Pemprosesan Bahasa Semulajadi(NLP) dalam Elasticsearch
Pemprosesan Bahasa Semulajadi dalam Elasticsearch melibatkan langkah penting untuk mengubah dan membersihkan teks input sebagai persediaan untuk carian dan pertanyaan. Berikut adalah beberapa kaedah pemprosesan bahasa semula jadi dalam Elasticsearch:
Tokenization
Tokenization ialah proses membahagikan teks kepada unit yang lebih kecil dipanggil tokens. Setiap token lazimnya ialah perkataan atau frasa kecil. Tokenisasi teks membantu mempercepatkan carian dan pertanyaan dalam Elasticsearch.
Contoh: Teks Elasticsearch ialah alat carian dan analitis yang berkuasa. akan ditandakan kepada: Elasticsearch, is, a, powerful, search, dan analytics, tool.
Berpunca
Stemming ialah proses menukar perkataan kepada bentuk pangkal atau akarnya. Tujuannya adalah untuk menormalkan perkataan dengan batang perkataan yang sama, membantu hasil carian yang lebih tepat.
Contoh: Perkataan running, runs, ran akan ditukar kepada bentuk asas run.
Hentikan Pembuangan Perkataan
Kata henti ialah perkataan biasa dan kerap berlaku, seperti is, the, dan a. Elasticsearch mengalih keluar perkataan henti daripada teks untuk mengurangkan saiz indeks dan meningkatkan prestasi carian.
Contoh: Dalam ayat Musang coklat yang cepat melompat ke atas anjing yang malas itu. perkataan henti the dan over akan dikeluarkan.
sinonim
Mengenal pasti sinonim untuk mengembangkan hasil carian. Elasticsearch boleh dikonfigurasikan untuk mengendalikan sinonim dan mengembalikan hasil yang setara.
Contoh: Jika pengguna mencari big, Elasticsearch boleh mengembalikan hasil yang mengandungi kedua-duanya large dan huge.
Analisis Kata Majmuk
Memproses kata majmuk atau kata berganding dalam bahasa majmuk. Elasticsearch boleh menganalisis kata majmuk kepada komponen yang berasingan untuk carian yang lebih mudah.
Contoh: Dalam bahasa Jerman, kata majmuk schwimmbad(kolam renang) boleh dianalisis menjadi schwimm dan bad.
Carian Frasa dalam Elasticsearch
Carian Frasa ialah cara khusus untuk mencari dalam Elasticsearch, memfokuskan pada mencari frasa tertentu yang muncul berturut-turut dan dalam susunan yang betul dalam teks. Ini memastikan hasil carian yang lebih tepat dan boleh dipercayai.
Contoh: Jika terdapat teks Elasticsearch ialah alat carian dan analitis yang berkuasa., apabila melakukan carian frasa dengan frasa "carian dan analitis", Elasticsearch hanya akan mengembalikan teks yang mengandungi frasa tersebut dalam susunan yang betul, seperti teks yang dinyatakan di atas.
Untuk melakukan phrase carian dalam Elasticsearch, anda boleh menggunakan sama ada pertanyaan Frasa Padanan atau Match Phrase Prefix pertanyaan, bergantung pada keperluan carian anda. Pertanyaan Match Phrase akan mencari tepat phrase, manakala Match Phrase Prefix pertanyaan membenarkan padanan separa kata kunci terakhir.