elasticsearch - 在Elasticsearch中，不同单词的匹配应得分高于一个单词的多个匹配

在我们的Elasticsearch中，我们索引了一些人，其中每个人可以具有多个标签。

以2个人(全名-(标签))为例:

巴特·纽曼-(bart，engineer，ceo)

Bart Holland-(开发人员，雇主)

我们的搜索查询

{
  "multi_match": {
    "type": "most_fields",
    "query": "bart developer",
    "operator": "or",
    "boost": 5,
    "fields": [
      "fullname^5",
      "taggings.tag.name^5"
    ],
    "fuzziness": 0
  }
}

假设我们正在搜索“巴特开发者”。那么我们应该期望Bart Holland会比Bart Newman早，但是因为Bart Newman的全名中有 bart 和 bart 作为标记，所以他的得分要比Bart Holland高。

有没有一种方法可以配置匹配不同单词( bart ，开发人员)的单词，使其得分高于然后匹配一个单词( bart )。

我已经尝试过和 -operator，但没有成功。

谢谢!

最佳答案

这是 most fields 查询所期望的，它是以字段为中心而不是以术语为中心的，来自Docs



另一个问题是 Inverse Document Frequency ，在您的情况下也可能出现。我猜只有很少的文档具有名为bart的标签，这就是为什么IDF很高，因此得分更高的原因。

如以上链接所示，您应该看到如何使用validate和explain对文档进行评分。

有几种方法可以解决此问题

1)您可以使用custom _all字段，即将full name和tag信息都复制到带有copy_to参数的新字段中，然后对其进行查询，但是您必须对此数据进行reindex
2)我认为更好的解决方案是使用cross fields，它需要term-centric方法。来自文档



它还通过在所有字段中混合IDF问题来解决它。

这应该可以解决您的问题。

{
  "query": {
    "multi_match": {
      "type": "cross_fields",
      "query": "bart developer",
      "operator": "or",
      "fields": [
        "fullname",
        "tagging.tag.name"
      ],
      "fuzziness": 0
    }
  }
}

希望这可以帮助!

关于elasticsearch - 在Elasticsearch中，不同单词的匹配应得分高于一个单词的多个匹配，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/34631940/