파이썬으로 PyLucene을 활용한 검색 결과 테스트 결과 비교하기

18 Oct 2023

pylucene

이번 글에서는 파이썬의 PyLucene을 사용하여 검색 결과를 테스트하고 그 결과를 비교하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

소개

PyLucene은 자바의 Lucene 검색 라이브러리를 파이썬에서 사용할 수 있도록 해주는 패키지입니다. Lucene은 텍스트 기반 검색 엔진의 표준으로 알려져 있으며, 파이썬에서도 이를 활용하여 강력한 검색 기능을 구현할 수 있습니다.

설치

PyLucene을 사용하기 위해서는 우선 Java Development Kit(JDK)가 설치되어 있어야 합니다. JDK 설치가 완료되었다면, 파이썬에서 다음 명령을 실행하여 PyLucene을 설치할 수 있습니다:

pip install PyLucene

검색 결과 테스트하기

PyLucene을 활용하여 검색 결과를 테스트하기 위해, 먼저 인덱스를 생성해야 합니다. 이를 위해서는 검색할 문서들을 파싱하여 인덱스를 만들어주는 과정이 필요합니다. 다음은 예시 코드입니다:

import lucene

from org.apache.lucene.analysis.standard import StandardAnalyzer
from org.apache.lucene.document import Document, Field, TextField
from org.apache.lucene.index import IndexWriter, IndexWriterConfig
from org.apache.lucene.store import RAMDirectory
from org.apache.lucene.util import Version

lucene.initVM()

# 인메모리 디렉토리 생성
directory = RAMDirectory()

writerConfig = IndexWriterConfig(Version.LATEST, StandardAnalyzer())
writer = IndexWriter(directory, writerConfig)

# 검색할 문서 추가
doc1 = Document()
doc1.add(Field("content", "This is the first document", TextField.TYPE_STORED))
writer.addDocument(doc1)

doc2 = Document()
doc2.add(Field("content", "This is the second document", TextField.TYPE_STORED))
writer.addDocument(doc2)

# 인덱스 작성
writer.commit()
writer.close()

인덱스가 준비되었다면, 검색을 수행할 수 있습니다. 다음은 검색 예시 코드입니다:

from org.apache.lucene.search import IndexSearcher
from org.apache.lucene.queryparser.classic import QueryParser
from org.apache.lucene.store import RAMDirectory
from org.apache.lucene.util import Version

# 검색어 설정
query = "first"

# 인메모리 인덱스로부터 검색 수행
analyzer = StandardAnalyzer()
directory = RAMDirectory()
searcher = IndexSearcher(directory, True)

parser = QueryParser("content", analyzer)
parsed_query = parser.parse(query)

hits = searcher.search(parsed_query, 10)

# 결과 출력
print("검색 결과:")
for hit in hits.scoreDocs:
    doc = searcher.doc(hit.doc)
    print(doc.get("content"))

검색 결과 비교하기

검색 결과를 비교하기 위해서는 검색할 문서에 대한 맞춤 검증 데이터셋을 가지고 있어야 합니다. 검색 결과와 검증 데이터셋에서의 일치율을 비교하여 성능을 평가할 수 있습니다.

예를 들어, 검색 문장 “first”에 대한 결과가 “This is the first document”와 일치하는지 확인해보겠습니다:

expected_result = "This is the first document"

if expected_result in [doc.get("content") for doc in hits]:
    print("검색 결과와 검증 데이터셋이 일치합니다.")
else:
    print("검색 결과와 검증 데이터셋이 일치하지 않습니다.")

결론

이번 글에서는 파이썬의 PyLucene을 활용하여 검색 결과를 테스트하고 비교하는 방법을 알아보았습니다. PyLucene을 사용하면 효율적이고 강력한 검색 엔진을 구현할 수 있으며, 검증 데이터셋을 활용하여 성능을 평가할 수 있습니다. 더 자세한 내용은 PyLucene 공식 문서를 참조하시길 바랍니다.

#파이썬 #PyLucene