Oracle Text 索引文档时所使用的主要逻辑步骤如下:

⑴数据存储逻辑搜索表的所有行，并读取列中的数据。通常，这只是列数据，但有些数据存储使用列数据作为文档数据的指针。例如，URL_DATASTORE 将列数据作为 URL 使用。

⑵过滤器提取文档数据并将其转换为文本表示方式。存储二进制文档 (如 Word 或 Acrobat 文件) 时需要这样做。过滤器的输出不必是纯文本格式 -- 它可以是 XML 或 HTML 之类的文本格式。

⑶分段器提取过滤器的输出信息，并将其转换为纯文本。包括 XML 和 HTML 在内的不同文本格式有不同的分段器。转换为纯文本涉及检测重要文档段标记、移去不可见的信息和文本重新格式化。

⑷词法分析器提取分段器中的纯文本，并将其拆分为不连续的标记。既存在空白字符分隔语言使用的词法分析器，也存在分段复杂的亚洲语言使用的专门词法分析器。

⑸索引引擎提取词法分析器中的所有标记、文档段在分段器中的偏移量以及被称为非索引字的低信息含量字列表，并构建反向索引。倒排索引存储标记和含有这些标记的文档。

要实现文本的全文检索首先必须把正确的文本加载到数据库表中，默认的建立索引行为要求将文档装载在文本列中，尽管可以用其它方式 (包括文件系统和 URL 形式)存储文档 (在"数据存储"选项进行设置)。默认情况下，系统应该将文档装载在文本列中。文本列可以是VARCHAR2、CLOB、BLOB、CHAR或BFILE。注意，只有在将Oracle7系统移植到Oracle8的情况下才支持用LONG和LONG RAW 这两个相反的列类型存储文本。不能为列类型NCLOB、DATE和NUMBER建立索引。

关于文档格式，因为系统能为包括HTML、PDF、Microsoft Word和纯文本在内的大多数文档格式建立索引，可以将其中的任何文档类型装载到文本列中(在"过滤器"选项中设置)。有关所支持的文档格式的详细信息，可以参阅Oracle Text User's Guide and Reference 中的附录"Supported Filter Formats"。

装载方法主要有以下几种:

⑴SQL INSERT 语句

⑵ctxload 可执行文件

⑶SQL*Loader

⑷从 BFILE 中装载 LOB 的 DBMS_LOB.LOADFROMFILE() PL/SQL 过程

⑸Oracle Call Interface

这里先给出一个简单示例说利用Oracle Text实现全文检索的方法与步骤，在后面在进行具体的说明。Orcale9i提供了Oracle Text Manager可以简化许多工作，所有在Oracle Text Manager中完成的工作，都可以在通过PL/SQL来实现。要使用Oracle Text，必须具有CTXAPP角色或者是CTXSYS用户。Oracle Text为系统管理员提供CTXSYS用户，为应用程序开发人员提供CTXAPP角色。

CTXSYS用户可执行以下任务:启动Oracle Text服务器，执行CTXAPP角色的所有任务。

具有CTXAPP角色的用户可执行以下任务:创建索引，管理 Oracle Text 数据字典，包括创建和删除首选项，进行Oracle Text 查询，使用 Oracle Text PL/SQL程序包。

使用Oracle Text的步骤:

⑴创建表来保存某些文档。该示例使用一个主关键字列来标识每个文档，使用一个小的VARCHAR2列来保存每个文档。

CREATE TABLE docs (id NUMBER PRIMARY KEY,text VARCHAR2(80));

⑵将两个示例文档置入该表:

INSERT INTO docs VALUES (1，'the first doc');

INSERT INTO docs VALUES (2，'the second doc');

COMMIT;

⑶使用Oracle Text Manager来创建和修改首选项，首选项将与索引相关联。

⑷使用Oracle Text Manager创建文本索引。另外，可以输入以下使用默认首选项的 SQL 语句:

CREATE INDEX doc_index ON docs(text) INDEXTYPE IS CTXSYS.CONTEXT;

⑸使用 CONTAINS 函数，发出基于内容的文档查询。例如:

SELECT id FROM docs WHERE CONTAINS (text,'first') > 0;

这将在文本列包含单词 first (即文档1) 的 docs 中查找所有行。语句中的>0部分是有效的Oracle SQL所必需的，Oracle SQL不支持函数的布尔返回值。

以上只是一个简单的示例，旨在给出使用Oracle Text建立全文索引的完整步骤，归纳起来如下:

⑴建表并装载文本(包含带有需要检索的文本字段)

⑵配置索引

⑶建立索引

⑷发出查询

⑸索引维护:同步与优化(将在后面介绍)

Oracle一直致力于全文检索技术的研究，当Oracle9i Rlease2发布之时，Oracle数据库的全文检索技术已经非常完美，Oracle Text使Oracle9i具备了强大的文本检索能力和智能化的文本管理能力。Oracle Text是Oracle9i采用的新名称，在Oracle8/8i中它被称作Oracle interMedia Text，在Oracle8以前它的名称是Oracle ConText Cartridge。使用Oracle9i和Oracle Text，可以方便而有效地利用标准的SQL工具来构建基于文本的新的开发工具或对现有应用程序进行扩展。应用程序开发人员可以在任何使用文本的Oracle数据库应用程序中充分利用Oracle Text搜索，应用范围可以是现有应用程序中可搜索的注释字段，也可是实现涉及多种文档格式和复杂搜索标准的大型文档管理系统。Oracle Text支持Oracle数据库所支持的大多数语言的基本全文搜索功能。本文将介绍如何使用Oracle9i的全文检索技术来为自己的应用提供一个优秀的解决方案。

文本装入文本列后，就可以创建Oracle Text索引。文档以许多不同方案、格式和语言存储。因此，每个 Oracle Text 索引有许多需要设置的选项，以针对特定情况配置索引。创建索引时，Oracle Text可使用若干个默认值，但在大多数情况下要求用户通过指定首选项来配置索引。

每个索引的许多选项组成功能组，称为"类&quo

每个类集中体现配置的某一方面，可以认为这些类就是与文档数据库有关的一些问题。例如:数据存储、过滤器、词法分析器、相关词表、存储等。

每个类具有许多预定义的行为，称之为对象。每个对象是类问题可能具有的答案，并且大多数对象都包含有属性。通过属性来定制对象，从而使对索引的配置更加多变以适应于不同的应用。

⑴存储(Storage)类

存储类指定构成Oracle Text索引的数据库表和索引的表空间参数和创建参数。它仅有一个基本对象:BASIC_STORAGE，其属性包括:I_Index_Clause、I_Table_Clause、K_Table_Clause、N_Table_Clause、P_Table_Clause、R_Table_Clause。

⑵数据存储(Datastore)类

数据存储:关于列中存储文本的位置和其他信息。默认情况下，文本直接存储到列中，表中的每行都表示一个单独的完整文档。其他数据存储位置包括存储在单独文件中或以其 URL 标识的 Web 页上。七个基本对象包括:Default_Datastore、Detail_Datastore、Direct_Datastore、File_Datastore、Multi_Column_Datastore 、URL_Datastore、User_Datastore，。

⑶文档段组(Section Group)类

文档段组是用于指定一组文档段的对象。必须先定义文档段，然后才能使用索引通过 WITHIN 运算符在文档段内进行查询。文档段定义为文档段组的一部分。包含七个基本对象:AUTO_SECTION_GROUP、BASIC_SECTION_GROUP、HTML_SECTION_GROUP、NEWS_SECTION_GROUP、NULL_SECTION_GROUP、XML_SECTION_GROUP、PATH_SECTION_GROUP。

⑷相关词表(Wordlist)类

相关词表标识用于索引的词干和模糊匹配查询选项的语言，只有一个基本对象BASIC_WORDLIST，其属性有:Fuzzy_Match、Fuzzy_Numresults、Fuzzy_Score、Stemmer、Substring_Index、Wildcard_Maxterms、Prefix_Index、Prefix_Max_Length、Prefix_Min_Length。

⑸索引集(Index Set)

索引集是一个或多个Oracle 索引 (不是Oracle Text索引) 的集合，用于创建 CTXCAT类型的Oracle Text索引，只有一个基本对象BASIC_INDEX_SET。

⑹词法分析器(Lexer)类

词法分析器类标识文本使用的语言，还确定在文本中如何标识标记。默认的词法分析器是英语或其他西欧语言，用空格、标准标点和非字母数字字符标识标记，同时禁用大小写。包含8个基本对象:BASIC_LEXER、CHINESE_LEXER、CHINESE_VGRAM_LEXER、JAPANESE_LEXER、JAPANESE_VGRAM_LEXER、KOREAN_LEXER、KOREAN__MORPH_ LEXER、MULTI_LEXER。

⑺过滤器(Filter)类

过滤器确定如何过滤文本以建立索引。可以使用过滤器对文字处理器处理的文档、格式化的文档、纯文本和 HTML 文档建立索引，包括5个基本对象:CHARSET_FILTER、INSO_FILTER INSO、NULL_FILTER、PROCEDURE_FILTER、USER_FILTER。

⑻非索引字表(Stoplist)类

非索引字表类是用以指定一组不编入索引的单词 (称为非索引字)。有两个基本对象:BASIC_STOPLIST (一种语言中的所有非索引字) 、 MULTI_STOPLIST (包含多种语言中的非索引字的多语言非索引字表)。

通常，通过使用Oracle Text查询应用程序，用户可查看查询所返回的文档。用户从命中列表中选择一个文档，然后应用程序以某种形式显示该文档。通过Oracle Text，可以用不同的方式再现文档。例如，可以通过突出显示查询词来显示文档。突出显示的查询词可以是相关词查询中的词，也可以是英文 ABOUT 查询中的主题词。

以下是关于输出效果和用于每个输出效果的过程的信息:

突出显示的文档，纯文本格式版本(CTX_DOC.MARKUP)

突出显示的文档，HTML版本(CTX_DOC.MARKUP)

突出显示纯文本格式版本的偏移量信息(CTX_DOC.HIGHLIGHT)

突出显示HTML 版本的偏移量信息(CTX_DOC.HIGHLIGHT)

纯文本格式版本，无突出显示(CTX_DOC.FILTER)

HTML版本文档，无突出显示(CTX_DOC.FILTER)

建立了索引，就可以使用 SELECT 语句中的 CONTAINS 运算符发出文本查询。使用 CONTAINS 可以进行两种查询:单词查询和ABOUT查询。

词查询是对输入到 CONTAINS 运算符中单引号间的精确单词或短语的查询。在以下示例中，我们将查找文本列中包含 oracle 一词的所有文档。每行的分值由使用标签 1 的 SCORE 运算符选定:

SELECT SCORE⑴ title from news WHERE CONTAINS(text,'oracle',1) > 0;

在查询表达式中，可以使用 AND 和 OR 等文本运算符来获取不同结果。还可以将结构性谓词添加到 WHERE 子句中。可以使用 count(*)、CTX_QUERY.COUNT_HITS 或 CTX_QUERY.EXPLAIN 来计算查询的命中 (匹配) 数目。

在所有语言中，ABOUT查询增加了某查询所返回的相关文档的数目。在英语中，ABOUT 查询可以使用索引的主题词组件，该组件在默认情况下创建。这样，运算符将根据查询的概念返回文档，而不是仅依据所指定的精确单词或短语。例如，以下查询将查找文本列中关于主题 politics 的所有文档，而不是仅包含 politics 一词的文档:

SELECT SCORE⑴ title from news WHERE CONTAINS(text,'about(politics)',1) > 0;

索引建好后，如果表中的数据发生变化，比如增加或修改了记录，怎么办?由于对表所发生的任何DML语句，都不会自动修改索引，因此，必须定时同步(sync)和优化(optimize)索引，以正确反映数据的变化。

在索引建好后，可以在该用户下查到Oracle自动产生了以下几个表:(假设索引名为myindex):

DR$myindex$I，DR$myindex$K，DR$myindex$R，DR$myindex$N

其中以I表最重要，可以查询一下该表:

select token_text,token_count from DR$ myindex $I where rownum<=20;

查询结果在此省略。可以看到，该表中保存的其实就是Oracle 分析你的文档后，生成的term记录

在这里，包括term出现的位置、次数、hash值等。当文档的内容改变后，可以想见这个I表的内容也应该相应改变，才能保证Oracle在做全文检索时正确检索到内容(因为所谓全文检索，其实核心就是查询这个表)。那么如何维护该表的内容，不能每次数据改变都重新建立索引，这就要用到sync 和 optimize了。

同步(sync):将新的term 保存到I表;

优化(optimize):清除I表的垃圾，主要是将已经被删除的term从I表删除。

Oracle提供了一个所谓的ctx server来做这个同步和优化的工作，只需要在后台运行这个进程，它会监视数据的变化，及时进行同步。另外，也可以用以下的job来完成(该job要建在和表同一个用户下):

create or replace procedure sync

is

begin

execute immediate

'alter index myindex rebuild online' ||

' parameters (''sync'')' ;

execute immediate

'alter index myindex rebuild online' ||

' parameters (''optimize full maxtime unlimited'')' ;

end sync;

/

Set ServerOutput on

declare

v_job number;

begin

Dbms_Job.Submit

(

job => v_job,

what => 'sync;',

next_date => sysdate,/* default */

interval => 'sysdate + 1/720' /* = 1 day / (24 hrs * 30 min) = 2 mins */

);

Dbms_Job.Run (v_job);

Dbms_Output.Put_Line ('Submitted as job # ' || to_char (v_job));

end;

/

job的SYSDATE + (1/720)是指每隔2分钟同步一次。具体的时间间隔，可以根据自己的应用的需要而定。

CTI技术使电信和计算机相互融合，克服了传统电信和计算机服务相对单一的缺点，将两者完美结合了起来。其应用领域非常广泛，任何需要语音、数据通信，特别是那些希望把计算机网与通信网结合起来完成语音数据信息交换的系统都会用到CTI技术。

TTS即语音合成技术(Text To Speech)，它涉及声学、语言学、数学信号处理技术、多媒体技术等多个学科技术，是中文信息处理领域的一项前沿技术，实现把计算机中任意出现的文字转换成自然流畅的语音输出。

TTS在CTI系统中可以应用在IVR(交互式语音应答)服务器上，以提供语音交互式平台，为用户电话来访提供语音提示，引导用户选择服务内容和输入电话事务所需的数据，并接受用户在电话拨号键盘上输入的信息，实现对计算机数据库等信息资料的交互式访问。

在IVR中应用TTS可以自动将文本信息转换为语音文件，或者实时地将文本信息合成语音并通过电话发布。实现文本与语音自动双向转换，以达到人与系统的自动交互，随时随地为客户服务。维护人员不必再人工录音，只须将电子文档引入系统中，系统可以自动将电子文档转换为语音信息播放给客户。数据库中存放的大量数据，无需事先进行录音，能够随时根据查询条件查出并合成语音进行播报，从而大大减少了座席人员的工作负担。

那么应如何将TTS功能附加到CTI应用中呢?某些比较先进的交换平台，已经在交换机的内部实现了TTS的功能，并作为标准接口的一部分对外提供，业务开发商只需要简单的调用他们即可以在业务中使用该功能。

对于未实现TTS功能的PBX，就需要业务开发商自己去选择合适的平台，在此基础上进行二次开发，即调用所选TTS平台提供的标准接口，实现语音合成功能。

目前CTI已经成为全球发展最为迅猛的产业之一，每年以50%的速度增长，CTI如同计算机产业一样是一个金字塔形的产业链，从上到下会以至少20倍的幅度增值。TTS作为一种诱人的新技术，如果能很好的嵌入到增值业务的应用中去，必将形成一个更好的应用前景。

杭州音通软件有限公司是由国家教育部和浙江省人民政府联办并依托浙江大学而成立的高新技术公司，音通公司主要致力于计算机语音技术的研发并逐步开拓语音识别、语音流媒体传输等其它语音领域的研究。其核心技术(Intone_TTS)是具有自主知识产权的中文语音合成技术，在由浙江省科技厅组织的鉴定中被专家一致鉴定为国内领先地位，并已申请多项国家专利。

Intone_TTS是一套把文本信息转换为语音信息的开发工具包，为系统集成商、软件开发商提供了完备的接口函数和编程示例，使用户能够灵活的进行调用，并集成到其它应用系统中。接口需要语音合成运行库的支持，适合多种开发环境。开发者可以根据具体的应用场合进行选择。

它能够对所有的汉字、英文、阿拉伯数字进行语音合成;

支持繁体字及多音字的编辑;

合成效果:自然、平滑;

规范的函数调用接口，同时支持微软SAPI的调用;支持同步调用和异步调用方式;

支持PCM Wave，uLaw/aLaw Wave，ADPCM，Dialogic Vox等多种语音格式;

支持GB2312码(简体中文)、BIG5码(繁体)、UNICODE码;

支持多路通道同时合成;

支持Dialogic、东进、三汇等主流语音板卡;

TTS就是Text To Speech，文本转语音，文本朗读，差不多是一个意思。在语音系统开发中经常要用到。

目前市场上的TTS很多，实现方式也各式各样，有的很昂贵，如科大讯飞，据说当初得到863计划的资助，有很高的技术;有的相对便宜，如捷通华声, InfoTalk;也有免费的，如微软的TTS产品。

相对于ASR(Automatic Speech Recognition，自动语音识别)来说，实现一个TTS产品所需要的技术难度不算大，在我看来也就是个力气活。

要是让我们来做一个能够把汉语句子朗读出来的TTS，我们会怎么做呢?

有一种最简单的TTS，就是把每个字都念出来，你会问，岂不要录制6千多个汉字的语音?幸运的是，汉语的音节很少，很多同音字。我们最多只是需要录制: 声母数×韵母数×4，(其实不是每个读音都有4声)，这样算来，最多只需要录制几百个语音就可以了。

在合成的时候需要一张汉字对应拼音的对照表，汉字拼音输入法也依赖这张表，可以在网上找到，不过通常没有4声音调，大不了自己加上，呵呵，要不怎么说是力气活呢。

这样做出来的TTS效果也还可以，特别是朗读一些没有特别含义的如姓名，家庭住址，股票代码等汉语句子，听起来足够清晰。这要归功于我们伟大的母语通常都是单音节，从古代的时候开始，每个汉字就有一个词，表达一个意思。而且汉字不同于英语，英语里面很多连读，音调节奏变化很大，汉字就简单多了。

当然，你仍然要处理一些细节，比如多音字，把"银行"读成"yin xing"就不对了;再比如，标点符号的处理，数字、字母的处理，这些问题对于写过很多程序的你，当然不难了。

国内的一些语音板卡带的TTS，不管是卖钱的还是免费的，大体都是这样做出来的，也就是这样的效果。

如果要把TTS的效果弄好一点，再来点力气活，把基本的词录制成语音，如常见的两字词，四字成语等，再做个词库和语音库的对照表，每次需要合成时到词库里面找。这样以词为单位，比以字为单位，效果自然是好多了。当然，这里面还是有个技术，就是分词的技术，要把复杂的句子断成合理的词序列，也有点技术。这也要怪新文化那些先驱们，当初倡导白话文，引进西文的横排格式、标点符号的时候，没有引进西文中的空格分词。不过即使分词算法那么不高效，不那么准确，也问题不大，如前面所说，汉字是单音节词，把声音合起来，大体上不会有错。

当然，科大讯飞的力气活又干的多了些，据说已经进化到以常用句子为单位来录音了，大家可以想像，这要耗费更多的力气，换来更好的效果。

至于增加一些衔接处的"词料"，弄一些修饰性的音调，我认为是无关紧要的，对整体的效果改进不是太大。

市面上商品化TTS一般还支持粤语，请个粤语播音员录音，把上面的力气活重做一遍就是了。

再说句题外话，很多人觉得录音最好找电台、电视台的播音员，其实找个你周围的女同事来录制，只要吐字清晰就可以了。在某种情况下，寻常声音比字正腔圆的新闻联播来得可爱。

再来说说文本的标识，对于复杂文本，某些内容程序没有办法处理，需要标识出来。比如，单纯的数字"128"，是应该念成"一百二十八"还是"一二八"?解决办法通常是加入XML标注，如微软的TTS:"<context ID = "number_cardinal">128</context>"念成"一百二十八"，"<context ID = "number_digit">128</context>"将念成"一二八"。TTS引擎可以去解释这些标注。遗憾的是，语音XML标注并没有形成大家都完全认可的标准，基本上是各自一套。

再说说TTS应用编程，微软的TTS编程接口叫SAPI，是COM接口，开发起来还是有点麻烦，还好MSDN的网站上资料很全面。微软的TTS虽然免费，但其中文角色目前是个男声，声音略嫌混浊，感觉不爽。

国内一般的厂家提供API调用接口，相对比较简单，可以方便地嵌入应用程序中去。

商品化的TTS还有个并发许可限制，就是限制同时合成的并发线程数，我觉得这个限制用处不大。无论哪种TTS，都可以将文本文件转换成语音文件，供语音卡播放。大部分应用句子比较短小，一般不会超过100个汉字，合成的时间是非常短的，弄个线程专门负责合成，其它应用向该线程请求就是了，万一句子很长，把它分解成多个短句子就是了，播放的速度总是比合成的速度慢。

也很多应用是脱机合成，没有实时性要求，就更不必买多个许可了。

更多情况下，我们甚至没有必要购买TTS，比如语音开发中常见的费用催缴，拨通后播放:"尊敬的客户，您本月的费用是:212元"，前面部分对所有客户都一样，录一个语音文件就是了，而数字的合成是很简单的，你只要录制好10个数字语音，再加上十，百，千，万，再加上金钱的单位"元"。

包括中文语音处理和语音合成，利用中文韵律等相关知识对中文语句进行分词、词性判断、注音、数字符号转换，语音合成通过查询中文语音库得到语音。目前中文TTS系统，比较著名的有:IBM，Microsoft，Fujitsu，科大讯飞，捷通华声等研究的系统。目前比较关键的就是中文韵律处理、符号数字、多音字、构词方面有较多的问题，需要不断研究，使得中文语音合成的自然化程度较高。