Traitement automatique du langage naturel(TAL) dans Elasticsearch
Le traitement du langage naturel dans Elasticsearch implique des étapes essentielles pour transformer et nettoyer le texte d'entrée en vue de la recherche et de l'interrogation. Voici quelques méthodes de traitement du langage naturel dans Elasticsearch :
Tokenization
Tokenization est le processus de division du texte en unités plus petites appelées tokens. Chaque jeton est généralement un mot ou une petite phrase. La tokenisation du texte permet d'accélérer la recherche et l'interrogation dans Elasticsearch.
Exemple: Le texte Elasticsearch est un puissant outil de recherche et d'analyse. sera symbolisé en: Elasticsearch, is, a, powerful, search, et analytics, tool.
Enracinement
Le stemming est le processus de conversion des mots en leur forme de base ou racine. Le but est de normaliser les mots avec la même racine de mot, aidant des résultats de recherche plus précis.
Exemple: Les mots running, runs, ran seront convertis dans la forme de base run.
Suppression des mots vides
Les mots vides sont des mots courants et fréquents, tels que is, the et a. Elasticsearch supprime les mots vides du texte pour réduire la taille de l'index et améliorer les performances de recherche.
Exemple: Dans la phrase Le renard brun rapide saute par-dessus le chien paresseux. les mots vides the et over seront supprimés.
Synonymes
Identifier des synonymes pour élargir les résultats de recherche. Elasticsearch peut être configuré pour gérer les synonymes et renvoyer des résultats équivalents.
Exemple : si un utilisateur recherche big, Elasticsearch peut renvoyer des résultats contenant à la fois large et huge.
Analyse des mots composés
Traitement des mots composés ou des mots joints dans les langues composées. Elasticsearch peut analyser les mots composés en composants séparés pour faciliter la recherche.
Exemple: En allemand, le mot composé schwimmbad(piscine) peut être analysé en schwimm et bad.
Recherche d'expression dans Elasticsearch
La recherche d'expressions est une manière spécifique de rechercher dans Elasticsearch, en se concentrant sur la recherche d'expressions spécifiques qui apparaissent consécutivement et dans le bon ordre dans le texte. Cela garantit des résultats de recherche plus précis et fiables.
Exemple: S'il y a un texte Elasticsearch est un puissant outil de recherche et d'analyse., lors de l'exécution d'une recherche de phrase avec la phrase "recherche et analyse", Elasticsearch ne renverra que les textes contenant cette phrase dans le bon ordre, comme le texte mentionné ci-dessus.
Pour effectuer une phrase recherche dans Elasticsearch, vous pouvez utiliser la requête Match Phrase ou la Match Phrase Prefix requête, selon vos besoins de recherche. La Match Phrase requête recherchera un exact phrase, tandis que la Match Phrase Prefix requête permet une correspondance partielle du dernier mot-clé.