一、词项相似度elasticsearch支持拼写纠错，其建议词的获取就需要进行词项相似度的计算；今天我们来通过不同的距离算法来学习一下词项相似度算法；二、数据准备计算词项相似度，就需要首先将词项向量化；我们可以使用以下两种方法字符向量化，其将每个字符映射为一个唯一的数字，我们可以直接使用字符编码即可；import numpy as np
def vectorize_words(words):
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2023-11-21 15:18:07
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1、介绍script_score 是 function score 2.0版本， 允许用户在检索中灵活修改文档score，来实现自己干预结果排名的目的，另外script score性能要高于function score 下面我们通过一个简单的例子来加深理解，通过script score将文档score值修改为“like”字段值的十分之一：GET /_search
{
"query" : {
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2024-06-13 12:39:49
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文章目录前言相关性打分默认搜索类型：query then fetchdfs query then fetch结论参考文献 前言同样的一个查询语句，执行多次查询结果竟然不一致相关性打分ES使用的打分算法包含了称之为“TF-IDF”的统计信息来帮助计算处于那个索引中的文档的相关性。TFIDF基本思想就是“一个项在文档中出现的次数越多，那么这个文档更加相关；但相关性会被这个项在整个文档库中的次数削弱”
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2024-03-17 16:39:38
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默认的，结果返回根据相关性排序，在这一节中，我们解释如何利用相关性，以及它是怎么计算的．我们以参数sort开始，以及如何使用它．1. 排序以便根据相关性进行排序，我们需要把相关性表述为值，在ES中，相关性评分是单浮点类型的数值，它以_score被显示在搜索结果中，默认的是降序排列．然而有时候，你不需要一个有意义的相关性评分，例如接下来的查询，只返回字段user_id有值1的所有文档．GET /_s
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2024-03-19 11:38:47
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作者：Radovan Ondas在本文章，我们将了解如何通过几个步骤在 Elastic 中实施相似图像搜索。 开始设置应用程序环境，然后导入 NLP 模型，最后完成为你的图像集生成嵌入。Elastic 图像相似性搜索概览 >>
Elasticsearch：如何在 Elastic 中实现图片相似度搜索 如何设置环境第一步是为你的应用程序设置环境。 一般要求包括：GitPython
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2024-05-02 21:47:34
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一 KNN Search介绍 Elasticsearch 使用HNSW 算法来支持高效的 kNN 搜索。与大多数 kNN算法一样，HNSW是一种近似方法，它牺牲了结果准确性以提高搜索速度。 ES8.x
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2024-03-14 07:06:46
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作者：Radovan Ondas，Bernhard Suhm想象一下能够用屏幕快照模仿名人的样子。 用户可以使用该图片快速找到符合该款式的在线销售服装。 但是，这不是今天的搜索体验。客户很难找到他们需要的东西，如果找不到，他们就会离开。 他们中的一些人不记得他们要找的东西的名称（关键字），但对它的外观或实际图像有一个想法。 借助 Elastic 中的一项集成功能向量搜索，组织可以实施相似图像搜索。
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2024-03-26 14:29:54
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排序ES默认是通过相关度来对结果进行排序的，最相关的文档在最前面。在本章里，我们阐述我们所说的相关性以及它是如何计算的，但是我们先讲解sort参数及其如何使用。为了根据相关性进行排序，我们需要把相关性表示为一个值。在Elasticsearch里，在返回的查询结果中，我们用一个浮点数值_score来表示相关性得分，因此默认的排序是按_score降序。有时候，不能得到一个有意义的相关性得分。比如，下面
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2024-05-23 18:04:51
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相关性和相关性算分 ● 相关性 – Relevance ● 搜索的相关性算分，描述了⼀个⽂档和查询语句匹配的程度。ES 会对每个匹配查询条件的结 果进⾏算分 _score ● 打分的本质是排序，需要把最符合⽤户需求的⽂档排在前⾯。ES 5 之前，默认的相关性算分 采⽤ TF-IDF，现在采⽤ BM 25词频 TF ● Term Frequency：检索词在⼀篇⽂档中出现的频率 ● 检索词出现的次数
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2024-06-20 13:20:59
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Elasticsearch搜索的相关性算分相关性和相关性算分相关性- Relevance
搜索的相关性算分，描述了一个文档和查询语句匹配的程度。ES 会对每个匹配查询条件的结 果进行算分_ score打分的本质是排序，需要把最符合用户需求的文档排在前面。ES5之前，默认的相关性算分 采用TF-IDF，现在采用BM 25词频TFTerm Frequency: 检索词在一 篇文档中出现的频率
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2024-03-27 11:51:00
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需求说明事实上在工作中总是会遇到各种异想天开不知所措的需求，就比如当prd文档简单的写下了要求你按相关度+热度综合排序这样的需求。嗯，这看着其实不过分。事实上我更希望您能说明清楚排序规则，各种情况各种场景下的排序方式，而不是简短的这么一句话。不过大部分情况你永远都只能获得这一句话，那么，还是想想如何从这一句话中推断出需要的信息来进行需求分析吧。需求分析1.首先是相关度那基本上要求搜索词和文本的相关
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2024-03-04 21:51:36
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ElasticSearch 2 (16) - 深入搜索系列之近似度匹配摘要标准的全文搜索使用TF/IDF处理文档、文档里的每个字段或一袋子词。match 查询可以告诉我们哪个袋子里面包含我们搜索的术语，但这只是故事的一部分。它并不能告诉我们词语之间的关系。考虑下面句子的区别：Sue ate the alligator.The alligator ate sue.Sue never goes any
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2024-01-01 20:26:32
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目录背景为什么只用ES相似度匹配不行解决同一意图不同表达的问题 “粗筛”+“精选”的意图匹配方案另外一种思路：背景在对话系统领域，检索式对话系统一直是工业界的偏爱。而如何“检索”，或者说如何对用户query(输入的问题)进行意图匹配，则是能否做好检索式对话系统的关键所在。 为什么只用ES相似度匹配不行 “深圳的市花是什么”&“鹏城的市花是啥” ，这两句话我们明
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2024-03-18 11:30:46
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本文探讨了Text Embedding和ElasticSearch的向量类型如何用于支持文本相似性搜索。本文将首先概述Text embedding技术，介绍该技术的一些应用场景，最后使用ElasticSearch完成一个简单的基于Text embedding的文本相似性搜索demo。从一开始Elasticsearch就作为全文搜索引擎提供快速而强大的全文搜索功能。在Elasticsearch 7.
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2024-01-08 15:02:37
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目录一、相似检索方法总体分析二、基于距离度量的方法（一）余弦相似度（二）欧氏距离（三）曼哈顿距离（四）汉明距离三、基于集合的方法（一）Jaccard相似度（二）杰卡德距离四、基于内容的方法五、协同过滤方法（一）基于用户的协同过滤基本原理应用分析案例数据准备工作原理步骤案例分析（二）基于物品的协同过滤基本原理应用分析案例数据准备工作原理步骤案例分析六、基于图的方法（一）基本原理（二）案例应用案例：社
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2024-08-16 19:25:50
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最近工作中要求实现相似文本查询的功能，我于是决定用SimHash实现。常规思路通常分为以下四步：1、实现SimHash算法。2、保存文章时，同时保存SimHash为倒排索引。3、入库时或使用定时任务，在倒排索引中找到碰撞的SimHash，保存为结果表。4、需要查询一篇文章的相似文章时，根据文章ID，查询结果表，找到相似文章。 不过这里有个小问题，如果一篇多次入库的文章的SimHash发生
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2024-04-21 17:02:21
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1、相关性 ElasticSearch检索结果是按照相关性倒序排列的，相关性是什么，相关性又是如何计算的？每个文档都有相关性评分，用一个正浮点数字段 _score 来表示 。 _score 的评分越高，相关性越高。 查询语句会为每个文档生成一个 _score 字段。评分的计算方式取决于查询类型 不同的查
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2024-05-04 17:23:22
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今天我想借个机会写一下短文本匹配中的一个大杀器---ESIM，这个方法真是横扫了好多比赛，上述比赛的冠军们基本都用了这个方法(集成必选模型)。同时，像以前一样，我会附上实现代码，这次我用 PyTorch 来实现这个模型。开始步入正题。ESIM，简称 “Enhanced LSTM for Natural Language Inference“。顾名思义，一种专为自然语言推断而生的加强版 LSTM。至
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2024-08-09 17:50:14
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相关度评分背后的理论Lucene（或 Elasticsearch）使用 布尔模型（Boolean model） 查找匹配文档，并用一个名为 实用评分函数（practical scoring function） 的公式来计算相关度。这个公式借鉴了 词频/逆向文档频率（term frequency/inverse document frequency） 和 向量空间模型（vector space mo
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2024-05-16 17:17:46
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总的理解我的感觉是加权求和，和embedding有点类似，最后判断‘距离’SimHash定义SimHash是一种局部敏感hash，它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法。 传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上仅相当于伪随机数产生算法。传统的hash算法产生的两个签名，如果原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任
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2024-07-08 20:29:33
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