Elasticsearch 默认采用 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 来计算文档的相关性得分，即查询词在文档中出现次数越多，其得分越高。
如果要防止搜索词在文档中多次出现导致分数增加，可以尝试以下两种方法：
- 使用
norms参数：Elasticsearch 在内部会使用一个标准化因子来降低高频率词的影响。可以通过设置norms参数为false来禁用这种标准化过程，以减缓高频词对得分的影响。 - 使用
script_score或function_score功能：通过编写脚本或者指定自定义得分函数，可以实现更为复杂的评分规则。例如，可以将查询词在文档中的频率设置为得分的一部分，同时也可以加入其他因素（如文档长度、词在文档中的位置等等），来综合评价文档的相关性。
这两种方法可以根据实际情况灵活使用，但需要注意它们可能会影响搜索性能。建议先在测试环境中进行调试和评估，然后再在生产环境上应用。
