es match无法匹配单个词

2024-09-01

ES中文分词器之精确短语匹配（解决了match_phrase匹配不全的问题）

分词器选择调研了几种分词器,例如IK分词器,ansj分词器,mmseg分词器,发现IK的分词效果最好.举个例子: 词:<<是的>><span>哈<\span>撒多撒ئۇيغۇر تىلى王者荣耀sdsd@4342啊啊啊 Standard: 是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئۇيغۇر,تىلى,王,者,荣,耀,sdsd,4342,啊,啊,啊,啊 mmseg_maxword:是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئ,ۇ,ي,غ,ۇ,ر,ت,

ES match match_phrase term willcard的查询原理

比如:要求实现SQL中like “%xxxx%”的匹配效果. wildcard通配这种效果在ES中最匹配的做法是用wildcard query通配,这种情况不会对query分词,而是直接遍历倒排索引逐个匹配计算,性能是无法想象的,大家慎用. match全文匹配效果最差的做法是用match全文检索,这种情况只要query分词的任何一个term出现在倒排中,就会召回文档,所以很容易搜出一些八竿子打不着的文档. term匹配如果你的搜索词本身不需要分词,只是一个term的话,那么直接走term

1.3 正则表达式和python语言-1.3.4使用 match()方法匹配字符串

1.3.4使用 match()方法匹配字符串(第一次写博客,格式,述语有不当之处还请见谅)2018-05-08 Python 代码是以Jupyter Notebook编写的,主要写的是python3的代码,有不兼容之处还请见谅.本人小白,虽然之前自学过python语言的基础,但是学完之后感觉还是很模糊. 主要是将python核心编程书中的代码知识自己写一遍熟悉一下,加深理解.其中程序运行结果很简单,在程序代码中基本备注清楚. 首先,我们得知道match()函数的基本用法与作用: match()是

从零开始搭建FAQ引擎--基于ES的字面匹配

正则表达式：匹配单个数字重复n次

匹配单个数字重复n次:(\d)\1{n-1}其中,\d表示一位数字,(\d)表示匹配之后捕获该匹配,并分组并对组进行编号\1表示被捕获的第一个分组{n-1}是因为被捕获的第一个分组已经消耗了一位数字,因此要减1. 注意:用python写的时候,模式字符串引号前面一定要加r, 即应该写成: re.findall(r'(\d)\1{3}','11112222')而不是 re.findall('(\d)\1{3}','11112222'),否则会匹配不到任何结果.

JPQL模糊匹配单个字符

JPQL模糊匹配,不是%,而是单个字符,该怎么办?比如我要查出数据库中满足后三位是数字的字符串对于mysql来说,使用通配符 %和_可以轻松解决,但是对于JPQL来说模糊查询就伤脑筋了... 有一个方法,可以使用like查询出来以后,再在java代码里进行过滤.虽然很笨,但也有效

es match、match_phrase、query_string和term的区别

(一)text字段和keyword字段的区别以下给出一个例子: 首先建立一个索引和类型,引入一个keywork的字段: PUT my_index { "mappings": { "products": { "properties": { "name": { "type": "keyword" } } } } } 然后查询是否有索引: GET _cluster/state 可以看到已经创

【bzoj2384】[Ceoi2011]Match 特殊匹配条件的KMP+树状数组

题目描述给出两个长度分别为n.m的序列A.B,求出B的所有长度为n的连续子序列(子串),满足:序列中第i小的数在序列的Ai位置. 输入第一行包含两个整数n, m (2≤n≤m≤1000000). 第二行包含n个整数si,构成1,2,…,n的排列,1≤si≤n且si≠sj. 第三行包含m个整数hi,表示建筑的高度(1≤hi≤109,1≤i≤m),所有的hi均不相同. 每一行的整数之间用单个空格隔开. 输出第一行包含1个整数k ,表示匹配的序列数目.第二行包含k个整数,分别为在正确匹配的每个序

es中的停用词

停用词主要是为了提升性能与精度.从早期的信息检索到如今,我们已习惯于磁盘空间和内存被限制为很小一部分,所以必须使你的索引尽可能小. 每个字节都意味着巨大的性能提升. 词干提取的重要性不仅是因为它让搜索的内容更广泛.让检索的能力更深入,还因为它是压缩索引空间的工具.一种最简单的减少索引大小的方法就是 _索引更少的词_. 有些词要比其他词更重要,只索引那些更重要的词来可以大大减少索引的空间.那么哪些词条可以被过滤呢?我们可以简单分为两组:低频词(Low-frequency terms)在文档集合中

Match 基因匹配题解(From luoguBlog)

N<=20000!N2的LCS要原地爆炸. 去您妈的优化考场上有分就行TLE60真香嘿嘿嘿然而这显然是个板子只不过像我这样见识短浅的蒟蒻不知道罢了正解: 某大佬的博客转化为lis后二分复杂度nlogn. #include<cstdio> #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; int n,s1[100010],s2[100010],pos[20010][8],num[20010

javascript全量匹配屏蔽词

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" con

vivo 敏感词匹配系统的设计与实践

一.前言谛听系统是vivo的内容审核平台,保障了vivo各互联网产品持续健康的发展.谛听支持审核多种内容类型,但日常主要审核的内容是文本,下图是一个完整的文本审核流程,包括名单匹配.敏感词匹配.AI机器审核.人工审核四个环节.待审核文本需要顺次通过名单匹配.敏感词匹配.AI机器审核三个流程,若结果为嫌疑则需要人工审核,否则将直接给出确定的结果. 敏感词匹配功能可以迅速地匹配文本中的敏感词汇,算法平均耗时为50ms,因其简单.快速.直接.灵活的特点,成为了审核人员对抗垃圾文本的利器.然而身处信息

ES之二：Elasticsearch原理

Elasticsearch是最近两年异军突起的一个兼有搜索引擎和NoSQL数据库功能的开源系统,基于Java/Lucene构建.最近研究了一下,感觉 Elasticsearch 的架构以及其开源的生态构建都有许多可借鉴之处,所以整理成文章分享下.本文的代码以及架构分析主要基于 Elasticsearch 2.X 最新稳定版. Elasticsearch 看名字就能大概了解下它是一个弹性的搜索引擎.首先弹性隐含的意思是分布式,单机系统是没法弹起来的,然后加上灵活的伸缩机制,就是这里的 Elasti

Elasticsearch Java API 很全的整理

Elasticsearch 的API 分为 REST Client API(http请求形式)以及 transportClient API两种.相比来说transportClient API效率更高,transportClient 是通过Elasticsearch内部RPC的形式进行请求的,连接可以是一个长连接,相当于是把客户端的请求当成 Elasticsearch 集群的一个节点.但是从Elasticsearch 7 后就会移除transportClient .主要原因是transportCl

Elasticsearch Java Rest Client API 整理总结 (三)——Building Queries

目录上篇回顾 Building Queries 匹配所有的查询全文查询 Full Text Queries 什么是全文查询? Match 全文查询 API 列表基于词项的查询 Term Terms Wildcard 基于词项 API 列表复合查询什么是复合查询? 复合查询列表特殊查询 Wrapper Query 小结参考文档系列文章列表上篇回顾子曰,温故而知新,可以为师也.学习的过程就是不断的回顾,总结,总结,再总结.首先,一起来回顾下上篇 search API中的内容. 为

c#如何使用正则表达式ZZ

什么是正则表达式正则表达式是用来检验和操作字符串的强大工具.简单的理解正则表达式可以认为是一种特殊的验证字符串.正则表达式常见运用是验证用户输入信息格式,比如上面的那组"\w{1,}@\w{1,}\.\w{1",实际上就是验证邮件地址是否合法的:当然正则表达式不仅仅是用于验证,可以说只要运用字符串的地方都可以使用正则表达式: 涉及的基本的类正则表达式在英文中写作(Regular Expression),根据正则表达式的使用范围和单词意思,.NET将其命名空间设置

C#学习日志 day 6 ------ 常用正则表达式例举

c#支持正则表达式匹配文本,这里讨论一下正则表达式的使用方法以及例举一些常用的正则表达式的匹配. 1.在vs中使用正则表达式在vs中使用正则表达式,需要using System.Text.RegularExpressions命名空间. 该命名空间包涵以下几个类 Capture 用于单个表达式捕获结果 CaptureCollection 用于一个序列进行字符串捕获 Group 表示单个捕获的结果 GroupCollection 表示捕获组的集会 Match 表示匹配单个正则表达式结果 Match

C#正则表达式快速入门

作者将自己在学习正则表达式中的心得和笔记作了个总结性文章,希望对初学C#正则表达式的读者有帮助. [内容] 什么是正则表达式涉及的基本的类正则表达式基础知识构建表达式基本方法编写一个检验程序参考资料 [正文] 对于初学者看到类似“\w+@\w+\.\w{1,3}”这样复杂没有规律的字符,就会莫名产生一种恐惧感.其实正则表达式和字符串(String)的使用同样非常简单.下面让我们逐步地走进正则表达式的世界! 什么是正则表达式正则表达式是用来检验和操作字符串的强大工具.简单的理解正则表达

es 基于match_phrase的模糊匹配原理及使用

[版权声明]:本文章由danvid发布于http://danvid.cnblogs.com/,如需转载或部分使用请注明出处在业务中经常会遇到类似数据库的"like"的模糊匹配需求,而es基于分词的全文检索也是有类似的功能,这个就是短语匹配match_phrase,但往往业务需求都不是那么简单,他想要有like的功能,又要允许有一定的容错(就是我搜索"东方宾馆"时,"广州花园宾馆酒店"也要出来,这个就不是单纯的"like"),

ElasticSearch 学习记录之ES短语匹配基本用法

短语匹配短语匹配故名思意就是对分词后的短语就是匹配,而不是仅仅对单独的单词进行匹配下面就是根据下面的脚本例子来看整个短语匹配的有哪些作用和优点 GET /my_index/my_type/_search { "query": { "match_phrase": { "title": "quick brown fox" } } } //查询分词之后连续的 //例如 brown fox 可以查询到,但是quick fox 查询

ES 20 - 查询Elasticsearch中的数据 (基于DSL查询, 包括查询校验match + bool + term)

目录 1 什么是DSL 2 DSL校验 - 定位不合法的查询语句 3 match query的使用 3.1 简单功能示例 3.1.1 查询所有文档 3.1.2 查询满足一定条件的文档 3.1.3 分页查询文档 3.1.4 指定返回的结果中包含的字段 3.2 精确查询 - match_phrase 3.2.1 精确匹配 - exact value 3.2.2 全文搜索 - full text 3.3 控制匹配规则 - operator 3.4 指定命中的百分比 - minimum_should_m

es match无法匹配单个词

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