Обработка естественного языка(NLP) в Elasticsearch
Обработка естественного языка Elasticsearch включает в себя важные шаги по преобразованию и очистке входного текста при подготовке к поиску и запросам. Ниже приведены некоторые методы обработки естественного языка в Elasticsearch:
Tokenization
Tokenization это процесс разделения текста на более мелкие части, называемые tokens. Каждый токен обычно представляет собой слово или небольшую фразу. Токенизация текста помогает ускорить поиск и выполнение запросов в Elasticsearch.
Пример: текст Elasticsearch — это мощный инструмент поиска и аналитики. будут токенизированы в: Elasticsearch, is, a, powerful, search, и analytics, tool.
Стемминг
Стемминг — это процесс преобразования слов в их основную или корневую форму. Цель состоит в том, чтобы нормализовать слова с одной и той же основой слова, помогая более точным результатам поиска.
Пример: слова running, runs, ran будут преобразованы в базовую форму run.
Удаление стоп-слов
Стоп-слова — это общие и часто встречающиеся слова, такие как is, the и a. Elasticsearch удаляет стоп-слова из текста, чтобы уменьшить размер индекса и повысить производительность поиска.
Пример: В предложении Быстрая коричневая лиса перепрыгивает через ленивую собаку. стоп-слова the и over будут удалены.
Синонимы
Определение синонимов для расширения результатов поиска. Elasticsearch можно настроить для обработки синонимов и возврата эквивалентных результатов.
Пример: если пользователь ищет big, Elasticsearch могут быть возвращены результаты, содержащие как, large так и huge.
Анализ сложных слов
Обработка составных слов или объединенных слов в составных языках. Elasticsearch может анализировать сложные слова на отдельные компоненты для облегчения поиска.
Пример: в немецком сложное слово schwimmbad(бассейн) можно разобрать на schwimm и bad.
Поиск фразы в Elasticsearch
Поиск по фразе — это особый способ поиска в Elasticsearch, направленный на поиск определенных фраз, которые появляются последовательно и в правильном порядке в тексте. Это обеспечивает более точные и надежные результаты поиска.
Пример: если есть текст, Elasticsearch это мощный инструмент поиска и аналитики. При выполнении поиска по фразе с фразой «поиск и аналитика» Elasticsearch будут возвращены только тексты, содержащие эту фразу в правильном порядке, например текст, упомянутый выше.
Чтобы выполнить phrase поиск в Elasticsearch, вы можете использовать либо запрос Match Phrase, либо запрос Match Phrase Prefix, в зависимости от ваших требований к поиску. Запрос Match Phrase будет искать точное phrase, в то время как Match Phrase Prefix запрос допускает частичное совпадение последнего ключевого слова.