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搜索引擎如何对数百万(或数十亿)文档进行精确的短语匹配？

搜索引擎如何对数百万(或数十亿)文档进行精确的短语匹配？

搜索引擎对数百万或数十亿文档进行精确的短语匹配是通过以下步骤实现的：

索引构建：搜索引擎首先对文档进行索引构建。索引是一个数据结构，用于存储文档中的关键词和它们在文档中的位置信息。常用的索引构建方法包括倒排索引和前缀树。
分词处理：搜索引擎对文档进行分词处理，将文本按照一定规则切分成词语。分词可以使用基于规则的方法或者机器学习算法，常见的分词技术有最大匹配法、最小匹配法和统计语言模型等。
短语匹配算法：搜索引擎使用短语匹配算法来确定哪些文档与查询短语最相关。常用的短语匹配算法包括布尔模型、向量空间模型、概率模型和神经网络模型等。
倒排索引查询：当用户输入查询短语时，搜索引擎会通过倒排索引查询相关的文档。倒排索引是一种将关键词映射到文档的数据结构，可以快速找到包含查询短语的文档。
相关性排序：搜索引擎根据查询短语与文档的相关性进行排序，将最相关的文档排在前面。相关性排序可以使用TF-IDF算法、BM25算法等。
结果展示：搜索引擎将排序后的文档结果展示给用户，通常包括文档标题、摘要和链接等信息。

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腾讯云文智 NLP：提供了丰富的自然语言处理功能，包括分词、词性标注、命名实体识别等，可用于搜索引擎的分词处理和关键词提取。
腾讯云检索 CCR：提供了高性能的文本检索服务，支持全文检索和短语匹配等功能，可用于搜索引擎的索引构建和查询。
腾讯云人工智能平台 AI Lab：提供了多种人工智能算法和模型，可用于搜索引擎的相关性排序和结果展示。

更多产品信息和介绍，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

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Solr理论基础

三、Solr之复杂查询本节较少分析查询如何使用索引找到匹配的文档。...布尔查询假设用户要查询“new house”，Solr默认配置是将词项或短语视为可选的，在单查询上可进行配置，使用URL里的q.op参数配置多种查询句柄。 /select/?...r 匹配 offer, 但是不匹配 officer 注意：不适用于短语内的通配符查询区间搜索 Solr还提供了在已知区间值中进行搜索的功能，适用于在一个区间内搜索特定的文档子集。...查准率的计算公式如下（介于0.0和1.0之间）：正确匹配的文档数量/（正确匹配的文档数+错误的匹配文档数）达到平衡最大限度提升查准率与查全率是绝大多数搜索相关度优化的终极目标。...搜索的规模化此部分我们将介绍Solr的存储方式，以探讨如何可以拓展到处理数十亿文档和无限查询请求数量。非规范性文档 Solr的核心概念是所有文档去除规范化。

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elasticsearch查询之全文检索

前言：全文检索是Elasticsearch提供的强大搜索引擎功能。可以实现对文本数据进行全面的搜索和匹配。全文检索是通过将查询词与文档中的文本内容进行匹配来实现的。...我们可以使用诸如匹配查询、短语查询、范围查询、布尔查询等多种查询类型来满足不同的搜索需求。查询DSL提供了灵活的搜索语法和参数，使用户能够精确地定义搜索条件。...相似度评分决定了搜索结果的排序和相关性。 Full text queries(全文检索)intervals query(区间查询)使用匹配规则对数据进行查询。...，如果我们没有指定查询时的分词器，或我们要进行匹配的字段没有指定特定的分词器，则Match请求在执行时，就会使用默认分词器对文本进行解析。...将传入的关键字切分为短语进行前缀匹配。搜索关键字中的最后一个短语，匹配以该短语开头的任何关键字。

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Elasticsearch学习笔记

底层是如何实现的？数据在es集群中如何存储的？如何做到自动分布式的？为什么es的主分片数设置了之后就不能调整，而副本分片数可以调整？如何优化索引方式和查询方式，有效利用缓存，提高查询效率？...使用_all时，会将其他所有字段的值作为一个大的字符串进行索引动态模版 dynamic_templates 设置通过字段名或类型动态匹配不同的映射 match_mapping_type 模版使用的数据类型...查询简述每个文档的字段与特定字段的匹配程度如何，比过滤慢，结果不可缓存重要的查询语句 math_all：查询所有文档 match：标准查询，全文和精确都支持 match指定多个值时，内部分词后会执行多个...没有分析阶段，会精确匹配特定短语全文检索：match，query_string等查询。有分析阶段。...date，integer类型：精确查询 not_analyzed的string类型：分析查询词语（比如转小写），执行单个短语查询 analyzed的string类型：先解析查询语句，生成短语列表。

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中小规模搜索引擎（ElasticSearch）典型应用场景及性能优化（二）

再来说说NoSql应用，通常搜索引擎的取数据的过程是：首先通过搜索词匹配倒排表得到一个只有id的结果集，然后通过id匹配正排索引拿到对应的文档字段，最后返回结果，这样的好处是：可以让倒排索引尽量小...，保证IO性能 id是由搜索引擎自行分配维护的，并不依赖外部映射关系，做到将文档id和文档内容分离，使得文档内容可以像NoSql一样横向扩展字段可以在返回搜索结果的同时把文档原始内容带上，通过一次查询就返回前端展示所必须的信息...，那么进行一次数据交互就必然伴随着多次db操作（复杂的取数逻辑），如果还需要对某个字段进行排序，就必须得借助join操作（增大db压力）。...增强关键字匹配 db（mysql）尽管也有全文索引能力，但是对于昂贵的db资源来说，用在全文搜索的场景上并不太合适，如果需要提供几百万数据的全文检索能力，几台vm就足够搜索引擎以足够的性能跑了，这样的场景...Tips：作为存储资源使用的情况下，需要注意的是搜索引擎提供的是“近实时”的查询服务，经常性的是在数据写入之后几秒或者几分钟后才可见，应用需要评估对数据实时性的敏感程度，过于敏感的业务不建议应用在这个场景

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Elasticsearch介绍

es主要优点是：实现了分布式的实时文件存储和和分析搜索引擎，其中的每个字段都可以被索引搜索，并且易于扩容。基本概念：文档：es是面向文档的，它以文档维度进行存储和搜索，支持索引文档的内容。...：确切值和全文文本，确切值只能精确匹配，全文文本可以进行分词模糊匹配。...kibana查询语法：全文搜索和短语搜索：搜索栏直接输入hello world，会过滤出包含hello和world的所有文档，但是当输入“hello world”会过滤出包含该短语的文档。...字段搜索：field:value 为限定字段的全文搜索，field:"value"为限定字段的精确搜索；_exists_:field 文档中存在该字段，_missing_:field 文档中不存在该字段...匹配单个字符，*匹配0或多个字符，但是？

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第12篇-Elasticsearch全文查询

索引MongoDB,一个简单的自动完成索引项目 19.Kibana对Elasticsearch的实用介绍 20.不和谐如何索引数十亿条消息 21.使用Django进行ElasticSearch的简单方法...1.匹配查询我们在之前的博客中讨论了匹配查询，但是没有提到匹配查询的正常用例。匹配查询最常见的用例是当我们拥有大量数据集时，我们需要快速找到一些近似精确的匹配项。...":"confidence buildings" } } } } 现在，这将返回匹配“信心” 或 “建筑物”的文档。...，它寻找匹配短语而不是单个单词。..." : "deeply concerned", "slop": 2 } } } } 5. match_phrase_prefix查询在上面的示例中，我们看到match_phrase查询需要精确的短语来进行匹配

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揭开Faiss的面纱探究Facebook相似性搜索工具的原理

举个例子，对图像相似性搜索的第一和第二个结果进行交换，或许不会有什么区别，因为它们很可能都是某个给定检索的正确答案。加速搜索意味着要对数据集进行一些预处理，Facebook 把这成为索引。...当需要索引的矢量有十亿个之多，每一个会占用 32 左右的字节，这些矢量会占用极大的内存空间。许多索引算法库针对的是百万左右的矢量，Facebook 的工程师们把这成为小规模。...因此，Facebook 基于研究结果进行评估。精确度在 Deep1B 上进行评估，它是包含十亿张图片的图像库。...这意味着给定精确度情况下的最优潜在搜索时间，或者反过来，给定搜索时间的最优精确度。在 Deep1B 上，操作点可用折线图的形式进行可视化。 ?...注意聚类的训练集不需要与 GPU 显存匹配，因为数据是按需即时导入 GPU 的，而不会影响性能。

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搜索的未来是向量

与依赖精确匹配的传统基于关键词的搜索不同，向量搜索理解查询背后的上下文和含义，从而能够检索更相关的结果。...通过将查询和文档映射到同一个向量空间，它可以衡量它们的相似性，即使用户的输入不精确或含糊，也能实现精确直观的搜索体验。这种方法显著提高了搜索结果的准确性和相关性，使其成为现代信息检索系统的强大工具。...通过理解上下文和语义，向量搜索提供高度符合用户意图的结果，即使查询中没有确切的关键词。这种能力使向量搜索成为改善用户体验的宝贵工具，因为它能够针对不精确或描述性的查询提供精确准确的搜索结果。...，并允许搜索功能根据上下文而不是仅仅精确的关键词匹配来理解和检索相关信息。...当用户使用这个简单的数据集搜索类似“这个字段应该使用什么数据类型？”这样的短语时，搜索引擎会将查询转换为向量表示。然后，它将此查询向量与数据集的向量进行比较。

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开发 | 揭开Faiss的面纱探究Facebook相似性搜索工具的原理

举个例子，对图像相似性搜索的第一和第二个结果进行交换，或许不会有什么区别，因为它们很可能都是某个给定检索的正确答案。加速搜索意味着要对数据集进行一些预处理，Facebook 把这成为索引。...Facebook 一般会衡量在给定内存使用情况下，速度和精确度之间的权衡。Faiss 专注于压缩原始矢量的方法，因为它们是扩展到十亿级矢量数据集的唯一途径。...当需要索引的矢量有十亿个之多，每一个会占用 32 左右的字节，这些矢量会占用极大的内存空间。许多索引算法库针对的是百万左右的矢量，Facebook 的工程师们把这成为小规模。...因此，Facebook 基于研究结果进行评估。精确度在 Deep1B 上进行评估，它是包含十亿张图片的图像库。...这意味着给定精确度情况下的最优潜在搜索时间，或者反过来，给定搜索时间的最优精确度。在 Deep1B 上，操作点可用折线图的形式进行可视化。 ?

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12.搜索引擎的基本原理

，数据采集主要来自主动采集和应用推送，可以借助官方提供的Beats等工具进行采集，也可以通过Java客户端进行数据的主动推送文本分析采集的内容进行分词处理，将文本划分成一系列关键词或术语。...当然有些业务数据可能需要进行精确搜索，不需要搜索，这个也可以借助Elasticsearch实现索引存储负责将经过文本分析后的内容按照定义好的结构写入索引。...搜索模块根据用户输入的查询文本找到索引中匹配的文档，这期间也会进行分词处理，将用户输入的关键词进行文本分析，得到最终的关键词去倒排索引中匹配，匹配度越高(或得分越高)的记录会在排在最前面。...倒排索引可以有效地提高搜索的速度，因为搜索引擎只需要检索包含查询关键词的索引项，而不必遍历所有文档。单词（Term）：文档中出现的单词或术语。...文档ID（Document ID）：标识文档的唯一ID。位置信息（Position）：单词在文档中的位置，有助于支持短语搜索。

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一起学Elasticsearch系列-Query DSL

match_phrase：短语查询 match_phrase 用于精确匹配包含指定短语的文档。match_phrase 查询需要字段值中的单词顺序与查询字符串中的单词顺序完全一致。...term和match_phrase的区别 term 查询和 match_phrase 查询是 Elasticsearch 提供的两种查询方式，它们都用于查找文档，但主要的区别在于如何解析查询字符串以及匹配的精确度...此外，与term查询不同，match_phrase查询会进行文本分析，这意味着它会考虑词汇的大小写、复数形式等。总结来说，term查询更适合精确匹配，而match_phrase查询更适合短语匹配。...terms：匹配和搜索词项列表中任意项匹配的结果 terms 查询用于匹配指定字段中包含一个或多个值的文档。这是一个精确匹配查询，不会像全文查询那样对查询字符串进行分析。...例如，范围过滤器 range 可以用于查找数字或日期字段在指定范围内的文档；布尔过滤器 bool 则允许你组合多个过滤器，并定义它们如何互相交互。

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机器之心论文解读：可用于十亿级实时检索的循环二分嵌入模型（RBE）

该论文提出了能够生成紧凑语义表征的「循环二分嵌入」（RBE），这些表征可存储在 GPU 上，RBE 使得十亿级的检索能够实时进行。机器之心对这篇论文进行了解读。...上世纪六七十年代，该领域的研究取得了重大突破 [2]，研究人员开始将查询和文档作为高维向量进行编码。然而，处理高维向量并非易事。...这篇论文主要的贡献是设计了能够生成紧凑语义表征的「循环二分嵌入」（RBE），使十亿级的检索能够实时进行，这些表征可存储在 GPU 上。...然后，搜索引擎将使用信息检索技术，提取出能够将用户和广告商意图相结合的「关键词」。最终，搜索引擎会根据这些关键词显示一些广告（或称「展现」）。如果用户点击了广告，则记录这个「点击」事件。...为了评估 rbeGIR 系统的召回性能，论文作者首先使用精确的最近邻算法，将 1 万条查询和 12 亿个关键词，与 RBE 嵌入进行匹配。

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Elasticsearch数据搜索原理

，Term 查询用于精确匹配，Range 查询用于范围搜索，Bool 查询用于逻辑组合多个查询条件，Phrase 查询用于短语搜索，Wildcard 查询用于通配符搜索，Prefix 查询用于前缀搜索，...TF 值越高，表示该词在文档中的重要性越高。 Inverse Document Frequency (IDF)：衡量一个词是否常见。计算方法是将语料库中的文档总数除以包含该词的文档数的对数。...需要注意的是，terms 查询只适用于精确值的匹配，不适用于全文搜索。如果你需要对多个词项进行全文搜索，可以使用 multi_match 查询或 query_string 查询。...例如，对于需要全文搜索的字段，应该使用 text 类型，因为 text 类型会对字段值进行分词处理，适合全文搜索；对于需要精确匹配的字段，应该使用 keyword 类型，因为 keyword 类型不会对字段值进行分词处理...，适合精确匹配。

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elasticsearch query里面的slop选项

slop 用过搜索引擎的都知道，输入一个query，然后会出很多联想的词条，如下面： ? 一般来说完全精确短语匹配或许是过于严格了。...也许我们想要包含 “quick brown fox” 的词条也能够匹配 “quick fox,” ，尽管情形不完全相同。我们能够通过使用 slop 参数将灵活度引入短语匹配中。...slop 参数告诉 match_phrase 查询词条相隔多远时仍然能将文档视为匹配。相隔多远的意思是为了让查询和文档匹配你需要移动词条多少次？我们以一个简单的例子开始吧。...为了让查询 quick fox 能匹配一个包含 quick brown fox 的文档，我们需要 slop 的值为 1: GET /my_index/my_type/_search { "query...尽管在使用了 slop 短语匹配中所有的单词都需要出现，但是这些单词也不必为了匹配而按相同的序列排列。有了足够大的 slop 值，单词就能按照任意顺序排列了。

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NLP->IR | 使用片段嵌入进行文档搜索

这些片段嵌入不仅比传统的文本匹配系统产生更高质量的结果,也是问题的内在驱动的搜索方法。现代向量化表示挑战创建有效的文档嵌入,捕捉所有类型的文档,使其通过使用嵌入在文档级别进行搜索。...这种方法是如何工作的从word2vec/BERT嵌入中获取的扩展术语或片段，用于精确匹配已使用这些术语或片段离线索引的文档。...例如寻找冠状病毒的潜在动物来源就是在大篇幅文档中找到目标的一个明确的案例。我们可以在上面的图中看到片段与单个文档匹配(这在下面的notes部分中进行了详细的检查)。...如何计算文档结果的相关性可以通过片段基于到输入片段的余弦距离的排序。并且集中匹配每个片段的文档将被优先挑选出来，并按照与输入片段顺序相同的顺序列出。...使用术语、短语和片段在大篇幅文档，这些模型分别表现如何呢Word2vec嵌入在这种情况下并不直接有用，因为单个出现项/短语的向量没有足够的上下文来学习丰富的表示。

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搜索引擎是如何工作的？

创建并更新搜索引擎搜索的主要倒排索引文件，以便将查询与文档进行匹配。第1-3步：预处理。...然而，由于大多数公开可用的搜索引擎鼓励非常短的查询，如所提供的查询窗口的大小所示，引擎可能会放弃这两个步骤。第5步：创建查询。每个特定搜索引擎如何创建查询表示取决于系统如何进行匹配。...如果使用布尔匹配器，则系统必须创建由AND，OR或NOT连接的术语的逻辑集。 NLP系统将识别单个术语，短语和命名实体。...在最后一步之后，针对文档的反向索引文件搜索扩展的加权查询。搜索和匹配功能系统如何执行其搜索和匹配功能有所不同，信息检索的理论模型是系统设计理念的基础。...虽然有些搜索引擎在查询中无法识别短语本身，如果查询检索词彼此相邻或者距离很近，与检索词在文档中距离很远相比，某些搜索引擎会在结果中对文档进行更高的排名。

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ElasticSearch 高亮显示大文档搜索结果的策略和性能对比

本文介绍了在利用ElasticSearch高亮显示大型文档时如何达到高性能。定义问题 Ambar使用ES作为搜索引擎，搜索经过解析的文件/文档内容及其元数据。...content.text字段包含报告的解析文本，其大小也约为100Mb。让我们做一个简单的实验。索引1000个文档，如我以前指定的文档，而不定义任何索引调优或自定义映射。...选择高亮策略 ES 和 Lucene底层有三种高亮策略可供选择，这是官方文档链接，三种策略如下： Plain - ES中默认的高亮显示，它是最慢的，但它做了最精确的高亮显示，几乎完全匹配Lucene的搜索逻辑...它将文档的字段分割成句子，并使用BM25算法对匹配的结果进行标记，从而对结果进行排序，但它需要在索引中额外存储句子的位置。...如果您正在搜索“John Smith”短语，但是文档在其字段中有“Smith John”值，ES将检索该文档作为命中结果，但FVH不会高亮显示它。解决这个问题的办法是短语置换。

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Elasticsearch入门：搜索与分析引擎的核心技术

这使得Elasticsearch能够快速找到包含特定单词或短语的文档。为了在Elasticsearch中存储数据，首先需要创建一个索引。创建索引时，可以指定映射来定义文档的字段结构和属性。...3.1 全文搜索全文搜索是Elasticsearch的核心功能，它允许你在文档中搜索包含特定单词或短语的文档。全文搜索通常涉及以下几个步骤：分词：将查询字符串拆分成单词（或词条）。...3.2 结构化搜索结构化搜索允许你根据文档的字段和值进行精确匹配。Elasticsearch支持多种结构化搜索查询，如：Term Query：查询包含特定词条的文档。...为了实现水平扩展，可以通过增加索引的分片数来扩展存储和处理能力。分片数可以在创建索引时指定，也可以在后续进行调整。...需要注意的是，增加分片数会增加集群的管理开销和查询延迟，因此需要根据实际需求和资源情况进行权衡。5.

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关于网上的“人肉”里面的技巧，简单解释（以下纯属个人理解）

0x113 利用语法查询把搜索范围限定在网页标题中——intitle:标题把搜索范围限定在特定站点中——site:站名把搜索范围限定在[url]url链接中——inurl:链接精确匹配——双引号..." "和书名号> 要求搜索结果中同时包含或不含特定查询词——“+”、“-”(减) 专业文档搜索——filetype:文档格式 0x114 利用使用通配符通配符包括星号（*）和问号（?）...，前者表示匹配的数量不受限制，后者匹配的字符数要受到限制，主要用在英文搜索引擎中。 0x112 各类搜索引擎的用途工欲善其事,必先利其“器”。会技巧但是用错工具得到的结果往往不是最好的。...简单讲述下常见的搜索引擎：百度是中国互联网用户最常用的搜索引擎，每天完成上亿次搜索；也是全球最大的中文搜索引擎，可查询数十亿中文网页。...（2）放到数据库，一般常用的数据库就行，这里不需要探讨哪类数据库性能如何，因为没有那个需求。所以大多数的数据库都可以，主要取决于你sql语句的写法。

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【AIDL专栏】基于图的RDF知识图谱数据管理

如果网页中有semantic tag标注的结构化数据，搜索引擎会根据这些结构化数据产生文档摘要，而不是采用从多个句子中抽出一些重要句子组成摘要的传统方法。...可以想象，如果一个淘宝卖家将产品的好评度、价格、出货量等最重要的数据用semantic tag进行结构化，至少在Google搜索引擎里产生的摘要更加精确地表示了网页内容，便于用户点击。...第二是系统如何对这样大的数据进行管理。 Semantic Web在刚提出时非常不成功，核心问题是“没米下锅”。...Centralized System 问题是已有三元组数据集，如何回答SPARQL查询语句，特别是当三元组有上亿甚至数十亿时如何处理。现实应用中就是这样，特别是生物领域的数据，经常达到十亿或百亿。...采用这种PSO排序，当常量给定时满足查询的数据一定有范围（如图中红色部分所示），可转换为B+树上的范围查询，非常高效。之后可再按S或O进行排序，通过merge join加速查询。

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