忽略 TF/IDF (忽略评分)
有时候我们根本不关心 TF/IDF , 只想知道一个词是否在某个字段中出现过。可能搜索一个度假屋并希望它能尽可能有以下设施:
- WiFi
- Garden(花园)
- Pool(游泳池)
这个度假屋的文档如下:
{ "description": "A delightful four-bedroomed house with ... " }
可以用简单的 match
查询进行匹配:
GET /_search
{
"query": {
"match": {
"description": "wifi garden pool"
}
}
}
但这并不是真正的 全文搜索 ,此种情况下,TF/IDF 并无用处。我们既不关心 wifi
是否为一个普通词,也不关心它在文档中出现是否频繁,关心的只是它是否曾出现过。实际上,我们希望根据房屋不同设施的数量对其排名——设施越多越好。如果设施出现,则记 1
分,不出现记 0
分。
constant_score 查询
在 constant_score
查询中,它可以包含查询或过滤,为任意一个匹配的文档指定评分 1
,忽略 TF/IDF 信息:
GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "constant_score": {
"query": { "match": { "description": "wifi" }}
}},
{ "constant_score": {
"query": { "match": { "description": "garden" }}
}},
{ "constant_score": {
"query": { "match": { "description": "pool" }}
}}
]
}
}
}
或许不是所有的设施都同等重要——对某些用户来说有些设施更有价值。如果最重要的设施是游泳池,那我们可以为更重要的设施增加权重:
GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "constant_score": {
"query": { "match": { "description": "wifi" }}
}},
{ "constant_score": {
"query": { "match": { "description": "garden" }}
}},
{ "constant_score": {
"boost": 2 1
"query": { "match": { "description": "pool" }}
}}
]
}
}
}
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最终的评分并不是所有匹配语句的简单求和, 协调因子(coordination factor) 和 查询归一化因子(query normalization factor) 仍然会被考虑在内。
我们可以给 features
字段加上 not_analyzed
类型来提升度假屋文档的匹配能力:
{ "features": [ "wifi", "pool", "garden" ] }
默认情况下,一个 not_analyzed
字段会禁用 字段长度归一值(field-length norms) 的功能, 并将 index_options
设为 docs
选项,禁用 词频 ,但还是存在问题:每个词的 倒排文档频率 仍然会被考虑。
可以采用与之前相同的方法 constant_score
查询来解决这个问题:
GET /_search
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{ "constant_score": {
"query": { "match": { "features": "wifi" }}
}},
{ "constant_score": {
"query": { "match": { "features": "garden" }}
}},
{ "constant_score": {
"boost": 2
"query": { "match": { "features": "pool" }}
}}
]
}
}
}
实际上,每个设施都应该看成一个过滤器,对于度假屋来说要么具有某个设施要么没有——过滤器因为其性质天然合适。而且,如果使用过滤器,我们还可以利用缓存。
这里的问题是:过滤器无法计算评分。这样就需要寻求一种方式将过滤器和查询间的差异抹平。 function_score
查询不仅正好可以扮演这个角色,而且有更强大的功能。