“significant_terms”聚合可以和多领域一起使用吗？

Question

我在官方留档中找不到任何信息：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-significanttext-aggregation.html

问题是，我试图在应用了带状图过滤器/分析器的“多字段”（name.swigles）上聚合重要术语：

  "aggregations": {
    "significant_words": {
      "sampler": {
        "shard_size": 100
      }, 
      "aggs": {
        "keywords": {
          "significant_text": {
            "field": "name.shingles"
          }
        }
      }
    }
  }

我得到了空桶:

  "aggregations" : {
    "significant_words" : {
      "doc_count" : 5,
      "keywords" : {
        "doc_count" : 5,
        "bg_count" : 153313,
        "buckets" : [ ]
      }
    }
  }

多字段定义:

        "name" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword"
            },
            "shingles" : {
              "type" : "text",
              "analyzer" : "shingle_analyzer",
              "fielddata" : true
            }
          }

Answer 1

您也可以对多字段使用重要术语或重要文本聚合。

但是你需要了解这种聚合是如何工作的，你可以查看文档，下面是其中提到的内容。

返回集合中有趣或异常出现的术语的聚合。

在所有这些情况下，所选择的术语不仅仅是一组中最受欢迎的术语。它们是在前景和背景集之间测量的受欢迎程度发生重大变化的术语。如果术语“H5N1”仅存在于 1000 万文档索引中的 5 个文档中，但在构成用户搜索结果的 100 个文档中的 4 个文档中找到，则该文档非常重要且可能与他们的搜索非常相关。5/10，000，000 vs 4/100 是频率的一个动。

此外，在查看聚合结果"doc_count"： 5后，索引中的文档数量似乎很少。您可以索引大型文档集，然后可以尝试这种聚合。

如果您想要在瓦片区字段上应用聚集，那么您也可以使用术语聚集:

{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "sw": {
     "terms": {
       "field": "name.shingles",
       "size": 10
     }
    }
  }
}