Elasticsearch 7.5使用什么函数计算默认分数？

Elasticsearch 7.5使用的默认函数计算是通过TF-IDF算法来计算文档的分数。TF-IDF代表词频-逆文档频率，是一种常用于信息检索和文本挖掘的算法。它的目的是评估一个词在一个文档中的重要性和在整个文集中的普遍程度。

具体来说，TF-IDF算法将一个词的重要性分为两部分：词频（Term Frequency）和逆文档频率（Inverse Document Frequency）。

1. 词频（TF）指的是一个词在一个文档中的出现次数。TF越高，表示这个词在文档中越重要。
2. 逆文档频率（IDF）指的是一个词在整个文集中的普遍程度。IDF越高，表示这个词在整个文集中越罕见，因此更具有区分度。

在默认情况下，Elasticsearch使用的默认函数计算使用了TF-IDF算法来计算文档的分数。这个分数可以用于搜索结果的排序，以便将相关性更高的文档排在前面。

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