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在 Elasticsearch 中我是锋哥。今天分享关于【说说Elasticsearch拼写纠错是如何实现的】面试题。希望对大家有帮助 说说Elasticsearch拼写纠错是如何实现的
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在 Elasticsearch 中拼写纠错也叫做 自动纠错 或 拼写建议可以通过几种不同的技术来实现。主要的两种实现方法是 fuzzy 查询 和 suggest 功能。下面是几种常用的实现方法及其原理。
1. Fuzzy 查询
fuzzy 查询是一种通过匹配“模糊”文本的查询方法用于容忍拼写错误和输入的不精确。它基于 编辑距离Levenshtein Distance算法编辑距离衡量将一个单词转换为另一个单词所需的最小操作次数插入、删除或替换字符。
通过 fuzzy 查询Elasticsearch 可以容忍一定数量的拼写错误甚至对于不完全匹配的词也能找到最接近的匹配项。
示例
{query: {match: {title: {query: elasticsearchh, // 错误拼写fuzziness: AUTO // 自动计算模糊度}}}
}fuzziness: 定义了允许的最大编辑距离模糊度。可以是一个整数值例如 1 或 2或者使用 AUTO让 Elasticsearch 自动计算。 prefix_length: 指定前缀的最小长度前缀部分不能模糊匹配。
Elasticsearch 会根据模糊匹配算法寻找与 elasticsearchh 最接近的文档。如果模糊度设置为 AUTO系统会根据查询的长度自动选择最合适的编辑距离。
2. Completion Suggester完成建议器
completion suggester 是 Elasticsearch 中专门用于提供自动完成建议和拼写纠错的功能。它通常用于前端实现输入提示、自动补全或纠错。
完成建议器会基于一个索引进行实时查询提供高效的搜索建议常用于输入框中的建议列表能根据用户输入的部分内容提供候选词。
创建一个 completion 类型字段
PUT /my_index/_mapping
{properties: {suggest: {type: completion}}
}插入数据
POST /my_index/_doc/1
{suggest: {input: [elasticsearch, search engine, search]}
}查询建议
POST /my_index/_search
{suggest: {text: elast,completion: {field: suggest,size: 3}}
}在上面的例子中用户输入 elast 时Elasticsearch 会返回与 elasticsearch 最接近的词作为建议。
3. Term Vectors Custom Script
另一种拼写纠错的方式是使用 Term Vectors它存储了每个文档中各个词项的统计信息如词频、位置等。你可以通过这些信息结合 自定义脚本手动实现拼写纠错机制。
这种方式通常需要额外的计算来分析词频和拼写误差但它提供了很大的灵活性可以根据实际需求调整拼写纠错的规则和逻辑。
4. Edgengram 或 Ngram Tokenizer
为了实现拼写纠错和自动完成功能可以使用 Edge Ngram 或 Ngram 分词器它们在分词时会从单词的不同位置生成子串这些子串在用户输入部分匹配时会提供更好的候选词。
Edge Ngram 会从词的前缀开始生成子串。常用于前缀自动补全例如输入框自动补全。Ngram 会从词的各个位置生成子串适用于全词匹配但可能会产生更多的倒排索引。
示例
PUT /my_index
{settings: {analysis: {tokenizer: {edge_ngram_tokenizer: {type: edge_ngram,min_gram: 1,max_gram: 25}},filter: {lowercase: {type: lowercase}},analyzer: {edge_ngram_analyzer: {type: custom,tokenizer: edge_ngram_tokenizer,filter: [lowercase]}}}},mappings: {properties: {suggest: {type: text,analyzer: edge_ngram_analyzer}}}
}上述配置会基于用户输入的前缀例如“elas”生成“e”“el”“ela”“elas”等多个子串进而实现高效的拼写纠错和自动完成功能。
5. Spellcheck拼写检查
虽然 Elasticsearch 本身并没有内建的专门拼写检查功能像某些传统拼写检查工具一样但你可以使用上述 fuzzy 查询、completion suggester 或结合外部拼写检查库例如 Hunspell来补充拼写纠错的功能。你可以通过编写定制化的插件来整合外部拼写检查引擎。
总结
Elasticsearch 的拼写纠错通常通过以下方式实现
Fuzzy 查询通过模糊匹配容忍拼写错误基于编辑距离来进行查询。Completion Suggester为自动完成和拼写建议提供快速的候选项查询适用于搜索建议和实时补全。Edge Ngram 或 Ngram 分词器生成词的前缀或子串支持拼写纠错和自动完成。Term Vectors 和自定义脚本结合文档的词频和位置统计信息手动实现拼写纠错。
这些技术可以单独使用也可以组合使用以实现高效、准确的拼写纠错和搜索建议功能。
