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本文来自取得《2021MongoDB 技术实际与利用案例征集流动》入围案例奖作品
作者：张先明
1. 背景介绍
成立于上个世纪 50 年代，有 60 多年历史的某核心（以下简称“核心”）所提供服务的属性是软科学；核心服务提供的产品是大量面向业余的，高质量的业余技术报告。如何更好的利用这些海量的文献以促成工作倒退，是一个核心要面对的问题。
为此，信息化部门开始着手建设“信息资源共享零碎”（以下简称“零碎”）。零碎的建设目
标与意义是：
在单位外部，发展不同部门之间的信息资源的共用，以便达到正当的资源配置；
进步信息流动速度，升高取得老本；实现外部信息资源的通顺，进步信息资源利用率；
实现核心外部信息共享的积攒与充沛共享为最终目标。
2. 零碎应用技术
2.1 零碎建设面临的要点
通过调研，核心认为能够借鉴互联网用户常常应用的百度，搜狗这样的网络检索系统。互联网用户检索进去的是各类网页，而本零碎用户检索进去的是核心所领有文献。基于这一点，咱们要思考如下几个要点：
1. 如何把核心大量的文献保留在一个数据平台当中，这个平台不仅要完整的保留文献，还要提供高效的查问，导出服务。
2. 一个文献往往有几万个汉字，如何让用户以最快的速度理解这个文献的内容，以判断内容是否合乎用户的要求。
用户检索一方面要能找到相干的文献，另一方面检索的速度要合乎通行的规范：对用户申请的响应工夫不超过 3 秒。
从这几个要点来看，传统的工程建设办法（比方基于关系型数据库）曾经力不从心，所以这里引进符合要求的大数据以及互联网等技术。
2.2 零碎建设所应用技术
零碎建设所应用的技术有如下几项：面向大数据库存储的文档数据库 MongoDB; 进步了检索品质, 有利于前后端拆散的微服务 SpringBoot, 以及对文献进行文字处理的自然语言解决技术(NLP)。上面大抵介绍一下这几项。
2.2.1 MongoDB 数据库
本系统部应用的数据库版本为 3.6，部署服务器操作系统 windows server 2008。因为服务器硬件和操作系统软件性能品质都比拟个别，数据库在零碎运行中的性能施展的不是最优。
2.2.2 微服务以及 SpringBoot
微服务的最重要的特色是因为服务较小且可独立部署，因而不再须要繁琐的口头能力更改应用程序小局部内容。SpringBoot 是 Java 畛域微服务架构最优落地技术，Spring Boot 2.0+MongoDB 3.6 计划是在本零碎所应用的服务端计划。
2.2.3 自然语言解决
自然语言解决 (NLP) 以语言为对象，把计算机作为语言钻研的弱小工具，在计算机的反对下对语言信息进行定量化的钻研。这里咱们应用两个重要的局部：
1. 主动摘要。利用计算机依照某一规定主动地对文本信息进行提取、汇合成简短摘要的一种信息压缩技术，旨在实现两个指标：首先使语言的简短，其次要保留重要信息。
2. 关键词提取。从文本外面把跟这篇文章意义最相干的一些词语抽取进去。关键词是为了文献标引工作，从报告、论文中选取进去用以示意全文主题内容信息的单词或术语。
摘要和关键词在零碎建设方面有着重要的利用，它是进行工作不可或缺的根底和前提。本零碎应用 java 工具包 ansj 来执行此类工作。
另外因为核心产生的文献保留格局根本为:pdf,word,excel,ppt 格局。所以本零碎应用相应的 tika 软件包把文件中的文本内容抽取进去，而后再对文本内容进行主动摘要、关键词提取工作。
3. 零碎设计
零碎主体功能模块有以下两个模块组成：信息采集、信息检索。
核心应用“信息采集”模块对移交过去的大量文献进行批量的采集解决，将处理结果保留在数据存储当中。用户应用“信息检索”性能对采集后果进行检索，并对检索出的后果进行详情浏览等操作。这里要留神的是，本文所用的样例文献都来源于公开的新闻网站。
3.1 信息采集
3.1.0 工作过程
一个文献被采集进入零碎的过程步骤如下所示：
1. 文件采集
文献从硬盘中读取，解析生成元数据
文献自身和元数据保留在数据库
2. 全文抽取
把全副文本从文献抽取进去
保留在 MongoDB 当中
3. 主动摘要和关键词提取
剖析上一步失去的全文，提取摘要和关键词
保留到数据库当中
4. 文献间相关度计算
把文献的关键词和其它文献的关键词进行计量
把符合条件的后果保留到数据库当中
该模块内容如下: 文件采集、全文抽取、主动摘要与关键词提取、文献间相关度计算。文章不仅介绍了各个子模块的工作内容，还用图例显示工作成果。
3.1.1 文件采集
文件采集是在后盾服务器上实现的。对筹备好的大批量文献进行批处理，逐个进行读取，生成元数据（年份、作者、部门等）。将文献自身和生成的元数据保留到数据库当中。
图 1. 服务器上筹备好的待采集的文件。能够看到要做实例文献的“温润如玉的长荣航空皇玺桂冠舱.docx”，该文献大小为 9MB。
图 2. 采集后文献保留在 MongoDB 数据库 (GridFS) 当中。从图中能够看到保留在数据库当中的“温润如玉的长荣航空皇玺桂冠舱.docx”文献，数据库管理员能够残缺地把文献下载到本地。
图 3. 显示了该文献生成的元数据(部门：管理所，年份:2019，品种：报告…..)。要留神的是，这些文献是作为 pdf/doc/ppt 等格式文件整体保留在数据库中的，用户并不能查看其内容以及进行内容检索。
3.1.2 全文抽取
对上一步保留好的文献进行读取，读取出全副文本内容，而后把这些内容保留 (MongoTemplate 技术) 数据库中。
图 1. 保留在数据库中的全文。因为文献内容比拟多，读者只能够看到局部内容。实际上的全文字数曾经超过了一万多字。
3.1.3 主动摘要与关键词提取
应用 NLP 解决软件包对从“温润如玉的长荣航空皇玺桂冠舱.docx”抽取的全文，进行摘要的主动生成和关键词抽取. 并保留到数据库 (MongoTemplate 技术) 当中。
图 1.“温润如玉的长荣航空皇玺桂冠舱.doc”的主动摘要生成内容。
图 2. 提取进去的关键词。本文献提取进去的关键词为: 长荣，航空，商务舱，休息室，座位，桂冠舱，台北等。
3.1.4 文献间相关度计算
当一个用户对发现了一篇对他工作有用的文献之后，想必还想进一步理解一些相干的文献。零碎在后盾在对每一篇文献进行相关度计算，失去一批与这篇文献相干的文献，并保留下来，供用户应用。
该性能背地的数据迷信原理就是可信度计算：同时呈现在文献 1 和文献 2 的关键词个数占文献 1 关键词个数的比例大小，取值为(0,1], 数值越大，相关度就越高。“温润如玉的长荣航空皇玺桂冠舱.docx”相干的文献汇合如下, 能够看进去，这些文献都是对于民航航行的。
加拿大航空国内商务舱体验.docx 相关度 0.5
长荣航空创始人.docx, 相关度 0.4
追寻瑞士航空已经的风花雪月.docx, 相关度 0.5
家常舒适的韩亚航空短途商务舱.docx 相关度 0.35
香港航空行将开明首条新西兰奥克兰航线.doc 相关度 0.3
日本航空 JL009 芝加哥 - 东京成田.docx 相关度 0.3
又见风挡破裂.docx, 相关度 0.3
航空安全榜.docx, 相关度 0.29
当你在飞机上睡着时.docx 相关度 0.37
3.2 信息检索
3.2.0 工作过程该性能是面向核心宽广用户的，用户能够应用这个功能模块在网页上进行相干检索，系统对每一次操作的工作过程大体用下图能够阐明:
该性能波及到零碎的三层构造：网页前端、运行在服务器 JAVA EE 平台的微服务架构，还有文档数据库 MongoDB。
服务器部署的微服务概览所下图所示：
该功能模块能够分为以下几个子模块: 关键词检索、文献信息浏览。
3.2.1 关键词检索
信息检索模块次要是面向核心宽广用户的，它提供了一种相似于百度检索的性能：用户在文本查问框中输出关键词后，页面返回一批相干的文献数据，用户能够查看具体内容。零碎提供了文件名检索、目录（摘要和关键词）检索、全文检索。
图 1. 用户检索文件名称蕴含“发动机”的文献。用户提交了关键词“发动机”后，网页就显示出相干的文献汇合。如果文献数量太多，用户能够点击分页查看更多的内容。本次检索出 72 个相干的文献内容，左侧显示了对这 72 条记录进行了相应的分类汇总（密级、年度、作者、部门等）
图 2. 显示了每一条记录（文献）展现给用户的内容。包含了文件名称、摘要（如果字数太多则截取前几十字）、关键词、密级、年度等。
3.2.2 文献信息浏览
如果用户想对其中一条查问后果进行进一步的理解，用户能够关上新的页面查看。
图 1. 显示了用例“普惠推出新的航空发动机 MRO 服务品牌 EngineWise”
本性能不仅显示了一条文献的详细信息，而且还显示了与这个文献有肯定相关度（举荐浏览）的其它文献简要信息。
图 2. 显示了“普惠推出新的航空发动机 MRO 服务品牌 EngineWise”相干的其它文献，能够看进去本文献和相干文献都是对于发动机培修 (MRO) 的。
世界出名航空培修 MRO 企业：将如何前行, 关联度:0.6
MRO 最大影响：少量新一代发动机迎来首次大修, 关联度:0.5
国外航空发动机培修模式及其竞争关系, 关联度:0.55
普惠最新财务体现, 关联度:0.5
普惠公司售后市场供应链与涡轮管制签订全新 MRO 交易, 关联度:0.5
看 GE 公司是如何进行航空发动机培修和保护工作, 关联度:0.5
阿提哈德航空工程公司为肯尼亚 787 提供检修, 关联度:0.45
航空培修，是好生意吗, 关联度:0.45
有多少是应用国产发动机的, 关联度:0.42143
数据如何扭转飞机培修, 关联度:0.4
4. 零碎经营状况
零碎以后收录文献近 42 万件（360GB）, 可供核心人员进行查问和下载。零碎运行性能良好，均匀用户申请响应工夫低于 2.5 秒。
5. 未来的工作
未来的工作能够分为两个局部：事务性工作、零碎性能扩大。事务性工作。
信息采集的扩充：力争 2022 年数据量达到 70 万篇（500GB）。
零碎性能扩大：仿造百度，搜狗之类的互联网检索系统局部无益的性能：智能检索，以进步用户应用体验，更重要的是在应用过程中一直发现新的知识点。
作者：张先明
