J'ai crereated un index sur ElasticSearch même comme ci-dessous:ElasticSearch Ngram et postgresql trigrammes résultats de la recherche ne sont pas correspondent
"settings" : {
"number_of_shards": 1,
"number_of_replicas": 0,
"analysis": {
"filter": {
"trigrams_filter": {
"type": "ngram",
"min_gram": 3,
"max_gram": 3
}
},
"analyzer": {
"trigrams": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
"trigrams_filter"
]
}
}
}
},
"mappings": {
"issue": {
"properties": {
"description": {
"type": "string",
"analyzer": "trigrams"
}
}
}
}
Mes articles de test sont ci-dessous:
"alici onay verdi basarili satisiniz gerceklesti diyor ama hesabima para transferi gerceklesmemis"
"otomatik onay işlemi gecikmiş"
"************* nolu iade islemi urun kargoya verilmedi zamaninda iade islemlerinde urun erorr hata veriyor"
J'ai tester cet index avec la requête ci-dessous:
GET issue/_search
{
"query": {
"match": {
"description":{
"query": "otomatik onay istemi zamaninda gerceklesmemis"
}
}
}
}
Et résu lt:
{
....
"hits": {
....
"max_score": 2.3507352,
"hits": [
{
....
"_score": 2.3507352,
"_source": {
"issue_id": "*******",
"description": "alici onay verdi basarili satisiniz gerceklesti diyor ama hesabima para transferi gerceklesmemis"
}
}
]
}
}
Mais les mêmes données sur postgresql avec la réponse ci-dessous SQL un autre résultat:
SELECT
public.tbl_issue_descriptions_big.description,
similarity(description, 'otomatik onay islemi zamaninda gerceklesmemis') AS sml
FROM
public.tbl_issue_descriptions_big
WHERE
description %'otomatik onay islemi zamaninda gerceklesmemis'
ORDER BY
sml DESC
LIMIT 10
Le résultat est:
description | sml
======================================================|======
otomatik onay islemi gecikmis |0,351852
Pourquoi cette différence a causé?
Merci de votre réponse. Mais je pense que l'explication de postgresql equvalent est ts_vector et utilisée pour la recherche en texte intégral. Mais ngram et similitude en utilisant pour l'apprentissage automatique. Je recherche des algorithmes de similarité sur elasticsearch maintenant. –
consultez la documentation lucene, comme https://lucene.apache.org/core/6_6_0/core/org/apache/lucene/search/similarities/TFIDFSimilarity.html ou https://lucene.apache.org/core/ 6_6_0/core/org/apache/lucene/recherche/similitudes/BM25Similarity.html (qui est par défaut depuis ES 5.0 si vous créez un nouvel index) – alr