To make index construction more eff

To make index construction more efficient, we represent terms as termIDs (instead of strings as we did in Figure 1.4), where each termID is a unique
serial number. We can build the mapping from terms to termIDs on the fly
while we are processing the collection; or, in a two-pass approach, we compile
the vocabulary in the first pass and construct the inverted index in the
second pass. The index construction algorithms described in this chapter all
do a single pass through the data. Section 4.7 gives references to multipass
algorithms that are preferable in certain applications, for example, when disk
space is scarce

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพื่อก่อสร้างดัชนีให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น เราเป็นตัวแทนเงื่อนไขเป็น termIDs (แทนสายเราทำในรูป 1.4), ไม่ซ้ำกันแต่ละ termIDหมายเลขลำดับประจำสินค้า เราสามารถสร้างการแมปจากเงื่อนไขการ termIDs ในการบินในขณะที่เรากำลังประมวลผลการเรียกเก็บเงิน หรือ ในวิธีการสองรอบ เรารวบรวมคำศัพท์ในครั้งแรกผ่าน และสร้างดัชนีกลับในตัวรอบที่สอง กระบวนการก่อสร้างดัชนีที่อธิบายไว้ในบทนี้ทั้งหมดทำรอบเดียวผ่านข้อมูล 4.7 ส่วนให้อ้างอิงไปยังแหล่งอัลกอริทึมที่เหมาะกับงานบาง เช่น เมื่อดิสก์พื้นที่จะหายาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การสร้างดัชนีเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น เราเป็นตัวแทนของเงื่อนไขที่เป็น termids ( แทนของสตริงที่เราทำในรูป 1.4 ) ซึ่งแต่ละ termid เป็นหมายเลขพิเศษ

เราสามารถสร้างแผนที่จากเงื่อนไขการ termids ในการบิน
ในขณะที่เรากำลังการประมวลผล คอลเลกชัน หรือ ในวิธีการทั้งสองเดินผ่าน เรารวบรวม
ศัพท์ในผ่านแรกและสร้างดัชนีผกผัน
ผ่าน 2ดัชนีการก่อสร้างขั้นตอนวิธีที่อธิบายไว้ในบทนี้ทั้งหมด
ทำเดียวผ่านผ่านข้อมูล 4.7 ส่วนให้อ้างอิงกับขั้นตอนวิธี multipass
ที่เป็นที่นิยมในการใช้งานบางอย่าง ตัวอย่างเช่น เมื่อพื้นที่ดิสก์
เป็นบาง