Elaborazione del linguaggio naturale(PNL) in Elasticsearch
L'elaborazione del linguaggio naturale Elasticsearch comporta passaggi essenziali per trasformare e pulire il testo di input in preparazione per la ricerca e l'interrogazione. Di seguito sono riportati alcuni metodi di elaborazione del linguaggio naturale in Elasticsearch:
Tokenization
Tokenization è il processo di divisione del testo in unità più piccole chiamate tokens. Ogni token è in genere una parola o una piccola frase. La tokenizzazione del testo aiuta a velocizzare la ricerca e l'interrogazione in Elasticsearch.
Esempio: il testo Elasticsearch è un potente strumento di ricerca e analisi. sarà tokenizzato in: Elasticsearch, is, a, powerful, search, e analytics, tool.
Derivante
Lo stemming è il processo di conversione delle parole nella loro forma base o radice. Lo scopo è normalizzare le parole con la stessa radice di parola, favorendo risultati di ricerca più accurati.
Esempio: le parole running, runs, ran verranno convertite nella forma base run.
Arresta la rimozione delle parole
Le stop word sono parole comuni e frequenti, come is, the, e a. Elasticsearch rimuove le stop words dal testo per ridurre le dimensioni dell'indice e migliorare le prestazioni della ricerca.
Esempio: Nella frase La volpe marrone veloce salta sul cane pigro. le parole d'arresto the e over saranno rimosse.
Sinonimi
Identificazione dei sinonimi per espandere i risultati della ricerca. Elasticsearch può essere configurato per gestire i sinonimi e restituire risultati equivalenti.
Esempio: se un utente cerca big, Elasticsearch può restituire risultati contenenti sia large che huge.
Analisi delle parole composte
Elaborazione di parole composte o parole unite in lingue composte. Elasticsearch può analizzare parole composte in componenti separati per facilitare la ricerca.
Esempio: in tedesco, la parola composta schwimmbad(piscina) può essere analizzata in schwimm e bad.
Frase Cerca in Elasticsearch
Phrase Search è un modo specifico di ricerca in Elasticsearch, che si concentra sulla ricerca di frasi specifiche che appaiono consecutivamente e nell'ordine corretto all'interno del testo. Ciò garantisce risultati di ricerca più accurati e affidabili.
Esempio: se c'è un testo Elasticsearch è un potente strumento di ricerca e analisi., quando si esegue una ricerca per frase con la frase "ricerca e analisi", Elasticsearch restituirà solo testi contenenti quella frase nell'ordine corretto, come il testo menzionato sopra.
Per eseguire una phrase ricerca in Elasticsearch, puoi utilizzare la query Match Phrase o la Match Phrase Prefix query, a seconda dei requisiti di ricerca. La Match Phrase query cercherà un esatto phrase, mentre la Match Phrase Prefix query consente una corrispondenza parziale dell'ultima parola chiave.