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ngram匹配给相关性较低的文档相同的分数

ngram匹配是一种文本匹配算法，它通过将文本切分成连续的n个字符或词语，并计算它们之间的相似度来确定文本之间的相关性。ngram匹配可以用于搜索引擎、文本分类、信息检索等领域。

ngram匹配的分类：

  • Unigram：将文本切分成单个字符或词语。
  • Bigram：将文本切分成连续的两个字符或词语。
  • Trigram：将文本切分成连续的三个字符或词语。

ngram匹配的优势：

  • 灵活性：ngram匹配可以适应不同长度的文本，从而提高匹配的准确性。
  • 相似度计算：通过计算ngram之间的相似度，可以量化文本之间的相关性。
  • 多语言支持：ngram匹配可以应用于不同语言的文本匹配。

ngram匹配的应用场景：

  • 搜索引擎：通过ngram匹配可以实现搜索关键词与文本的相关性匹配，提高搜索结果的准确性。
  • 文本分类：通过ngram匹配可以将文本按照相似度进行分类，用于情感分析、垃圾邮件过滤等任务。
  • 信息检索：通过ngram匹配可以实现文本之间的相似度计算，用于推荐系统、相似文档查找等。

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Elasticsearch实战(五)-倒排索引与分词

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Elasticsearch(入门篇)——Query DSL与查询行为

查询与过滤 Query查询上下文 在Query查询上下文中，查询会回答这个问题--"这个文档匹不匹配查询条件，它的相关性高么？"...除了决定文档是够匹配，针对匹配的文档，查询语句还会计算一个_score相关性分值，分数越高，匹配度越高，默认返回是越靠前。这里关于分值的计算不再介绍，以后再做介绍。...———一个简单的文档列表，快速匹配运算并存入内存是非常方便的，每个文档仅需1个字节。...这些缓存的过滤结果集与后续请求的结合使用时非常高效的。 查询语句不仅要查找相匹配的文档，还需要计算每个文档的相关性，所以一般来说查询语句要比过滤语句更耗时，并且查询结果也不可缓存。...总结 Query查询上下文中，查询操作会根据查询的结果进行相关性分值计算，用于确定相关性。分值越高，返回的结果越靠前。 Filter过滤器上下文中，查询不会计算相关性分值，也不会对结果进行排序。

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通过数据驱动的查询优化提高搜索相关性

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（token）进行倒排索引，在检索时也会对检索语句进行同样的分词处理，通过相同词元的匹配进行召回，再通过文本相关性的算法（如TF/IDF、BM25等）对结果进行打分排序，最终返回结果。...（参考的benchmark） 所以，他们大多会具有以下一些特点： 较慢的索引速度 较大的索引大小 较慢的查询速度（在大数据量的场景） 有限的缩放比例 （对于精确匹配）具有较低的精度 较差的词元和词组的搜索能力...、并发请求的增加、数据使用场景的变化，搜索引擎系统需要更多的组件一同完成其功能，如搜索前的数据预处理，到搜索过程中的query理解、改写、自动补全，缓存，分数计算，地理位置信息计算，到返回结果前的结果排序和过滤...Size-tiered compaction Leveled compaction Sharded compaction 索引： zstd（Zstandard）压缩 Elias-Fano 编码 停止词 词干 ngram...针对性能和准确性的权衡： 在相同的搜索场景中，准确性往往意味着更高维更高精度的向量，但是这些向量的计算（无论是线性还是聚类）中，单个向量间的计算成本会随之上升，使得整个召回过程性能下降 同时可以通过

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