在Python中使用gensim库的KeyedVectors构建中文语义搜索引擎

在Python中，可以使用gensim库的KeyedVectors模块构建中文语义搜索引擎。KeyedVectors模块提供了一种有效的方式来计算文本之间的语义相似度，并且可以用于构建搜索引擎、推荐系统等。

在下面的示例中，我们将使用一个预训练的中文Word2Vec模型来构建一个中文语义搜索引擎。首先，我们需要准备一个包含大量中文文本的语料库，这可以是一个文本文件、一个文件夹或者一个数据库。

1. 准备语料库：

在这个例子中，我们将使用一个包含中文新闻文章的文件夹作为我们的语料库。确保文件夹中的每个文件都是一个独立的文章。

2. 加载预训练的模型：

接下来，我们需要加载一个预训练的中文Word2Vec模型。可以在gensim的官方网站上找到一些可用的预训练模型，如：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors。

from gensim.models import KeyedVectors

# 加载预训练的中文Word2Vec模型
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path/to/pretrained_model.bin', binary=True)

请将上述的path/to/pretrained_model.bin改成你的预训练模型文件路径。

3. 构建搜索引擎：

构建搜索引擎的关键是计算文本之间的语义相似度。在gensim库的KeyedVectors模块中，有一个most_similar方法可以用来计算一个词或者一个短语与字典中其他词的相似度。

# 输入一个查询字符串
query = '这是一个示例查询'

# 将查询字符串切分成词语列表
query_tokens = query.split()

# 初始化一个空的搜索结果列表
search_results = []

# 遍历查询词语列表，计算每个词语与字典中其他词的相似度
for token in query_tokens:
    results = model.most_similar(token)
    search_results.extend(results)

# 对搜索结果按照相似度进行排序
sorted_results = sorted(search_results, key=lambda x: x[1], reverse=True)

在上述示例中，我们将查询字符串'这是一个示例查询'切分成一个词语列表，并使用most_similar方法计算每个词语与字典中其他词的相似度。然后，将计算结果保存在一个搜索结果列表中，并对其进行排序。

4. 输出搜索结果：

最后，我们可以输出搜索结果，以便用户查看。

# 输出前N个相似的词语及相似度
N = 10
for i in range(N):
    word = sorted_results[i][0]
    similarity = sorted_results[i][1]
    print(f'{word}: {similarity}')

上述代码会输出前N个相似的词语及其相似度。

这就是使用gensim库的KeyedVectors模块构建中文语义搜索引擎的简单示例。可以根据实际需求进行相应的调整和优化，例如，可以使用更复杂的查询语法、添加筛选条件等。