自然言語処理(NLP) Elasticsearch
の自然言語処理には、 Elasticsearch 検索とクエリの準備として入力テキストを変換およびクリーンアップするための重要な手順が含まれます。 以下に、 におけるいくつかの自然言語処理メソッドを示します Elasticsearch。
Tokenization
Tokenization テキストを と呼ばれる小さな単位に分割するプロセスです tokens。 各トークンは通常、単語または短い語句です。 テキストをトークン化すると、 での検索とクエリが高速化されます Elasticsearch。
例: テキスト Elasticsearch は強力な検索および分析ツールです。 Elasticsearch、 is、 a、 powerful、 search、 にトークン化され ます analytics。 tool
ステミング
ステミングは、単語をその基本形式またはルート形式に変換するプロセスです。 目的は、同じ語幹を持つ単語を正規化し、より正確な検索結果を支援することです。
例: 単語 running、 runs、 ran は基本形式 に変換されます run。
ストップワードの削除
is ストップワードは、 the など の一般的で頻繁に出現する単語です a。 Elasticsearch テキストからストップワードを削除してインデックスサイズを削減し、検索パフォーマンスを向上させます。
例: 文内 素早い茶色のキツネが怠惰な犬を飛び越えます。 ストップワード the は over 削除されます。
同義語
同義語を特定して検索結果を拡張します。 Elasticsearch 同義語を処理し、同等の結果を返すように構成できます。
例: ユーザーが を検索すると big、 と の Elasticsearch 両方を含む結果が返されることがあります 。 large huge
複合語分析
複合言語での複合語または結合語の処理。 Elasticsearch 検索を容易にするために複合語を個別のコンポーネントに分析できます。
例: ドイツ語では、複合語(スイミング プール) は と schwimmbad に分析できます 。 schwimm bad
フレーズ検索 Elasticsearch
フレーズ検索は、 での特定の検索方法であり Elasticsearch 、テキスト内で正しい順序で連続して出現する特定のフレーズを検索することに重点を置いています。 これにより、より正確で信頼性の高い検索結果が保証されます。
例: 「テキストは Elasticsearch 強力な検索と分析ツールです。」がある場合、「検索と分析」というフレーズでフレーズ検索を実行すると、上記の Elasticsearch テキストなど、そのフレーズを正しい順序で含むテキストのみが返されます。
phrase で検索 を実行するには、 検索要件に応じて、 Elasticsearch 一致フレーズ クエリまたは クエリのいずれかを使用できます。 Match Phrase Prefix クエリ Match Phrase は完全に一致するものを検索します phrase が、 Match Phrase Prefix 最後のキーワードの部分一致も許可します。