Lucene - 获取文档频率 - termsEnum.docFreq() 总是返回 1答案

【问题标题】：Lucene - getting document frequency - termsEnum.docFreq() always returns 1Lucene - 获取文档频率 - termsEnum.docFreq() 总是返回 1
【发布时间】：2013-01-03 04:03:09
【问题描述】：

我目前正在尝试为 lucene 索引中的术语计算 tf-idf 矩阵。我尝试使用以下功能来做到这一点：

public Table<Integer, BytesRef, Double> tfidf(String field) throws IOException, ParseException{
    //variables in complete context
    int totalNoOfDocs = reader.numDocs();                                   //total no of docs
    HashBasedTable<Integer, BytesRef, Double> tfidfPerDocAndTerm = HashBasedTable.create(); //tfidf value for each document(integer) and term(Byteref) pair.

    //variables in loop context
    BytesRef    term;                                                       //term as BytesRef
    int         noOfDocs;                                                   //number of documents (a term occours in)
    int         tf;                                                         //term frequency (of a term in a doc)
    double      idf;                                                        //inverse document frequency (of a term in a doc)
    double      tfidf;                                                      //term frequency - inverse document frequency value (of a term in a doc)
    Terms       termVector;                                                 //all terms of current doc in current field
    TermsEnum   termsEnum;                                                  //iterator for terms
    DocsEnum    docsEnum;                                                   //iterator for documents (of current term)

    List<Integer> docIds = getDocIds(totalNoOfDocs);                        //get internal documentIds of documents

    try {
        for(int doc : docIds){
            termVector  = reader.getTermVector(doc, field);                 //get termvector for document
            termsEnum   = termVector.iterator(null);                        //get iterator of termvector to iterate over terms


            while((term = termsEnum.next()) != null){                       //iterate of terms

                    noOfDocs = termsEnum.docFreq();                         //add no of docs the term occurs in to list

                    docsEnum = termsEnum.docs(null, null);                  //get document iterator for this term (all documents the term occours in)
                    while((doc = docsEnum.nextDoc()) != DocIdSetIterator.NO_MORE_DOCS){ //iterate over documents - computation of all tf-idf values for this term
                        tf      = docsEnum.freq();                          //get termfrequency of current term in current doc
                        idf     = Math.log((double)totalNoOfDocs / (double)noOfDocs); //calculate idf
                        tfidf   = (double) tf * idf;                        //caculate tfidf
                        tfidfPerDocAndTerm.put(doc, term, tfidf);           //add tf-idf value to matrix

                    }
            }
        }

    } catch (IOException ex) {
        Logger.getLogger(Index.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
    }   
    return tfidfPerDocAndTerm;
}

问题是：noOfDocs = termsEnum.docFreq();总是返回 1。即使显然存在多个文档中出现的术语（通过打印“术语”手动检查）。

我还发现，我检索的 docsEnum 是： docsEnum = termsEnum.docs(null, null);总是只包含 1 个文档 (doc 0)。

在创建索引时，我使用了带有停用词列表的标准分析器，因此所有术语都是小写的。

那么我的问题是什么？：/

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

您应该首先使用Luke 来查看索引是否看起来应该。
我在 RAMDirectory 索引上执行此操作 - 但更改为在 Luke 中打开的“真实”目录。卢克说：不支持格式版本...尝试打开索引时。 ?? （我使用的是 lucen 4.0）
下载最新版本code.google.com/p/luke/downloads/…
我确实使用了 lukeall-4.0.0-ALPHA.jar。这似乎是最新版本。
有同样的问题。有什么解决办法吗？

标签： information-retrieval lucene tf-idf

【解决方案1】：

实际上，您的术语是 BytesRef 类型，是循环的，而不是您的术语集，但不幸的是，BytesRef 不支持称为 freq() 或 docfreq() 的方法

【讨论】：

【解决方案2】：

确实，枚举器总是返回 1。但是您可以使用 CollectionStatistics 获得正确的值：

DefaultSimilarity similarity = new DefaultSimilarity();

IndexReader reader = searcher.getIndexReader();
IndexReaderContext context = searcher.getTopReaderContext();
CollectionStatistics collectionStats = searcher.collectionStatistics(FIELD);
long totalDocCount = collectionStats.docCount();

Terms termVector = reader.getTermVector(docId, FIELD);
TermsEnum iterator = termVector.iterator(null);

while (true) {
    BytesRef ref = iterator.next();
    if (ref == null) {
        break;
    }

    long termFreq = iterator.totalTermFreq();
    float tf = similarity.tf(termFreq);

    Term term = new Term(FIELD, ref);
    TermContext termContext = TermContext.build(context, term);

    TermStatistics termStats = searcher.termStatistics(term, termContext);
    long docFreq = termStats.docFreq();
    float idf = similarity.idf(docFreq, totalDocCount);

    // do something with tf and idf
}

请注意，要使其工作，您需要将术语向量存储在索引中。

【讨论】：