Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

В Elasticsearch оценка релевантности является основой функции поиска, которая определяет качество и рейтинг результатов поиска. Понимание того, как Elasticsearch рассчитывает показатели релевантности, в частности алгоритмы TF-IDF и BM25, имеет решающее значение для оптимизации производительности и результатов поиска. В этой статье мы подробно рассмотрим эти два алгоритма и их применение в Elasticsearch.

1. Введение в оценку релевантности

Показатель релевантности — это показатель того, насколько хорошо результат поиска соответствует запросу пользователя. Elasticsearch использует сложный алгоритм для расчета оценки релевантности каждого документа и запроса. Чем выше оценка, тем выше степень соответствия между документом и запросом. В сценариях приложений, таких как веб-сайты электронной коммерции и базы знаний, оценки релевантности напрямую определяют, смогут ли пользователи быстро найти нужную им информацию.

2. Алгоритм TF-IDF

2.1 Определение и принцип

TF-IDF (частота термина, обратная частота документа) — это классический алгоритм поиска информации, используемый для оценки важности слова для набора документов или одного из документов в корпусе. Он состоит из двух частей:

• TF (Частота термина) : Частота слов, то есть количество раз, когда слово появляется в документе. Формула расчета: TF = (количество раз слово встречается в документе) / (общее количество слов в документе).
• IDF (обратная частота документа) : обратная частота документов, то есть общая важность слова в коллекции документов. Формула расчета: IDF = log((общее количество документов в коллекции документов) / (количество документов, содержащих слова + 1)).

2.2 Преимущества и недостатки

Алгоритм TF-IDF прост и эффективен, но имеет очевидные ограничения. Например, он не учитывает такие факторы, как длина документа и положение поискового запроса, и имеет тенденцию переоценивать часто встречающиеся слова.

3. Алгоритм BM25

3.1 Определение и принцип

Алгоритм BM25 (Best Matching 25) представляет собой усовершенствование и расширение алгоритма TF-IDF. Он вводит больше факторов при расчете оценки релевантности, таких как длина документа и положение поискового запроса. Основная цель алгоритма BM25 — улучшить качество результатов поиска, особенно при работе с крупномасштабными коллекциями документов.

Основная формула алгоритма BM25:

[
текст{Оценка}(D, Q) = сумма_{i=1}^{n} текст{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|}{текст{avgdl}})}
]

в,$Д$ представляет собой документ,$В$ Представляет запрос,${д}_{я}$ Представляет термины в запросе,$ф({д}_{я},Д)$ Обозначает лексические элементы${д}_{я}$в документации$Д$частота,$|Д|$ Представлять документ$Д$длина,$\text{средн.}$ Представляет среднюю длину всех документов в коллекции документов.${к}_1$ и$б$ является регулируемым параметром.

3.2 Преимущества и недостатки

Алгоритм BM25 имеет следующие преимущества перед алгоритмом TF-IDF:

• Нормализация длины документа: учитывает влияние длины документа на частоту слов.
• Регулировка насыщенности частоты слов: введением логарифмической функции для регулировки насыщенности частоты слов можно избежать чрезмерного акцента на высокочастотных словах.
• Насыщенность частоты документов: коэффициент насыщения частоты документов вводится для регулировки влияния частоты документов.

Однако алгоритм BM25 также имеет свою сложность: для достижения наилучших результатов требуется настройка нескольких параметров.

4. Приложения в Elasticsearch

4.1 Различия версий

До версии Elasticsearch 5.0 алгоритм TF-IDF использовался по умолчанию для оценки релевантности. Начиная с версии 5.0, Elasticsearch по умолчанию использует алгоритм BM25, поскольку он лучше работает в практических приложениях.

4.2 Отладка и оптимизация

Чтобы получить представление о том, как Elasticsearch рассчитывает оценку релевантности документа запросу, вы можете использовать_explain API. Этот API может возвращать объяснение оценки каждого термина запроса в документе, включая его отдельные компоненты (такие как подзапросы, коэффициенты, нормализация и т. д.) и их конкретный вклад в общую оценку.

Например, вы можете использовать следующую команду для просмотра оценки TF-IDF или BM25 для определенного запроса:

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 Сценарии практического применения

На веб-сайте электронной коммерции пользователи могут ввести для поиска ключевое слово «мобильный телефон». Elasticsearch проиндексирует все документы, содержащие слово «мобильный телефон», и рассчитает их оценку релевантности с помощью алгоритма BM25. Документы с высокими оценками занимают более высокие позиции в результатах поиска, что повышает удобство использования.

5. Резюме

Механизм оценки релевантности Elasticsearch основан на сложных алгоритмах, среди которых алгоритмы TF-IDF и BM25 являются двумя важными алгоритмами оценки. Понимание принципов и применения этих алгоритмов имеет решающее значение для оптимизации производительности и результатов поиска Elasticsearch.Настраивая параметры алгоритма и используя_explain API для отладки,