Telegram-дағы қытайша хабарламаларды іздеу мүмкіндігін жақсарту
Қорытынды
Telegram-дағы қытайша хабарламаларды іздеу тиімділігін жақсарту үшін көрінбейтін бөлгіштерді қолмен енгізу немесе арнайы Tokenizer (лексематор) әзірлеу арқылы жүзеге асыруға болады. Сонымен қатар, ЖИ технологиясын қолданып семантикалық іздеу де іздеу дәлдігін едәуір арттыра алады.
Негізгі тұстар
- Telegram дерекқоры: Telegram өз дерекқоры ретінде SQLite-ті пайдаланады.
- Толық мәтінді іздеу механизмі: Telegram-ның толық мәтінді іздеу функциясы Tokenizer (лексематор) арқылы жолдарды сөз тіркестеріне бөліп, хэш мәндерін жасайды, содан кейін іздеу кезінде оларды хэш кестесімен салыстырады.
- Белгі генераторы (Tokenizer): Белгі генераторы жолдарды бөлу үшін бөлгіштер мен айырғыштарға сүйенеді.
- Лексема анықтамасы: Бөлгіштер мен айырғыштардан тыс мазмұн «лексема» деп саналады, оған үш тип кіреді: бас әріптер (жұлдызша), сандар (N) және басқа таңбалар (Co).
- CJK таңбаларын өңдеу: Қытай, жапон, корей (CJK) таңбалары Unicode CJK-ге жатады және олардың көпшілігі лексема ретінде танылады.
Қытай таңбалары арасында бөлгіштер болмағандықтан, Telegram қытай таңбаларының бүкіл жолын хэштейді, бұл іздеу тиімділігін төмендетеді. Бұл мақалада Telegram-дағы қытайша хабарламаларды іздеудің шектеулері код тұрғысынан тереңірек талданған.
Жақсарту жөніндегі ұсыныстар
- Бөлгіштерді қолмен енгізу: Іздеу тиімділігін арттыру үшін қытай таңбалары арасына көрінбейтін бөлгіштерді қолмен қосу.
- Арнайы Tokenizer әзірлеу: Іздеу функциясын жақсарту үшін Telegram клиентін өзгертетін арнайы Tokenizer әзірлеу.
ЖИ семантикалық іздеу
Дәстүрлі іздеу әдістерінен басқа, ЖИ-ді енгізу семантикалық іздеу үшін жақсырақ шешімдер ұсынады. telegram-search жобасы кірістірілген модельдерді пайдаланады, бұл пайдаланушыларға дәл сәйкес келетін кілт сөздер болмаса да қажетті мазмұнды табуға мүмкіндік береді. Мысалы, «кеше кешкі ас ішкен адам» деп енгізу арқылы «кеше кешке бізбен бірге тамақтанған ер адамды» іздеуге болады.
Жоғарыда аталған әдістер арқылы Telegram-дағы қытайша хабарламаларды іздеу тәжірибесін айтарлықтай жақсартуға болады.