正的关系。通过在“文档”和“页面”之间建立父子关系,ElasticSearch确保子文档(即“页面”)与父文档(“ doc”)存储在同一碎片上。

这使您可以运行top-children-
query
,该查询将根据“页面”的内容找到最匹配的“ doc”。

2020-06-22