У меня есть указатель, содержащий 3 документа.
{
"firstname": "Anne",
"lastname": "Borg",
}
{
"firstname": "Leanne",
"lastname": "Ray"
},
{
"firstname": "Anne",
"middlename": "M",
"lastname": "Stone"
}
Когда я ищу «Анна», я хотел бы, чтобы эластичный элемент возвращал все 3 из этих документов (потому что все они в определенной степени соответствуют термину «Анна»). НО, я бы хотел, чтобы у Линн Рэй была более низкая оценка (рейтинг релевантности), потому что поисковый термин «Анна» появляется в этом документе на более поздней позиции, чем термин, указанный в двух других документах.
Изначально я использовал токенизатор ngram. У меня также есть сгенерированное поле в сопоставлении моего индекса под названием «full_name», которое содержит строки имени, отчества и фамилии. Когда я искал "Anne", все 3 документа были в наборе результатов. Тем не менее, Энн М. Стоун набрала столько же очков, что и Линн Рэй. Энн М. Стоун должна иметь более высокий балл, чем Линн.
Чтобы решить эту проблему, я изменил свой токенизатор ngram на токенизатор edge_ngram. Это привело к тому, что Линн Рэй была полностью исключена из набора результатов. Мы хотели бы сохранить этот результат в наборе результатов - потому что он все еще содержит строку запроса - но с более низкой оценкой, чем два других лучших совпадения.
Я где-то читал, что можно использовать фильтр edge ngram вместе с фильтром ngram в том же индексе. Если да, то как мне для этого воссоздать свой индекс? Есть ли лучшее решение?
Вот начальные настройки индекса.
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"filter": [
"lowercase"
],
"type": "custom",
"tokenizer": "my_tokenizer"
}
},
"tokenizer": {
"my_tokenizer": {
"token_chars": [
"letter",
"digit",
"custom"
],
"custom_token_chars": "'-",
"min_gram": "3",
"type": "ngram",
"max_gram": "4"
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"contact_id": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"firstname": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
},
"copy_to": [
"full_name"
]
},
"lastname": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
},
"copy_to": [
"full_name"
]
},
"middlename": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
},
"copy_to": [
"full_name"
]
},
"full_name": {
"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
И вот мой запрос
{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"query_string": {
"query": "Anne",
"fields": [
"full_name"
]
}
}
]
}
}
}
Это вернуло эти результаты
"hits": {
"total": {
"value": 3,
"relation": "eq"
},
"max_score": 0.59604377,
"hits": [
{
"_index": "contacts_15",
"_type": "_doc",
"_id": "3",
"_score": 0.59604377,
"_source": {
"firstname": "Anne",
"lastname": "Borg"
}
},
{
"_index": "contacts_15",
"_type": "_doc",
"_id": "1",
"_score": 0.5592099,
"_source": {
"firstname": "Anne",
"middlename": "M",
"lastname": "Stone"
}
},
{
"_index": "contacts_15",
"_type": "_doc",
"_id": "2",
"_score": 0.5592099,
"_source": {
"firstname": "Leanne",
"lastname": "Ray"
}
}
]
}
Если вместо этого я использую токенизатор edge ngram, настройки индекса будут выглядеть так ...
{
"settings": {
"max_ngram_diff": "10",
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"filter": [
"lowercase"
],
"type": "custom",
"tokenizer": ["edge_ngram_tokenizer"]
}
},
"tokenizer": {
"edge_ngram_tokenizer": {
"token_chars": [
"letter",
"digit",
"custom"
],
"custom_token_chars": "'-",
"min_gram": "2",
"type": "edge_ngram",
"max_gram": "10"
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"contact_id": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"firstname": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
},
"copy_to": [
"full_name"
]
},
"lastname": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
},
"copy_to": [
"full_name"
]
},
"middlename": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
},
"copy_to": [
"full_name"
]
},
"full_name": {
"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword"
}
}
}
}
}
}
и тот же запрос возвращает этот новый набор результатов ...
"hits": {
"total": {
"value": 2,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1.5131824,
"hits": [
{
"_index": "contacts_16",
"_type": "_doc",
"_id": "3",
"_score": 1.5131824,
"_source": {
"firstname": "Anne",
"middlename": "M",
"lastname": "Stone"
}
},
{
"_index": "contacts_16",
"_type": "_doc",
"_id": "1",
"_score": 1.4100108,
"_source": {
"firstname": "Anne",
"lastname": "Borg"
}
}
]
}
