ホーム  >   ブログ  >   HiveでテキストのFuzzy Search

2017-08-20

HiveでテキストのFuzzy Search

先週はPostgreSQL上でテキストのFuzzy Searchを試した。そのときは fuzzystrmatchpg_trgm といったモジュールが活躍していた。

では、同じことをHiveで実現するとどうなるだろう。

データ

適当にテーブル sample をつくっておく:

hive> CREATE TABLE sample AS
    > SELECT 1 AS id, 'I live in Tokyo.' AS document
    > UNION ALL
    > SELECT 2 AS id, 'Are you happy?' AS document
    > ;
hive> SELECT * FROM sample;
OK
sample.id       sample.document
1       I live in Tokyo.
2       Are you happy?
Time taken: 0.066 seconds, Fetched: 2 row(s)

なお、Hive環境のセットアップについては以下の記事も参考にされたい:

完全一致

WHERE句を使えばもちろん完全一致検索になる:

hive> SELECT * FROM sample WHERE document = 'I live';
OK
sample.id       sample.document
Time taken: 0.338 seconds
hive> SELECT * FROM sample WHERE document = 'I live in Tokyo.';
OK
sample.id       sample.document
1       I live in Tokyo.
Time taken: 0.079 seconds, Fetched: 1 row(s)

LIKE

LIKE も素直に使える:

hive> SELECT * FROM sample WHERE document LIKE '%Tokyo%';
OK
sample.id       sample.document
1       I live in Tokyo.
Time taken: 0.093 seconds, Fetched: 1 row(s)

大文字・小文字を無視する ILIKE 相当の処理は明示的に小文字に変換してから:

hive> SELECT * FROM sample WHERE lower(document) LIKE '%tokyo%';
OK
sample.id       sample.document
1       I live in Tokyo.
Time taken: 0.078 seconds, Fetched: 1 row(s)

正規表現

LIKE の右辺値が正規表現になった、RLIKE がある。PostgreSQLの ~ 相当:

hive> SELECT * FROM sample WHERE document RLIKE '.*Tokyo.*';
OK
sample.id       sample.document
1       I live in Tokyo.
Time taken: 0.075 seconds, Fetched: 1 row(s)

編集距離

みんな大好きLevenshtein Distance

PostgreSQLでは別途 fuzzystrmatch というモジュールが必要だったけど、Hiveは1.2.0からこれを標準でサポートしている。残念ながらPostgreSQLの levenshtein_less_equal() に相当する柔軟な関数はないけれど。

I love Tokyo からの編集距離を求めてみる:

hive> SELECT id, levenshtein(document, 'I love Tokyo') FROM sample;
OK
id      c1
1       5
2       11
Time taken: 0.068 seconds, Fetched: 2 row(s)

I love Tokyo という“クエリ”から編集距離5以下のテキストのみをFuzzy Searchすると:

hive> SELECT * FROM sample WHERE levenshtein(document, 'I love Tokyo') <= 5;
OK
sample.id       sample.document
1       I live in Tokyo.
Time taken: 0.076 seconds, Fetched: 1 row(s)

イイね。

文字のn-gram

Hiveには配列のn-gramを出力する ngrams(array, int n, int k) という関数がある。arrayn-gram を求めて、その頻度(近似値)の上位 k 件を出力する。たとえば、 I live in Tokyo. You live in Osaka. というテキスト内の単語について 2-gram を上位3件出力してみると:

hive> SELECT ngrams(split('I live in Tokyo. You live in Osaka.', ' '), 2, 3);
OK
_c0
[{"ngram":["live","in"],"estfrequency":2.0},{"ngram":["I","live"],"estfrequency":1.0},{"ngram":["Tokyo.","You"],"estfrequency":1.0}]
Time taken: 6.29 seconds, Fetched: 1 row(s)

["live","in"] という 2-gram が2回出現するため最上位に出力され、残りはすべて1回なので適当な2つが第2位、第3位として出力される。

入力には array をとるので、単語の n-gram ならば先の例のようにスペース区切りで分割 split(document, ' ')、文字の n-gram ならば split(document, '') と分割したものを渡すことに注意。

PostgreSQLはtri-gramに限定した検索機能をモジュール pg_trgm で提供していた。n-gram (n=3) に限定されてしまうが、検索に特化した % という演算子の存在は大きかった。

一方、Hiveで文字のtri-gramを求めると次のような雰囲気(上位10件を出力):

hive> SELECT id, ngrams(split(document, ''), 3, 10) FROM sample GROUP BY id;
OK
id      c1
1       [{"ngram":[" ","T","o"],"estfrequency":1.0},{"ngram":[" ","l","i"],"estfrequency":1.0},{"ngram":["I"," ","l"],"estfrequency":1.0},{"ngram":["T","o","k"],"estfrequency":1.0},{"ngram":["i","n"," "],"estfrequency":1.0},{"ngram":["i","v","e"],"estfrequency":1.0},{"ngram":["l","i","v"],"estfrequency":1.0},{"ngram":["o","k","y"],"estfrequency":1.0},{"ngram":["v","e"," "],"estfrequency":1.0},{"ngram":["y","o","."],"estfrequency":1.0}]
2       [{"ngram":[" ","h","a"],"estfrequency":1.0},{"ngram":[" ","y","o"],"estfrequency":1.0},{"ngram":["e"," ","y"],"estfrequency":1.0},{"ngram":["h","a","p"],"estfrequency":1.0},{"ngram":["o","u"," "],"estfrequency":1.0},{"ngram":["p","p","y"],"estfrequency":1.0},{"ngram":["p","y","?"],"estfrequency":1.0},{"ngram":["u"," ","h"],"estfrequency":1.0},{"ngram":["y","?",""],"estfrequency":1.0},{"ngram":["y","o","u"],"estfrequency":1.0}]
Time taken: 14.782 seconds, Fetched: 2 row(s)

ごちゃごちゃしてきた…。結果を LATERAL VIEW explode() で展開して、各テキストの tri-gram を列挙してみる:

hive> WITH document_trigrams AS (
    >   SELECT
    >     id,
    >     ngrams(split(document, ''), 3, 10) AS trigrams_top10
    >   FROM
    >     sample
    >   GROUP BY
    >     id
    > )
    > SELECT
    >   id,
    >   concat_ws(',', trigram.ngram) AS trigram
    > FROM
    >   document_trigrams
    >   LATERAL VIEW explode(trigrams_top10) t AS trigram
    > ;
OK
id      trigram
1        ,T,o
1        ,l,i
1       I, ,l
1       T,o,k
1       i,n,
1       i,v,e
1       l,i,v
1       o,k,y
1       v,e,
1       y,o,.
2        ,h,a
2        ,y,o
2       e, ,y
2       h,a,p
2       o,u,
2       p,p,y
2       p,y,?
2       u, ,h
2       y,?,
2       y,o,u
Time taken: 5.31 seconds, Fetched: 20 row(s)

これなら検索に使えそう。クエリの tri-gram も同様に求めて、各テキストの tri-gram とどれだけ一致するか見てあげればよい。

たとえばtypoを含むクエリ I live in Kyoto からテキストを検索すると、JOIN + count で tri-gram の一致度が測れて:

hive> WITH document_trigrams_exploded AS (
    >   SELECT
    >     id,
    >     concat_ws(',', trigram.ngram) AS trigram
    >   FROM (
    >     SELECT
    >       id,
    >       ngrams(split(document, ''), 3, 10) AS trigrams_top10
    >     FROM
    >       sample
    >     GROUP BY
    >       id
    >   ) t1
    >   LATERAL VIEW explode(trigrams_top10) t2 AS trigram
    > ),
    > query_trigrams_exploded AS (
    >   SELECT
    >     concat_ws(',', trigram.ngram) AS trigram
    >   FROM (
    >     SELECT ngrams(split('I live in Kyoto', ''), 3, 10) AS trigrams_top10
    >   ) t1
    >   LATERAL VIEW explode(trigrams_top10) t2 AS trigram
    > )
    > SELECT
    >   l.id,
    >   count(1) AS num_matched_trigrams
    > FROM
    >   document_trigrams_exploded l
    > JOIN
    >   query_trigrams_exploded r
    >   ON l.trigram = r.trigram
    > GROUP BY
    >   id
    > ;
OK
l.id    num_matched_trigrams
1       6
Time taken: 17.536 seconds, Fetched: 1 row(s)

I live in Tokyo.(テキスト)とI live in Kyoto(クエリ)は上位10件の文字のtri-gramのうち6個が一致した、と分かる。逆に、Are you happy? とは1つも一致しない。

このカウントを HAVING 句でフィルタリングしたり、その上位N件を出力したりすれば文字のtri-gramに基づくFuzzy Searchが実現できそう。

PostgreSQLと比べると随分長い道のりになってしまった…。

PostgreSQLのTSVectorっぽい何か

PostgreSQLには、自然言語的にもっと直感に即した“それっぽさ”を見る TSVector という表現があった。stop word の除外や大文字・小文字の統一まですべてやってくれる便利な子だ:

sample=# select to_tsvector('Left of the Dial');
    to_tsvector
-------------------
 'dial':4 'left':1
(1 row)

Hiveで同様のことを実現するには split()lower() を組み合わせればよさそう:

hive> SELECT collect_list(token) AS tokens
    > FROM (
    >   SELECT split(lower('Left of the Dial'), ' ') AS tokens
    > ) t1
    > LATERAL VIEW explode(tokens) t2 AS token
    > WHERE NOT array_contains(array('of', 'the', 'a', 'an'), token)
    > ;
OK
tokens
["left","dial"]
Time taken: 12.633 seconds, Fetched: 1 row(s)

TSVectorと違って字句の出現位置は得られないけど、だいたい同じ雰囲気。array('of', 'the', 'a', 'an') は予め定義した stop word のリストで、本来はもっと多い。

なお、Hivemallの tokenize()is_stopword() を使うともう少し楽です:

hive> SELECT collect_list(token) AS tokens
    > FROM (
    >   SELECT tokenize('Left of the Dial', true) AS tokens
    > ) t1
    > LATERAL VIEW explode(tokens) t2 AS token
    > WHERE NOT is_stopword(token)
    > ;
OK
tokens
["left","dial"]
Time taken: 5.168 seconds, Fetched: 1 row(s)

この結果を使えば、あとは n-gram の場合と同様に JOIN + count、そしてクエリの token とどれだけ一致するかによって字句レベルの検索が実現できる。

サウンド距離

Levenshtein Distance同様、Hive1.2.0からサウンド距離を求めるために使える関数 soundex() がサポートされている。この関数自体は、文字列をSoundexと呼ばれる発音コードに変換するだけのもの。『テキスト間のサウンド距離』を得るためには、その発音コードたちを比較する必要がある。

テキスト内の単語をSoundexに変換してみる:

hive> SELECT
    >   id,
    >   soundex(word)
    > FROM
    >   sample
    > LATERAL VIEW explode(split(document, ' ')) t AS word
    > ;
OK
id      _c1
1       I000
1       L100
1       I500
1       T200
2       A600
2       Y000
2       H100
Time taken: 0.038 seconds, Fetched: 7 row(s)

I live in Tokyo. の発音コードは Ixxx, Lxxx, Ixxx, Txxx となっておりそれっぽい。

では、クエリ I live in Kyoto の発音コードと比較してみよう:

hive> WITH document_soundex AS (
    >   SELECT
    >     id,
    >     soundex(word) AS soundex
    >   FROM
    >     sample
    >   LATERAL VIEW explode(split(document, ' ')) t AS word
    > ),
    > query_soundex AS (
    >   SELECT
    >     soundex(word) AS soundex
    >   FROM (
    >     SELECT 'I live in Kyoto' AS query
    >   ) t1
    >   LATERAL VIEW explode(split(query, ' ')) t2 AS word
    > )
    > SELECT
    >   l.id,
    >   count(1) AS num_matched_soundex
    > FROM
    >   document_soundex l
    > JOIN
    >   query_soundex r
    >   ON l.soundex = r.soundex
    > GROUP BY
    >   id
    > ;
OK
l.id    num_matched_soundex
1       3
Time taken: 13.174 seconds, Fetched: 1 row(s)

I live in の3つの発音コードが一致する。

もちろんこのままだとFuzzy Searchにならないので、実際にはsoundex()を文字のn-gramに対して適用する、など工夫が必要。

まとめ

PostgreSQLで試したFuzzy Searchと同等のことをHiveでやるとどうなるか、という話。それなりに同じような結果が再現できる。

PostgreSQL同様、複数の方法を組み合わせたクエリも当然書ける。ただし、HiveではそれがMapReduceタスクとして処理されるということを忘れてはならない。

MapReduceならではの制約というものは結構あって、たとえば LIKE によるJOINはできなかったりする

  シェアする

このエントリーをはてなブックマークに追加

  カテゴリ

プログラミング 自然言語処理

  あわせて読みたい

2017-08-09
あのときのビールをもう一度(PostgreSQLでFuzzy Searchを試す)
2017-04-09
なぜSparkか
2017-02-11
MacのローカルにHivemallを導入してアイテム推薦をするまで

  もっと見る

最終更新日: 2022-01-18

  書いた人: たくち

Takuya Kitazawaたくち)です。長野県出身、カナダ・バンクーバー在住のソフトウェアエンジニア。これまでB2B/B2Cの各領域で、Web技術・データサイエンス・機械学習のプロダクト化および顧客への導入支援・コンサルティング、そして関連分野の啓蒙活動に携わってきました。現在は主に北米(カナダ)、アジア(日本)、アフリカ(マラウイ)の個人および企業を対象にフリーランスとして活動中。詳しい経歴はレジュメ を参照ください。いろいろなまちを走って、時に自然と戯れながら、その時間その場所の「日常」を生きています。ご意見・ご感想およびお仕事のご相談は [email protected] まで。

  近況   一杯のコーヒーを贈る

  免責事項

  • Amazonのアソシエイトとして、当サイトは amazon.co.jp 上の適格販売により収入を得ています。
  • 当サイトおよび関連するメディア上での発言はすべて私個人の見解であり、所属する(あるいは過去に所属した)組織のいかなる見解を代表するものでもありません。
  • 当サイトのコンテンツ・情報につきまして、可能な限り正確な情報を掲載するよう努めておりますが、個人ブログという性質上、誤情報や客観性を欠いた意見が入り込んでいることもございます。いかなる場合でも、当サイトおよびリンク先に掲載された内容によって生じた損害等の一切の責任を負いかねますのでご了承ください。
  • その他、記事の内容や掲載画像などに問題がございましたら、直接メールでご連絡ください。確認の後、対応させていただきます。