Procesamiento del Lenguaje Natural(NLP) en Elasticsearch
El procesamiento del lenguaje natural Elasticsearch implica pasos esenciales para transformar y limpiar el texto de entrada en preparación para la búsqueda y la consulta. A continuación se presentan algunos métodos de procesamiento de lenguaje natural en Elasticsearch:
Tokenization
Tokenization es el proceso de dividir el texto en unidades más pequeñas llamado tokens. Cada ficha suele ser una palabra o una frase pequeña. La tokenización del texto ayuda a acelerar la búsqueda y las consultas en Elasticsearch.
Ejemplo: El texto Elasticsearch es una poderosa herramienta de búsqueda y análisis. se tokenizará en: Elasticsearch, is, a, powerful, search, y analytics, tool.
derivación
Stemming es el proceso de convertir palabras a su forma base o raíz. El propósito es normalizar palabras con la misma raíz de palabra, lo que ayuda a obtener resultados de búsqueda más precisos.
Ejemplo: Las palabras running, runs, ran se convertirán a la forma base run.
Eliminación de palabras de parada
Las palabras vacías son palabras comunes y frecuentes, como is, the y a. Elasticsearch elimina las palabras vacías del texto para reducir el tamaño del índice y mejorar el rendimiento de la búsqueda.
Ejemplo: En la oración The quick brown fox jumps over the lazy dog. las palabras vacías the y over serán eliminadas.
Sinónimos
Identificación de sinónimos para ampliar los resultados de búsqueda. Elasticsearch se puede configurar para manejar sinónimos y devolver resultados equivalentes.
Ejemplo: si un usuario busca big, Elasticsearch puede devolver resultados que contengan tanto large como huge.
Análisis de palabras compuestas
Procesamiento de palabras compuestas o palabras unidas en lenguas compuestas. Elasticsearch puede analizar palabras compuestas en componentes separados para facilitar la búsqueda.
Ejemplo: en alemán, la palabra compuesta schwimmbad(piscina) se puede analizar en schwimm y bad.
Frase Buscar en Elasticsearch
Phrase Search es una forma específica de buscar en Elasticsearch, que se enfoca en encontrar frases específicas que aparecen consecutivamente y en el orden correcto dentro del texto. Esto asegura resultados de búsqueda más precisos y confiables.
Ejemplo: Si hay un texto Elasticsearch es una poderosa herramienta de búsqueda y análisis. Al realizar una búsqueda de frase con la frase "búsqueda y análisis", Elasticsearch solo devolverá textos que contengan esa frase en el orden correcto, como el texto mencionado anteriormente.
Para realizar una phrase búsqueda en Elasticsearch, puede usar la consulta Coincidencia de frase o la Match Phrase Prefix consulta, según sus requisitos de búsqueda. La Match Phrase consulta buscará un phrase, mientras que la Match Phrase Prefix consulta permite una coincidencia parcial de la última palabra clave.