Przetwarzanie języka naturalnego(NLP) w Elasticsearch
Przetwarzanie języka naturalnego w programie Elasticsearch obejmuje podstawowe kroki w celu przekształcenia i oczyszczenia tekstu wejściowego w celu przygotowania do wyszukiwania i wykonywania zapytań. Poniżej przedstawiono niektóre metody przetwarzania języka naturalnego w Elasticsearch:
Tokenization
Tokenization to proces dzielenia tekstu na mniejsze jednostki zwane tokens. Każdy token to zazwyczaj słowo lub mała fraza. Tokenizacja tekstu pomaga przyspieszyć wyszukiwanie i wykonywanie zapytań w Elasticsearch.
Przykład: Tekst Elasticsearch jest potężnym narzędziem wyszukiwania i analizy. zostanie tokenizowane na: Elasticsearch, is, a, powerful, search, i analytics, tool.
Przybitka
Stemming to proces konwersji słów do ich formy podstawowej lub rdzenia. Celem jest znormalizowanie słów o tym samym rdzeniu, co pomoże uzyskać dokładniejsze wyniki wyszukiwania.
Przykład: Słowa running, runs, ran zostaną zamienione na formę podstawową run.
Zatrzymaj usuwanie słów
Słowa pomijane to popularne i często występujące słowa, takie jak is, the, i a. Elasticsearch usuwa słowa pomijane z tekstu, aby zmniejszyć rozmiar indeksu i poprawić wydajność wyszukiwania.
Przykład: W zdaniu Szybki brązowy lis przeskakuje nad leniwym psem. słowa stop the i over zostaną usunięte.
Synonimy
Identyfikacja synonimów w celu rozszerzenia wyników wyszukiwania. Elasticsearch można skonfigurować do obsługi synonimów i zwracania równoważnych wyników.
Przykład: jeśli użytkownik wyszukuje big, Elasticsearch może zwrócić wyniki zawierające zarówno, large jak i huge.
Analiza słów złożonych
Przetwarzanie słów złożonych lub słów połączonych w językach złożonych. Elasticsearch może analizować słowa złożone na osobne komponenty w celu łatwiejszego wyszukiwania.
Przykład: w języku niemieckim słowo złożone schwimmbad(basen) można przeanalizować na schwimm i bad.
Wyszukiwanie fraz w Elasticsearch
Wyszukiwanie fraz to specyficzny sposób wyszukiwania w Elasticsearch, skupiający się na znalezieniu określonych fraz, które pojawiają się kolejno i we właściwej kolejności w tekście. Zapewnia to dokładniejsze i bardziej wiarygodne wyniki wyszukiwania.
Przykład: jeśli tekst jest Elasticsearch potężnym narzędziem do wyszukiwania i analizy, podczas wyszukiwania frazy „wyszukiwanie i analiza” Elasticsearch zostaną zwrócone tylko teksty zawierające tę frazę we właściwej kolejności, takie jak tekst wspomniany powyżej.
Aby przeprowadzić phrase wyszukiwanie w Elasticsearch, możesz użyć zapytania Dopasuj wyrażenie lub Match Phrase Prefix zapytania, w zależności od wymagań wyszukiwania. Zapytanie Match Phrase wyszukuje dokładnie phrase, podczas gdy Match Phrase Prefix zapytanie pozwala na częściowe dopasowanie ostatniego słowa kluczowego.