Procesarea limbajului natural(NLP) în Elasticsearch
Procesarea limbajului natural Elasticsearch implică pași esențiali pentru transformarea și curățarea textului introdus în pregătirea pentru căutare și interogare. Mai jos sunt câteva metode de procesare a limbajului natural în Elasticsearch:
Tokenization
Tokenization este procesul de împărțire a textului în unități mai mici numite tokens. Fiecare simbol este de obicei un cuvânt sau o frază mică. Tokenizarea textului ajută la accelerarea căutării și interogării în Elasticsearch.
Exemplu: textul Elasticsearch este un instrument puternic de căutare și analiză. vor fi tokenizate în: Elasticsearch, is, a, powerful, search, și analytics, tool.
Stringing
Stemming este procesul de conversie a cuvintelor la forma lor de bază sau rădăcină. Scopul este de a normaliza cuvintele cu aceeași tulpină a cuvântului, ajutând rezultate de căutare mai precise.
Exemplu: cuvintele running, runs, ran vor fi convertite la forma de bază run.
Opriți eliminarea cuvintelor
Cuvintele stop sunt cuvinte comune și care apar frecvent, cum ar fi is, the, și a. Elasticsearch elimină cuvintele stop din text pentru a reduce dimensiunea indexului și pentru a îmbunătăți performanța căutării.
Exemplu: În propoziție Vulpea maro iute sare peste câinele leneș. cuvintele oprite the și over vor fi eliminate.
Sinonime
Identificarea sinonimelor pentru a extinde rezultatele căutării. Elasticsearch poate fi configurat să gestioneze sinonime și să returneze rezultate echivalente.
Exemplu: dacă un utilizator caută big, Elasticsearch poate returna rezultate care conțin ambele large și huge.
Analiza cuvintelor compuse
Procesarea cuvintelor compuse sau a cuvintelor unite în limbi compuse. Elasticsearch poate analiza cuvinte compuse în componente separate pentru o căutare mai ușoară.
Exemplu: în germană, cuvântul compus schwimmbad(piscină) poate fi analizat în schwimm și bad.
Căutare expresie în Elasticsearch
Căutarea de expresii este un mod specific de căutare în Elasticsearch, concentrându-se pe găsirea de expresii specifice care apar consecutiv și în ordinea corectă în text. Acest lucru asigură rezultate de căutare mai precise și mai fiabile.
Exemplu: dacă există un text, Elasticsearch este un instrument puternic de căutare și analiză, atunci când efectuați o căutare de expresie cu expresia „căutare și analiză”, Elasticsearch va returna numai textele care conțin acea expresie în ordinea corectă, cum ar fi textul menționat mai sus.
Pentru a efectua o phrase căutare în Elasticsearch, puteți utiliza fie interogarea Potrivire expresie, fie interogarea Match Phrase Prefix, în funcție de cerințele dvs. de căutare. Interogarea Match Phrase va căuta un exact phrase, în timp ce Match Phrase Prefix interogarea permite o potrivire parțială a ultimului cuvânt cheie.