开发者社区 > 大数据与机器学习 > 检索分析服务 Elasticsearch版 > 正文

Elasticsearch查询结果如何防止搜索词在文档中多次出现时分数增加?

Elasticsearch查询结果如何防止搜索词在文档中多次出现时分数增加?

展开
收起
青城山下庄文杰 2023-11-20 16:34:32 78 0
3 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 实际上,为了防止搜索词在文档中多次出现时分数过高,Elasticsearch提供了一种称为"查询字符串查询"的功能。通过使用此功能,您可以更好地控制搜索结果的评分机制。具体来说,您可以考虑以下方法来调整评分:

    1. 使用function_score查询:function_score查询允许您为文档分配不同的权重,以基于特定条件调整它们的得分。您可以利用它来降低搜索词在文档中多次出现时的得分影响。例如:
    {
      "query": {
        "function_score": {
          "query": {
            "match": {
              "content": "搜索词"
            }
          },
          "functions": [
            {
              "field_value_factor": {
                "field": "frequency",
                "modifier": "sqrt",
                "factor": 0.5
              }
            }
          ],
          "score_mode": "multiply"
        }
      }
    }
    
    1. 针对不需要分词的字段使用keyword类型:如果您知道某些字段不应进行分词处理,可以使用keyword类型来定义它们。这样,这些字段就不会被分词,从而避免了因分词导致的评分问题。例如:
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "title": {
            "type": "text",
            "fields": {
              "keyword": {
                "type": "keyword",
                "ignore_above": 256
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    
    1. 使用boost参数来调整特定词条的权重:如果您希望某些词条在搜索结果中的权重更高或更低,可以使用boost参数来实现。这可以帮助您更精细地控制搜索结果的相关性。例如:
    {
      "query": {
        "match": {
          "content": {
            "query": "搜索词",
            "boost": 2.0
          }
        }
      }
    }
    
    2023-11-21 17:27:14
    赞同 展开评论 打赏
  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    在 Elasticsearch 中,可以使用 TF-IDF 分值算法来计算文档的相关性。TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种统计方法,用于评估单词对于整个文档集的重要性。其中,TF 即 Term Frequency,表示词语在整个文档中出现的频率;IDF 即 Inverse Document Frequency,表示词语在整个文档集中出现的频率。
    当同一个词语在文档中多次出现时,其 TF 分值会增加,但是如果一个词语在整个文档集中出现的频率很高,IDF 分值就会降低,从而抵消掉 TF 分值的增加。因此,通常来说,同一搜索词在文档中多次出现,不会导致搜索结果分数增加太多。
    当然,如果要更精确地控制搜索结果的排序,还可以使用其他的检索模型和查询扩展技术,例如 BM25 模型、语言模型等,来改进搜索结果的质量

    2023-11-20 17:59:04
    赞同 展开评论 打赏
  • 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:

    1. 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。
    2. 使用 script_scorefunction_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。
    2023-11-20 17:33:39
    赞同 展开评论 打赏

阿里云检索分析服务Elasticsearch版兼容开源ELK功能,免运维全托管,提升企业数据检索与运维分析能力。

相关产品

  • 检索分析服务 Elasticsearch版
  • 热门讨论

    热门文章

    相关电子书

    更多
    阿里云Elasticsearch体系架构与特性解析 立即下载
    开源与云:Elasticsearch应用剖析 立即下载
    《Elasticsearch全观测解决方案》 立即下载