Κοινή χρήση τεχνολογίας

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Στο Elasticsearch, η βαθμολόγηση συνάφειας είναι ο πυρήνας της συνάρτησης αναζήτησης, η οποία καθορίζει την ποιότητα και την κατάταξη των αποτελεσμάτων αναζήτησης. Η κατανόηση του τρόπου με τον οποίο το Elasticsearch υπολογίζει τις βαθμολογίες συνάφειας, ειδικά τους αλγόριθμους TF-IDF και BM25, είναι ζωτικής σημασίας για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης και των αποτελεσμάτων αναζήτησης. Αυτό το άρθρο θα εξετάσει σε βάθος αυτούς τους δύο αλγόριθμους και την εφαρμογή τους στο Elasticsearch.

1. Εισαγωγή στη βαθμολογία συνάφειας

Η βαθμολογία συνάφειας είναι ένα μέτρο του πόσο καλά ταιριάζει ένα αποτέλεσμα αναζήτησης με το ερώτημα ενός χρήστη. Το Elasticsearch χρησιμοποιεί έναν σύνθετο αλγόριθμο για τον υπολογισμό της βαθμολογίας συνάφειας κάθε εγγράφου και του ερωτήματος Όσο υψηλότερη είναι η βαθμολογία, τόσο υψηλότερος είναι ο βαθμός αντιστοίχισης μεταξύ του εγγράφου και του ερωτήματος. Σε σενάρια εφαρμογών, όπως ιστότοποι ηλεκτρονικού εμπορίου και βάσεις γνώσεων, οι βαθμολογίες συνάφειας καθορίζουν άμεσα εάν οι χρήστες μπορούν να βρουν γρήγορα τις πληροφορίες που χρειάζονται.

2. Αλγόριθμος TF-IDF

2.1 Ορισμός και Αρχή

Το TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) είναι ένας κλασικός αλγόριθμος ανάκτησης πληροφοριών που χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση της σημασίας μιας λέξης σε ένα σύνολο εγγράφων ή σε ένα από τα έγγραφα σε ένα σώμα. Αποτελείται από δύο μέρη:

• TF (Συχνότητα όρου) : Συχνότητα λέξης, δηλαδή πόσες φορές εμφανίζεται μια λέξη στο έγγραφο. Ο τύπος υπολογισμού είναι: TF = (αριθμός φορών που εμφανίζεται μια λέξη στο έγγραφο) / (συνολικός αριθμός λέξεων στο έγγραφο).
• IDF (Αντίστροφη Συχνότητα Εγγράφων) : Αντίστροφη συχνότητα εγγράφου, δηλαδή η γενική σημασία μιας λέξης σε μια συλλογή εγγράφων. Ο τύπος υπολογισμού είναι: IDF = log((συνολικός αριθμός εγγράφων στη συλλογή εγγράφων) / (αριθμός εγγράφων που περιέχουν λέξεις + 1)).

2.2 Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα

Ο αλγόριθμος TF-IDF είναι απλός και αποτελεσματικός, αλλά έχει και προφανείς περιορισμούς. Για παράδειγμα, δεν λαμβάνει υπόψη παράγοντες όπως το μήκος του εγγράφου και τη θέση του όρου αναζήτησης και τείνει να δίνει υπερβολική έμφαση στις λέξεις υψηλής συχνότητας.

3. Αλγόριθμος BM25

3.1 Ορισμός και Αρχή

Ο αλγόριθμος BM25 (Best Matching 25) είναι μια βελτίωση και επέκταση του αλγόριθμου TF-IDF Εισάγει περισσότερους παράγοντες κατά τον υπολογισμό της βαθμολογίας συνάφειας, όπως το μήκος του εγγράφου και η θέση του όρου αναζήτησης. Ο κύριος σκοπός του αλγορίθμου BM25 είναι να βελτιώσει την ποιότητα των αποτελεσμάτων ανάκτησης, ειδικά όταν πρόκειται για συλλογές εγγράφων μεγάλης κλίμακας.

Ο βασικός τύπος του αλγορίθμου BM25 είναι:

[
text{Score}(D, Q) = sum_{i=1}^{n} text{IDF}(q_i) cdot frac{f(q_i, D) cdot (k_1 + 1)}{f(q_i, D) + k_1 cdot (1 - b + b cdot frac{|D|}{text{avgdl}})}
]

σε,$\rho \epsilon$ αντιπροσωπεύει ένα έγγραφο,$Q$ Αντιπροσωπεύει ερώτημα,$q_{{\rm E}\gamma ώ}$ Αντιπροσωπεύει τους όρους στο ερώτημα,$\phi ά(q_{{\rm E}\gamma ώ},\rho \epsilon )$ Υποδεικνύει λεξικά στοιχεία$q_{{\rm E}\gamma ώ}$στην τεκμηρίωση$\rho \epsilon$συχνότητα σε,$|\rho \epsilon |$ Αντιπροσωπεύει το έγγραφο$\rho \epsilon$μήκος,$\text{μ.ο}$ Αντιπροσωπεύει το μέσο μήκος όλων των εγγράφων στη συλλογή εγγράφων,${\kappa }_1$ και$\sigma \iota$ είναι μια ρυθμιζόμενη παράμετρος.

3.2 Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα

Ο αλγόριθμος BM25 έχει τα ακόλουθα πλεονεκτήματα σε σχέση με τον αλγόριθμο TF-IDF:

• Κανονικοποίηση μήκους εγγράφου: Λαμβάνει υπόψη το αποτέλεσμα αραίωσης του μήκους του εγγράφου στη συχνότητα των λέξεων.
• Προσαρμογή κορεσμού συχνότητας λέξεων: Με την εισαγωγή μιας λογαριθμικής συνάρτησης για τη ρύθμιση του κορεσμού της συχνότητας των λέξεων, αποφεύγεται η υπερβολική έμφαση σε λέξεις υψηλής συχνότητας.
• Κορεσμός συχνότητας εγγράφου: Εισάγεται ένας συντελεστής κορεσμού της συχνότητας του εγγράφου για να προσαρμόσει την επίδραση της συχνότητας του εγγράφου.

Ωστόσο, ο αλγόριθμος BM25 έχει επίσης την πολυπλοκότητά του, καθώς απαιτεί την προσαρμογή πολλών παραμέτρων για την επίτευξη των καλύτερων αποτελεσμάτων.

4. Εφαρμογές στο Elasticsearch

4.1 Διαφορές εκδόσεων

Πριν από την έκδοση 5.0 του Elasticsearch, ο αλγόριθμος TF-IDF χρησιμοποιήθηκε από προεπιλογή για τη βαθμολόγηση συνάφειας. Ξεκινώντας από την έκδοση 5.0, το Elasticsearch χρησιμοποιεί τον αλγόριθμο BM25 από προεπιλογή επειδή αποδίδει καλύτερα σε πρακτικές εφαρμογές.

4.2 Εντοπισμός σφαλμάτων και βελτιστοποίηση

Για να μάθετε πώς το Elasticsearch υπολογίζει τη βαθμολογία συνάφειας ενός εγγράφου με ένα ερώτημα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε_explain API. Αυτό το API μπορεί να επιστρέψει μια επεξήγηση της βαθμολογίας κάθε όρου ερωτήματος στο έγγραφο, συμπεριλαμβανομένων των επιμέρους στοιχείων του (όπως υποερωτήματα, παράγοντες, κανονικοποίηση κ.λπ.) και τη συγκεκριμένη συμβολή τους στη συνολική βαθμολογία.

Για παράδειγμα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την ακόλουθη εντολή για να προβάλετε τη βαθμολογία TF-IDF ή BM25 για ένα συγκεκριμένο ερώτημα:

GET /my_index/_search
{
  "explain": true,
  "query": {
    "match": {
      "text": "this is the first document"
    }
  }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9

4.3 Πρακτικά σενάρια εφαρμογής

Στον ιστότοπο ηλεκτρονικού εμπορίου, οι χρήστες μπορούν να εισάγουν τη λέξη-κλειδί "κινητό τηλέφωνο" για αναζήτηση. Το Elasticsearch θα ευρετηριάσει όλα τα έγγραφα που περιέχουν "κινητό τηλέφωνο" και θα υπολογίσει τις βαθμολογίες συνάφειάς τους χρησιμοποιώντας τον αλγόριθμο BM25. Τα έγγραφα με υψηλές βαθμολογίες κατατάσσονται υψηλότερα στα αποτελέσματα αναζήτησης, βελτιώνοντας την εμπειρία χρήστη.

5. Περίληψη

Ο μηχανισμός βαθμολόγησης συνάφειας του Elasticsearch βασίζεται σε σύνθετους αλγόριθμους, μεταξύ των οποίων οι αλγόριθμοι TF-IDF και BM25 είναι δύο σημαντικοί αλγόριθμοι βαθμολόγησης. Η κατανόηση των αρχών και των εφαρμογών αυτών των αλγορίθμων είναι ζωτικής σημασίας για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης και των αποτελεσμάτων αναζήτησης του Elasticsearch.Προσαρμόζοντας τις παραμέτρους του αλγορίθμου και χρησιμοποιώντας_explain API για εντοπισμό σφαλμάτων,