BM25(Best Matching 25)是改进版的BM模型,主要用于搜索引擎和信息检索系统。在ES中,你可以使用BM25作为默认的相似性算法,或者你可以在查询时显式地指定使用BM25。 以下是在ES中使用BM25相似性算法的一些示例: 在Mapping中设置BM25作为默认相似性算法: 当你创建索引时,可以在Mapping中将BM25设置为默认的相似性算法。
“analyzer”: “standard”, # my\_text字段使用standard分词器 “fields”: { “english”:{ # my\_text.english字段使用上面自定义得my\_analyzer分词器 “type”: “text”, “analyzer”: “my\_analyzer” }}} POST test/\_analyze { “field”: “my\_text”, # my\_text字段使用的是standard...
JS 的对象模型是非主流的 prototype(原型)模型,在调用对象函数时,实际上使用的是类似 func.apply(this, arguments) 或者 func.call(this, ...arguments) 来实现的。所以当对象成员函数里面又套了一层 function 的时候,由于在内层函数声明的时候this 并没有关联任何上下文变量,而导致在内层函数中 this使用时并不是...
1、排序 ES支持对搜索结果排序,默认是根据相关度算分(BM25算法的_score)来排序。可以排序字段类型有:keyword类型、数值类型、地理坐标类型、日期类型等。 注意:指定了排序字段后ES就会放弃打分,按指定的排序字段走。 语法如下: 按某个字段排序 / 地理坐标排序(指定经纬度中心点按距离排序) #排序 GET/hotel/_search...
BM25 在BM25中,文档和查询都是被表示为词项(term)的集合。BM25将每个词项分配一个权重,该权重考虑了词项在文档中出现的频率以及它在整个文集中出现的频率。这些权重被用来计算文档与查询之间的相关性分数。 DFR (适用长文档,考虑的是差异性指标) DFR(Divergence From Randomness)是一种用于信息检索的模型,它基于统计...
该方案的先进性体现在以下几个方面:首先,全文检索基于 Lucene 的 BM25 评分算法,这是在 TF-IDF 基础上的一次升级,增加了与问题相关性的评分。同时,引入了多语言分词,包括中文、日文、韩文、拼音等,并设计了 QQ 分词,内含百万级中文词汇,基本覆盖了绝大多数的中文场景,分词效果显著。
我们在实现长句搜索的时候可以使用more-like-this,其原理大体就是将like的语句进行分词后然后依照BM25 选出在该字段中得分最高的n个词语,然后将原本查询的长语句变成了多个重要词的查询。 问题及解决 从morelike中提取出来的词相距距离太长依旧可以召回,相信熟悉Es的同学都知道ES有match_phrase的语法,其中的slop可以...
方法/步骤 1 ElasticSearch 5.0版本前相关性判断及打分使用的算法是 TF-IDF ，5.0 版本以后使用的是 BM25 算法。TF-IDF : Term Frequency, Inverse Document Frequency 即词频和逆文档频率，TF= 词项在文档出现次数/该文档总字数，IDF= log(索引文档总数量/词项出现的文档数量)，简单来说，TF-IDF得分计算公式...
Elasticsearch 默认使用 BM25 算法进行相关性评分。BM25 是一种基于概率模型的评分算法,考虑了词频(TF)、逆文档频率(IDF)和文档长度(DL)等因素。 词频(TF):词语在文档中出现的频率。出现频率越高,相关性越高。 逆文档频率(IDF):词语在所有文档中出现的频率。出现频率越低,相关性越高。 文档长度(DL):文档的长度...
ES5后使用BM25算法,BM25是对TF-IDF的优化,主要是对于TF的增长情况给予了限制[3],目的是优化多节点评分精确度问题。其他更高效的方案有向量检索,不过其基础也是TF-IDF值。另外,如果你想在ES中控制权重,可以参考boosting API[4]。 当然,搜索引擎的排序可不单单依靠TF-IDF,还要考虑字段权重(标题出现的词权重高)、...