Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

символ базовой длины эластичной поисковой оценки

У меня есть запрос 1:

  "multi_match": {
    "query": "abcdef",
    "type": "best_fields",
    "fields": [
      "email"
    ]
  }

и результат правильный:

  "total": 1,
  "max_score": 4.6334114,
  "hits": [
     {
        "_score": 4.6334114,
        "_source": {
           "id": 244,
           "email": "[email protected]",
        }
     }
  ]
 }

но запрос 2:

  "multi_match": {
    "query": "abc",
    "type": "best_fields",
    "fields": [
      "email"
    ]
  }

и результат:

  "total": 0,
  "max_score": null,
  "hits": []

Как настроить оценку для запроса 2, чтобы получить тот же результат, что и запрос 1?

Спасибо

27.11.2015

Ответы:


1

Вы должны узнать, как индексируются ваши термины, например, ваша электронная почта (если вы используете настройки по умолчанию) испускает эти токены:

  • abcdef
  • xxxxx
  • com

Вот почему, когда вы запрашиваете "abcdef" как фразу, вы получаете совпадение.

Теперь вы можете использовать анализатор, который будет использовать Edge NGram. фильтр (или токенизатор). Таким образом, ваша электронная почта будет выдавать такие токены:

  • abc
  • abcd
  • abcde
  • abcdef
  • abcefg ...
  • com

Вам придется проиндексировать свои электронные письма с помощью этого настраиваемого анализатора. и тогда ваша abc фраза найдет совпадение

27.11.2015
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..