tongchenkeji 发表于：2023-11-20 16:34:320次点击 已关注取消关注 关注 私信 Elasticsearch查询结果如何防止搜索词在文档中多次出现时分数增加?[阿里云检索分析服务 Elasticsearch版] 暂停朗读为您朗读 Elasticsearch查询结果如何防止搜索词在文档中多次出现时分数增加? 「点点赞赏，手留余香」 赞赏 还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！ 海报 检索分析服务 Elasticsearch版# 检索分析服务 Elasticsearch版775
sun20AM 2023-11-27 19:16:48 1 实际上，为了防止搜索词在文档中多次出现时分数过高，Elasticsearch提供了一种称为”查询字符串查询”的功能。通过使用此功能，您可以更好地控制搜索结果的评分机制。具体来说，您可以考虑以下方法来调整评分： 使用function_score查询：function_score查询允许您为文档分配不同的权重，以基于特定条件调整它们的得分。您可以利用它来降低搜索词在文档中多次出现时的得分影响。例如： { "query": { "function_score": { "query": { "match": { "content": "搜索词" } }, "functions": [ { "field_value_factor": { "field": "frequency", "modifier": "sqrt", "factor": 0.5 } } ], "score_mode": "multiply" } }} 针对不需要分词的字段使用keyword类型：如果您知道某些字段不应进行分词处理，可以使用keyword类型来定义它们。这样，这些字段就不会被分词，从而避免了因分词导致的评分问题。例如： { "mappings": { "properties": { "title": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword", "ignore_above": 256 } } } } }} 使用boost参数来调整特定词条的权重：如果您希望某些词条在搜索结果中的权重更高或更低，可以使用boost参数来实现。这可以帮助您更精细地控制搜索结果的相关性。例如： { "query": { "match": { "content": { "query": "搜索词", "boost": 2.0 } } }}
小周sirAM 2023-11-27 19:16:48 2 在 Elasticsearch 中，可以使用 TF-IDF 分值算法来计算文档的相关性。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种统计方法，用于评估单词对于整个文档集的重要性。其中，TF 即 Term Frequency，表示词语在整个文档中出现的频率；IDF 即 Inverse Document Frequency，表示词语在整个文档集中出现的频率。当同一个词语在文档中多次出现时，其 TF 分值会增加，但是如果一个词语在整个文档集中出现的频率很高，IDF 分值就会降低，从而抵消掉 TF 分值的增加。因此，通常来说，同一搜索词在文档中多次出现，不会导致搜索结果分数增加太多。当然，如果要更精确地控制搜索结果的排序，还可以使用其他的检索模型和查询扩展技术，例如 BM25 模型、语言模型等，来改进搜索结果的质量
小LeeAM 2023-11-27 19:16:48 3 Elasticsearch 默认采用 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 来计算文档的相关性得分，即查询词在文档中出现次数越多，其得分越高。如果要防止搜索词在文档中多次出现导致分数增加，可以尝试以下两种方法： 使用 norms 参数：Elasticsearch 在内部会使用一个标准化因子来降低高频率词的影响。可以通过设置 norms 参数为 false 来禁用这种标准化过程，以减缓高频词对得分的影响。 使用 script_score 或 function_score 功能：通过编写脚本或者指定自定义得分函数，可以实现更为复杂的评分规则。例如，可以将查询词在文档中的频率设置为得分的一部分，同时也可以加入其他因素（如文档长度、词在文档中的位置等等），来综合评价文档的相关性。这两种方法可以根据实际情况灵活使用，但需要注意它们可能会影响搜索性能。建议先在测试环境中进行调试和评估，然后再在生产环境上应用。
实际上，为了防止搜索词在文档中多次出现时分数过高，Elasticsearch提供了一种称为”查询字符串查询”的功能。通过使用此功能，您可以更好地控制搜索结果的评分机制。具体来说，您可以考虑以下方法来调整评分：
function_score查询：function_score查询允许您为文档分配不同的权重，以基于特定条件调整它们的得分。您可以利用它来降低搜索词在文档中多次出现时的得分影响。例如：keyword类型：如果您知道某些字段不应进行分词处理，可以使用keyword类型来定义它们。这样，这些字段就不会被分词，从而避免了因分词导致的评分问题。例如：boost参数来调整特定词条的权重：如果您希望某些词条在搜索结果中的权重更高或更低，可以使用boost参数来实现。这可以帮助您更精细地控制搜索结果的相关性。例如：在 Elasticsearch 中，可以使用 TF-IDF 分值算法来计算文档的相关性。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种统计方法，用于评估单词对于整个文档集的重要性。其中，TF 即 Term Frequency，表示词语在整个文档中出现的频率；IDF 即 Inverse Document Frequency，表示词语在整个文档集中出现的频率。
当同一个词语在文档中多次出现时，其 TF 分值会增加，但是如果一个词语在整个文档集中出现的频率很高，IDF 分值就会降低，从而抵消掉 TF 分值的增加。因此，通常来说，同一搜索词在文档中多次出现，不会导致搜索结果分数增加太多。
当然，如果要更精确地控制搜索结果的排序，还可以使用其他的检索模型和查询扩展技术，例如 BM25 模型、语言模型等，来改进搜索结果的质量
Elasticsearch 默认采用 TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 来计算文档的相关性得分，即查询词在文档中出现次数越多，其得分越高。如果要防止搜索词在文档中多次出现导致分数增加，可以尝试以下两种方法：
norms参数：Elasticsearch 在内部会使用一个标准化因子来降低高频率词的影响。可以通过设置norms参数为false来禁用这种标准化过程，以减缓高频词对得分的影响。script_score或function_score功能：通过编写脚本或者指定自定义得分函数，可以实现更为复杂的评分规则。例如，可以将查询词在文档中的频率设置为得分的一部分，同时也可以加入其他因素（如文档长度、词在文档中的位置等等），来综合评价文档的相关性。这两种方法可以根据实际情况灵活使用，但需要注意它们可能会影响搜索性能。建议先在测试环境中进行调试和评估，然后再在生产环境上应用。