자체 개발을 통한 영어 검색 엔진 구현 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 초보 개발자 및 텍스트 처리 기술 학습자
• Python 표준 라이브러리 활용 기초부터 학습하려는 자
• TF-IDF 알고리즘과 역색인 구조 이해가 필요한 자

핵심 요약

• TF-IDF 알고리즘을 기반으로 역색인 구조를 CSV 파일에 저장한 검색 엔진 구현
• 문서 전처리 모듈, 역색인 구축 모듈, 쿼리 처리 모듈, 순위 매기기 모듈 4단계로 구성
• preprocess_text() 및 build_inverted_index() 함수를 통해 검색 엔진 핵심 기능 구현

섹션별 세부 요약

1. 검색 엔진 구조 개요

• 4개 핵심 모듈 구성: 문서 전처리, 역색인 구축, 쿼리 처리, 순위 매기기
• 표준 라이브러리만 사용: csv, string, collections.defaultdict 활용
• 역색인 구조의 중요성: 빠른 쿼리 처리를 위한 키-값 매핑 구조

2. TF-IDF 알고리즘 원리

• TF(t,d) 계산: Number of occurrences of term t in document d / Total number of terms in document d
• IDF(t) 계산: log(Total number of documents / Number of documents containing term t)
• TF-IDF(t,d) = TF(t,d) × IDF(t)`: 문서 내 단어 중요도 및 문서-쿼리 관련성 측정 지표

3. 역색인 구조 설계 및 CSV 저장

• 역색인 구성 요소: term, doc_id, positions 3가지 필드
• CSV 저장 예시: machine,0,"[1,5]" learning,0,"[2,8]"
• build_inverted_index() 함수: 문서 순회 및 위치 정보 기록 후 CSV 파일 생성

4. 문서 전처리 모듈 구현

• 전처리 단계: 소문자 변환, 구두점 제거, 토큰화, 불용어 제거, 단어 줄이기
• preprocess_text() 함수: string.punctuation과 STOP_WORDS 활용한 정규화
• 단순 줄이기 알고리즘: stem_token() 함수로 ing, ly, ed 접미사 제거

5. 예제 코드와 실행 결과

• 샘플 텍스트 전처리: "Machine learning is a subset of artificial intelligence..." → ['machine', 'learning', 'subset', ...]
• 역색인 CSV 생성: inverted_index.csv 파일에 키-문서ID-위치 정보 저장
• 확장성 고려사항: 복잡한 토큰화/줄이기 알고리즘 구현 가능

결론

• Python 표준 라이브러리만으로 TF-IDF 검색 엔진 구현 가능
• 역색인 구조와 TF-IDF 계산을 코드로 직접 구현하여 핵심 원리 이해
• csv 모듈과 defaultdict 활용하여 데이터 지속성 및 확장성 확보