Elasticsearchfunction_score查询

Question

我正在使用Elasticsearch v 1.7.3

以下是我在文档中的字段：

       Field1, Field2, Field3, Field4

我需要给每个字段赋予权重，比如字段1:40，字段2:40，字段3:10，字段4:10

在索引过程中，字段1和字段2扩展为其语音标记。所以我们有Field1==

我的查询可以基于上述4个字段中的任何一个的组合。

现在对于评分，我不想使用TF/IDF或BM25评分模型。

相反，我只想计算每个字段的加权平均值并将它们相加。

For example for input query:

Field1: ABC
Field2: PQR
Field3: XYZ
Field4: RST

假设语料库中有以下文档：

Document 1
-----------
Field1: ABC
Field2: PQR
Field3: XYZ
Field4: RST

Document 2
-----------
Field1: ABX
Field2: PQR
Field3: XYZ
Field4: RST

文档1的分数：100==

文件2得分：90==

我可以在function_score查询中这样做吗？我不太明白这是如何实现的。谢谢。

Answer 1

您需要查看函数分数查询。在函数分数中，定义一个布尔查询，每个字段上都有过滤器和assgin提升（40或10），然后选择boost_mode作为总和。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-function-score-query.html

{
    "functions": [
        {
            "filter": {
                "query": {
                    "bool": {
                        "should": [
                            {
                                "match": {
                                    "inputloc1": "ABC"
                                }
                            }
                        ]
                    }
                }
            },
            "boost_factor": 11
        },
        {
            "filter": {
                "query": {
                    "bool": {
                        "should": [
                            {
                                "query_string": {
                                    "fields": [
                                        "input"
                                    ],
                                    "query": "xyz",
                                    "fuzziness": 0,
                                    "fuzzy_prefix_length": 0
                                }
                            }
                        ]
                    }
                }
            },
            "boost_factor": 6
        }
    ],
    "boost_mode": "sum"
}

我在代码中给出了函数的示例，但是您可以将所有查询切换为匹配（而不是查询字符串）。您在函数中定义的内容只计算分数。您在查询中定义的内容（在function_score实际上过滤了文档）。

希望这有帮助。