Xử lý văn bản tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)
Xử lý văn bản tự nhiên trong Elasticsearch bao gồm các bước quan trọng để biến đổi và làm sạch văn bản đầu vào để chuẩn bị cho quá trình tìm kiếm và truy vấn. Dưới đây là một số phương pháp xử lý văn bản tự nhiên trong Elasticsearch:
Tokenization
Tokenization là quá trình chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn, gọi là "token". Mỗi token thường là một từ hoặc một cụm từ nhỏ. Việc chia nhỏ văn bản thành các token giúp tăng tốc độ tìm kiếm và truy vấn trong Elasticsearch.
Ví dụ: Văn bản "Elasticsearch is a powerful search and analytics tool." sẽ được chia thành các token: "Elasticsearch", "is", "a", "powerful", "search", "and", "analytics", "tool".
Phân tích từ (Stemming)
Stemming là quá trình chuyển đổi các từ về dạng gốc hoặc hình thức cơ bản của chúng. Mục đích là đồng nhất các từ có cùng nguyên tắc từ, giúp trả về kết quả tìm kiếm chính xác hơn.
Ví dụ: Từ "running", "runs", "ran" sẽ được chuyển về từ gốc "run".
Tách từ (Stop words removal)
Stop words là các từ phổ biến và thường không mang ý nghĩa, như "is", "the", "and", "a". Elasticsearch loại bỏ các stop words khỏi văn bản để giảm kích thước chỉ mục và cải thiện hiệu suất tìm kiếm.
Ví dụ: Trong câu "The quick brown fox jumps over the lazy dog.", các stop words "the" và "over" sẽ được loại bỏ.
Tương đồng từ (Synonyms)
Xác định các từ đồng nghĩa để mở rộng kết quả tìm kiếm. Elasticsearch có thể được cấu hình để xử lý các từ đồng nghĩa và trả về các kết quả tương đương.
Ví dụ: Nếu người dùng tìm "big", Elasticsearch có thể trả về các kết quả chứa cả "large" và "huge".
Phân tích từ ghép (Compound word analysis)
Xử lý các từ ghép hoặc từ viết liền trong các ngôn ngữ đa từ (compound languages). Elasticsearch có thể phân tích các từ ghép thành các thành phần riêng lẻ để tìm kiếm dễ dàng hơn.
Ví dụ: Trong tiếng Đức, từ ghép "schwimmbad" (bể bơi) có thể được phân tích thành "schwimm" và "bad".
Tìm kiếm ngữ pháp (Phrase Search)
Tìm kiếm ngữ pháp là một cách tìm kiếm đặc biệt trong Elasticsearch, trong đó tìm kiếm tập trung vào việc tìm các cụm từ cụ thể xuất hiện liên tiếp và đúng thứ tự trong văn bản. Điều này đảm bảo các kết quả trả về chính xác và đáng tin cậy hơn.
Ví dụ: Nếu có văn bản "Elasticsearch là một công cụ mạnh mẽ cho tìm kiếm và phân tích dữ liệu.", khi thực hiện tìm kiếm ngữ pháp với cụm từ "tìm kiếm và phân tích", Elasticsearch sẽ chỉ trả về các văn bản chứa cụm từ đó trong đúng thứ tự, chẳng hạn như văn bản trên.
Để thực hiện tìm kiếm ngữ pháp trong Elasticsearch, bạn có thể sử dụng truy vấn Match Phrase hoặc Match Phrase Prefix, tùy thuộc vào yêu cầu tìm kiếm của bạn. Truy vấn Match Phrase sẽ tìm kiếm cụm từ chính xác, trong khi Match Phrase Prefix cho phép chứa một phần của từ khóa cuối cùng.