Creación de un Stemmer Personalizado en SOLR para Satisfacer Requisitos Específicos

En el mundo del procesamiento del lenguaje natural, la búsqueda de relevancia es esencial. Los motores de búsqueda como SOLR desempeñan un papel crucial en este proceso, y a menudo es necesario ajustar sus algoritmos estándar para satisfacer las necesidades específicas de los clientes. En este artículo, exploraremos cómo crear un stemmer personalizado en SOLR para abordar requisitos particulares.

¿Por qué un Stemmer Personalizado?

Algunos clientes han descubierto que los stemmers estándar, como SnowballPorterFilterFactory, FrenchLightStemFilterFactory y FrenchMinimalStemFilterFactory, no cumplen con sus expectativas en términos de relevancia en la búsqueda. Para abordar esta situación, es necesario crear un stemmer personalizado que se base en el FrenchMinimalStemmer estándar pero sea menos agresivo.

Algoritmo del Stemmer Francés Personalizado

El algoritmo de nuestro stemmer personalizado se encarga de una serie de requisitos específicos del cliente:

• Mantener el comportamiento estándar del FrenchMinimalStemmer para:

  • Eliminación de 's' para plurales.
  • Eliminación de 'x' para plurales en algunos casos.
  • Manejo de letras duplicadas al final de la palabra.

• Además, el stemmer personalizado debe cambiar lo siguiente:

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  • No eliminar 'r' al final de la palabra (sin stemmer para verbos).
  • No eliminar 'e' al final de la palabra si la letra anterior es 's' (por ejemplo, "liasse" no se transforma en "lias") o 'r' (por ejemplo, "timbre" no se transforma en "timbr").

Este algoritmo permite mantener la base del FrenchMinimalStemmer estándar y realizar modificaciones específicas para mejorar la relevancia de la búsqueda.

Implementación

La implementación de este stemmer personalizado implica la creación de un módulo Java llamado "custom-solr-hybris-components-8.11.2" y la adición de dependencias a las bibliotecas "lucene-core-8.11.2.jar" y "lucene-analyzers-common-8.11.2.jar". A continuación, se detallan las clases clave que se deben crear:

• CustomFrenchMinimalStemFilterFactory: Esta clase es similar a FrenchMinimalStemFilterFactory, con la diferencia de las referencias a las clases personalizadas.

• CustomFrenchMinimalStemFilter: Similar a FrenchMinimalStemFilter, pero hace referencia a las clases personalizadas.

• CustomFrenchMinimalStemmer: Inspirado en FrenchMinimalStemmer pero con las modificaciones necesarias para cumplir con los requisitos específicos del cliente.

Despliegue en un Entorno Local

El siguiente paso es desplegar el archivo JAR generado localmente. Coloca el archivo "custom-solr-hybris-components-8.11.2.jar" en la carpeta "hybris/bin/modules/search-and-navigation/solrserver/resources/solr/8.11/server/contrib/hybris/lib". Esto se puede hacer utilizando "ant callback" o "ant customize". Además, configura el archivo "schema.xml" con el nuevo stemmer personalizado.

Prueba del Stemmer en la Consola SOLR

Es importante probar el stemmer en la consola SOLR. Si hay algún problema con la carga de la clase del stemmer, se mostrará un mensaje de error en la consola. De lo contrario, podrás analizar los tokens con el tipo de nombre "text_fr" utilizando el stemmer personalizado.

Despliegue en la Nube

Si deseas desplegar el stemmer en la nube, coloca el archivo JAR generado en la carpeta correspondiente en el entorno de la nube.

Automatización de la Generación y Despliegue del JAR

Para integrar las personalizaciones de SOLR en SAP Commerce de manera automática, puedes seguir estos pasos:

1. Crea una extensión personalizada basada en una plantilla adecuada.
2. Traslada el código fuente del stemmer (clases y bibliotecas) a la extensión personalizada.
3. Modifica el archivo "buildcallback.xml" de la extensión personalizada para compilar las clases del stemmer, generar un archivo JAR y copiarlo en la carpeta SOLR en la nube.

Conclusión

La creación de un stemmer personalizado en SOLR es una solución efectiva para abordar los requisitos específicos de los clientes en cuanto a la relevancia de la búsqueda. A través de modificaciones cuidadosamente diseñadas en el algoritmo de stemming, es posible mejorar significativamente los resultados de búsqueda y proporcionar a los usuarios una experiencia más satisfactoria. La flexibilidad de SOLR permite adaptarse a las necesidades de cada cliente y garantizar la máxima relevancia en sus búsquedas.

En resumen, un stemmer personalizado es una herramienta poderosa para optimizar la relevancia de la búsqueda en SOLR y satisfacer los requerimientos únicos de cada cliente. Si estás buscando mejorar la calidad de tus resultados de búsqueda, considera la implementación de un stemmer personalizado basado en el FrenchMinimalStemmer estándar. Con estas modificaciones precisas, podrás alcanzar un nivel más alto de precisión y satisfacción del usuario en tus búsquedas en SOLR.