Я использую Solr для своего сайта. В документе есть два поля: жанр и тема. Например, если я хочу найти роман о любви, то запрос solr будет выглядеть так: tyepDef=dismax&qf=genre,topic&q=genre:rovel AND Topic:about love. Однако это не дает никаких результатов. Однако, если я использую edismax, возвращаются все документы, тема которых начинается с «о». Это две разные крайности, ничего или все. Как я могу настроить свой запрос так, чтобы возвращались именно те документы, которые удовлетворяют как жанр:роман, так и тема:о любви?
dismax и edismax возвращают разные результаты
17.06.2013
Ответы:
1
Я предполагаю, что, поскольку жанр фиксирован, вы не должны запрашивать поле жанра.
Вам следует фильтровать поле жанра.
например. fq=жанр:роман, это будет намного быстрее, чем обычный поиск.
Тема является полем контента, и ее можно искать как обычный запрос q=topic:about или, поскольку вы уже используете dismax/edismax, вы можете использовать q=about&qf=topic
17.06.2013
2
dismax не поддерживает такие запросы полей: genre:novel. Вместо этого вы настраиваете его для поиска по определенным полям:
q=novel about love&qf=genre,topic&defType=dismax
Расширенный обработчик dismax (edismax) поддерживает указание полей.
18.07.2016
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..