采用栈解析包含&|()的关键词规则表达式

1. 需求

例如用户给定一个包含与或关系的关键词匹配规则:

(G20&中国&(互联网|人工智能|AI)&(腾讯|阿里|阿里巴巴|百度|京东))

需要基于这个规则采集相关信息,此时就需要将该规则解析,看包含哪些词,再根据这些词去采集,需要解析成如下形式才能方便采集:

G20 中国 互联网 腾讯
G20 中国 人工智能 腾讯
G20 中国 AI 腾讯
G20 中国 互联网 阿里
G20 中国 人工智能 阿里
G20 中国 AI 阿里
G20 中国 互联网 阿里巴巴
G20 中国 人工智能 阿里巴巴
G20 中国 AI 阿里巴巴
G20 中国 互联网 百度
G20 中国 人工智能 百度
G20 中国 AI 百度
G20 中国 互联网 京东
G20 中国 人工智能 京东
G20 中国 AI 京东

行与行之间是或的关系,行中每个词之间是并的关系。

2. 解决方案

考虑到这种规则表达式类似于算术表达式,因此我们可以基于算术表达式对该规则进行解析:
与算术表达式类似,我们可以采用两个栈:

栈1: 存储规则符号如(&,|,())
栈2:存储中间的词,如中国,互联网

这里不用像算术表达式计算那样要考虑各种运算符的优先级,只需要每次遇到右括号时,将栈1的规则符号弹出,直到弹出左括号,同时栈2需要弹出左右括号之间相应的词,再根据弹出的符号是与还是或的关系,拼装弹出的词,为新的词序列,写入栈2中。
直到规则表达式遍历完且栈1为空,栈2长度为1时,返回栈2元素。

这里需要注意的是,遍历规则表达式是以字符为级别,栈2中压入的元素是以词为序列的,词与词分割的标准即规则符号(&,|,())

伪代码:
最终结果格式为:或之间的词用#隔开,与之间的词用空格隔开,如上面例子中的结果应该为:

G20 中国 互联网 腾讯#G20 中国 人工智能 腾讯#G20 中国 AI 腾讯#G20 中国 互联网 阿里#G20 中国 人工智能 阿里#G20 中国 AI 阿里#G20 中国 互联网 阿里巴巴#G20 中国 人工智能 阿里巴巴#G20 中国 AI 阿里巴巴#G20 中国 互联网 百度#G20 中国 人工智能 百度#G20 中国 AI 百度#G20 中国 互联网 京东#G20 中国 人工智能 京东#G20 中国 AI 京东

stack1 = new Stack() //存储规则符号
stack2 = new Stack() //存储词
word= ""// 记录一个词
for(char c <- inputString) ://遍历输入序列
    if(c 是规则符号&|()):
        if(words长度大于0):
            stack2.push(word);  //将词压入栈2
        if(c 是  [&|(]中的任一个):
            stack1.push(c)//压入栈1
        if(c是右括号):
            list[] list;//记录此刻弹出的所有词
             while(stack1.size > 0 && stack1.pop != '(') ://弹出规则符号直到左括号
                  stack1.pop();
                  list.add(stack2.pop());
             list.add(stack2.pop)
             computeres = computKwsByAndOr(list,'&');
            stack2.push(computeres);//拼装结果压入栈2;
    else(c不是规则符号,即某个词的字)://此时需要等到下一个规则符号时才能组装成一个词   
         word += c //将该字符拼接到上一个字的后面 
if(stack1为空 并且stack2只剩一个元素): return reverseString(stack2.pop());
if(stack1有多个元素,且都是一样的规则符号(&|),并且stack2不为空):
      c1 = stack1.pop();
      list = stack2.pop();//弹出stack2的全部元素组成列表;
      res = computKwsByAndOr(list,c1);
      return reverseString(res);

def computKwsByAndOr(list[] , char c)://拼装弹出的词为结果格式
     res = ""
     temp = ""
     if(c是&):
          for(kw <- list):
              l = kw.split('#')//找出词中或的关系,这样要一一的和下一个词与,
                               //例如list中其中两个元素是:G20 中国 人工智能#G20 中国 AI
                            //另一个元素是腾讯,
                        //这两个词序列之间是与的关系,
                  //要合并成G20 中国 人工智能 腾讯#G20 中国 AI 腾讯
              for(kw_s <- l):
                    b = res.split('#')
                        for(kw_s_inner <- b):
                              temp += kw_s+" " + kw_s_inner + '#'
              res = temp;
      else if (c是|):
             res = String.join(list,'#')
      return res;

//由于基于栈是后进先出的,因此最终顺序会与人们自己算出的顺序不符
//例如(G20&中国&(互联网|人工智能))
//上面得到的结果是人工智能 中国 G20#互联网 中国 G20
//为了方便用户校验解析结果,可以将#隔开的或关系词组逆序,并且并之间的关系也逆序:
//即G20 中国 互联网#G20 中国 人工智能
def reverseString(String data):
      string[] str = data.split('#');//先用#分割
      list;
      for(s <- str) :
           string[] inner_str = s.split(' ');//再用空格分割
           if(inner_str.length > 1) :
                string str_append;
                for(i:inner_str.length-1->0): //逆序拼接
                      str_append += inner_str[i]+' '
                list.add(str_append);
  list.reverse();
return list.join('#');
            
          

3.具体代码

具体代码实现参照GitHub
https://github.com/qmh2014/keywordsExtract

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,602评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,442评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,878评论 0 344
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,306评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,330评论 5 373
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,071评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,382评论 3 400
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,006评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,512评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,965评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,094评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,732评论 4 323
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,283评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,286评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,512评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,536评论 2 354
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,828评论 2 345