由于从字符串到文件的映射是文件到字符串映射的反向过程，于是保存这种信息的索引称为反向索引。
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每个字符串都指向包含此字符串的文档(Document)链表，此文档链表称为倒排表(Posting List)。
第二步：将原文档传给分次组件(Tokenizer)。
分词组件(Tokenizer)会做以下几件事情(此过程称为Tokenize)：
1. 将文档分成一个一个单独的单词。
2. 去除标点符号。
3. 去除停词(Stop word)。
所谓停词(Stop word)就是一种语言中最普通的一些单词，由于没有特别的意义，因而大多数情况下不能成为搜索的关键词，因而创建索引时，这种词会被去掉而减少索引的大小。
英语中挺词(Stop word)如：“the”,“a”，“this”等。
对于每一种语言的分词组件(Tokenizer)，都有一个停词(stop word)集合。
经过分词(Tokenizer)后得到的结果称为词元(Token)。
第三步：将得到的词元(Token)传给语言处理组件(Linguistic Processor)。
语言处理组件(linguistic processor)主要是对得到的词元(Token)做一些同语言相关的处理。
对于英语，语言处理组件(Linguistic Processor)一般做以下几点：
1. 变为小写(Lowercase)。
2. 将单词缩减为词根形式，如“cars”到“car”等。这种操作称为：stemming。
3. 将单词转变为词根形式，如“drove”到“drive”等。这种操作称为：lemmatization。
Stemming 和 lemmatization的异同：
- 相同之处：Stemming和lemmatization都要使词汇成为词根形式。
- 两者的方式不同：
- Stemming采用的是“缩减”的方式：“cars”到“car”，“driving”到“drive”。
- Lemmatization采用的是“转变”的方式：“drove”到“drove”，“driving”到“drive”。
- 两者的算法不同：
- Stemming主要是采取某种固定的算法来做这种缩减，如去除“s”，去除“ing”加“e”，将“ational”变为“ate”，将“tional”变为“tion”。
- Lemmatization主要是采用保存某种字典的方式做这种转变。比如字典中有“driving”到“drive”，“drove”到“drive”，“am, is, are”到“be”的映射，做转变时，只要查字典就可以了。
- Stemming和lemmatization不是互斥关系，是有交集的，有的词利用这两种方式都能达到相同的转换。
语言处理组件(linguistic processor)的结果称为词(Term)。
第四步：将得到的词(Term)传给索引组件(Indexer)。
索引组件(Indexer)主要做以下几件事情：
1. 利用得到的词(Term)创建一个字典。
2. 对字典按字母顺序进行排序。
3. 合并相同的词(Term)成为文档倒排(Posting List)链表。
在此表中，有几个定义：
- Document Frequency 即文档频次，表示总共有多少文件包含此词(Term)。
- Frequency 即词频率，表示此文件中包含了几个此词(Term)。
第二步：对查询语句进行词法分析，语法分析，及语言处理。
第三步：搜索索引，得到符合语法树的文档。
此步骤有分几小步：
- 首先，在反向索引表中，分别找出包含lucene，learn，hadoop的文档链表。
- 其次，对包含lucene，learn的链表进行合并操作，得到既包含lucene又包含learn的文档链表。
- 然后，将此链表与hadoop的文档链表进行差操作，去除包含hadoop的文档，从而得到既包含lucene又包含learn而且不包含hadoop的文档链表。
- 此文档链表就是我们要找的文档
第四步：根据得到的文档和查询语句的相关性，对结果进行排序。
找出词(Term)对文档的重要性的过程称为计算词的权重(Term weight)的过程。
计算词的权重(term weight)有两个参数，第一个是词(Term)，第二个是文档(Document)。
词的权重(Term weight)表示此词(Term)在此文档中的重要程度，越重要的词(Term)有越大的权重(Term weight)，因而在计算文档之间的相关性中将发挥更大的作用。
判断词(Term)之间的关系从而得到文档相关性的过程应用一种叫做向量空间模型的算法(Vector Space Model)。
1. 计算权重(Term weight)的过程。
- Term Frequency (tf)：即此Term在此文档中出现了多少次。tf 越大说明越重要。
- Document Frequency (df)：即有多少文档包含次Term。df 越大说明越不重要。
2. 判断Term之间的关系从而得到文档相关性的过程，也即向量空间模型的算法(VSM)。
我们把文档看作一系列词(Term)，每一个词(Term)都有一个权重(Term weight)，不同的词(Term)根据自己在文档中的权重来影响文档相关性的打分计算。
于是我们把所有此文档中词(term)的权重(term weight) 看作一个向量。
Document = {term1, term2, …… ,term N}
Document Vector = {weight1, weight2, …… ,weight N}
同样我们把查询语句看作一个简单的文档，也用向量来表示。
Query = {term1, term 2, …… , term N}
Query Vector = {weight1, weight2, …… , weight N}
我们把所有搜索出的文档向量及查询向量放到一个N维空间中，每个词(term)是一维。
我们认为两个向量之间的夹角越小，相关性越大。
所以我们计算夹角的余弦值作为相关性的打分，夹角越小，余弦值越大，打分越高，相关性越大。
有人可能会问，查询语句一般是很短的，包含的词(Term)是很少的，因而查询向量的维数很小，而文档很长，包含词(Term)很多，文档向量维数很大。你的图中两者维数怎么都是N呢？
在这里，既然要放到相同的向量空间，自然维数是相同的，不同时，取二者的并集，如果不含某个词(Term)时，则权重(Term Weight)为0。
相关性打分公式如下：
1. 索引过程：
1) 有一系列被索引文件
2) 被索引文件经过语法分析和语言处理形成一系列词(Term)。
3) 经过索引创建形成词典和反向索引表。
4) 通过索引存储将索引写入硬盘。
2. 搜索过程：
a) 用户输入查询语句。
b) 对查询语句经过语法分析和语言分析得到一系列词(Term)。
c) 通过语法分析得到一个查询树。
d) 通过索引存储将索引读入到内存。
e) 利用查询树搜索索引，从而得到每个词(Term)的文档链表，对文档链表进行交，差，并得到结果文档。
f) 将搜索到的结果文档对查询的相关性进行排序。
g) 返回查询结果给用户。
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