在Elasticsearch中查询Term Vectors词条向量信息

这篇文章有点深度,可能需要一些Lucene或者全文检索的背景。由于我也很久没有看过Lucene了,有些地方理解的不对还请多多指正。
更多内容还请参考整理的ELK教程

关于Term Vectors

额,对于这个专业词汇,暂且就叫做词条向量吧,因为实在想不出什么标准的翻译。说的土一点,也可以理解为关于词的一些统计信息。再说的通俗点,如果想进行全文检索,即从一个词搜索与它相关的文档,总得有个什么记录的信息吧!这就是Term Vectors。

为了不干扰正常的理解,后续就都直接称呼英文的名字吧!免得误导...

先不看这篇文章,如果想要记录全文检索的信息,大家设想一下我们都需要什么内容,就拿"hello world! hello everybody!"来举例。

  • 首先就是这句话都有什么词,"hello","world","everybody"
  • 然后是这些词关联的文档,因为有可能不止上面这一句话。
  • 最后就是词在文档中的位置,比如hello,出现了两次,就需要记录两份位置信息。

关于TermVector在Lucene中的概念,可以参考网络中的一篇文章

使用_termvectors查询词条向量

在Elasticsearch中可以使用_termvectors查询一个文档中词条相关的信息。这个文档可能是es中存储的,也可能是用户直接在请求体中自定义的。这个方法默认是一个实时的统计信息。

常见的语法如:

curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1/_termvectors?pretty=true'

也可以指定某个字段,返回这个字段的信息:

curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1/_termvectors?fields=text,...'

注意,在Elasticsearch中2.0之前都是使用_termvector,之后都是使用的_termvectors。

返回的信息

使用上面的请求,会返回词条相关的信息:

  • 词条的信息,比如position位置、start_offset开始的偏移值、end_offset结束的偏移值、词条的payLoads(这个主要用于自定义字段的权重)
  • 词条统计,doc_freq、ttf该词出现的次数、term_freq词的频率
  • 字段统计,包含sum_doc_freq该字段中词的数量(去掉重复的数目)、sum_ttf文档中词的数量(包含重复的数目)、doc_count涉及的文档数等等。

默认会返回词条的信息和统计,而不会返回字段的统计。

另外,默认这些统计信息是基于分片的,可以设置dfs为true,返回全部分片的信息,但是会有一定的性能问题,所以不推荐使用。还可以使用field字段对返回的统计信息的字段进行过滤,只返回感兴趣的那部分内容。

例子1:返回存储的Term Vectors信息

首先需要定义一下映射的信息:

curl -s -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/' -d '{
  "mappings": {
    "tweet": {
      "properties": {
        "text": {
          "type": "string",
          "term_vector": "with_positions_offsets_payloads",
          "store" : true,
          "analyzer" : "fulltext_analyzer"
         },
         "fullname": {
          "type": "string",
          "term_vector": "with_positions_offsets_payloads",
          "analyzer" : "fulltext_analyzer"
        }
      }
    }
  },
  "settings" : {
    "index" : {
      "number_of_shards" : 1,
      "number_of_replicas" : 0
    },
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "fulltext_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "whitespace",
          "filter": [
            "lowercase",
            "type_as_payload"
          ]
        }
      }
    }
  }
}'

然后插入两条数据:

curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1?pretty=true' -d '{
  "fullname" : "John Doe",
  "text" : "twitter test test test "
}'

curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/tweet/2?pretty=true' -d '{
  "fullname" : "Jane Doe",
  "text" : "Another twitter test ..."
}'

接下来查询一下文档1的Term Vectors信息:

curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1/_termvectors?pretty=true' -d '{
  "fields" : ["text"],
  "offsets" : true,
  "payloads" : true,
  "positions" : true,
  "term_statistics" : true,
  "field_statistics" : true
}'

可以得到下面的结果:

{
    "_id": "1",
    "_index": "twitter",
    "_type": "tweet",
    "_version": 1,
    "found": true,
    "term_vectors": {
        "text": {
            "field_statistics": {
                "doc_count": 2,
                "sum_doc_freq": 6,
                "sum_ttf": 8
            },
            "terms": {
                "test": {
                    "doc_freq": 2,
                    "term_freq": 3,
                    "tokens": [
                        {
                            "end_offset": 12,
                            "payload": "d29yZA==",
                            "position": 1,
                            "start_offset": 8
                        },
                        {
                            "end_offset": 17,
                            "payload": "d29yZA==",
                            "position": 2,
                            "start_offset": 13
                        },
                        {
                            "end_offset": 22,
                            "payload": "d29yZA==",
                            "position": 3,
                            "start_offset": 18
                        }
                    ],
                    "ttf": 4
                },
                "twitter": {
                    "doc_freq": 2,
                    "term_freq": 1,
                    "tokens": [
                        {
                            "end_offset": 7,
                            "payload": "d29yZA==",
                            "position": 0,
                            "start_offset": 0
                        }
                    ],
                    "ttf": 2
                }
            }
        }
    }
}

可以看到上面返回了词条的统计信息,以及字段的统计信息。

例子2:轻量级生成Term Vectors

虽然这个字段不是显示存储的,但是仍然可以进行词条向量的信息统计。因为ES可以在查询的时候,从_source中分析出相应的内容。

curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/1/_termvectors?pretty=true' -d '{
  "fields" : ["text", "some_field_without_term_vectors"],
  "offsets" : true,
  "positions" : true,
  "term_statistics" : true,
  "field_statistics" : true
}'

关于字段的存储于不存储,可以简单的理解为:

  • 如果字段存储,在ES进行相关的查询时,会直接从存储的字段读取信息
  • 如果字段不存储,ES会从_source中查询分析,提取相应的部分。

由于每次读取操作都是一次的IO,因此如果你不是只针对某个字段、或者_source中的信息太多,那么请优先不存储该字段,即从_source中获取就好。

例子3:手动自定义的文档统计

ES支持对一个用户自定义的文档进行分析,比如:

curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/_termvectors' -d '{
  "doc" : {
    "fullname" : "John Doe",
    "text" : "twitter test test test"
  }
}'

注意如果这个字段没有预先定义映射,那么会按照默认的映射配置进行分析。

例子4:重新定义分析器

可以使用per_field_analyzer参数定义该字段的分析器,这样每个字段都可以使用不同的分析器,分析其词条向量的信息。如果这个字段已经经过存储,那么会重新生成它的词条向量,如:

curl -XGET 'http://localhost:9200/twitter/tweet/_termvectors' -d '{
  "doc" : {
    "fullname" : "John Doe",
    "text" : "twitter test test test"
  },
  "fields": ["fullname"],
  "per_field_analyzer" : {
    "fullname": "keyword"
  }
}'

会返回:

{
  "_index": "twitter",
  "_type": "tweet",
  "_version": 0,
  "found": true,
  "term_vectors": {
    "fullname": {
       "field_statistics": {
          "sum_doc_freq": 1,
          "doc_count": 1,
          "sum_ttf": 1
       },
       "terms": {
          "John Doe": {
             "term_freq": 1,
             "tokens": [
                {
                   "position": 0,
                   "start_offset": 0,
                   "end_offset": 8
                }
             ]
          }
       }
    }
  }
}

例子5:字段过滤器

在进行词条向量的信息查询时,可以根据自定义的过滤器,返回感兴趣的信息。

常用的过滤器参数如:

  • max_num_terms 最大的词条数目
  • min_term_freq 最小的词频,比如忽略那些在字段中出现次数小于一定值的词条。
  • max_term_freq 最大的词频
  • min_doc_freq 最小的文档频率,比如忽略那些在文档中出现次数小于一定的值的词条
  • max_doc_freq 最大的文档频率
  • min_word_length 忽略的词的最小长度
  • max_word_length 忽略的词的最大长度
GET /imdb/movies/_termvectors
{
    "doc": {
      "plot": "When wealthy industrialist Tony Stark is forced to build an armored suit after a life-threatening incident, he ultimately decides to use its technology to fight against evil."
    },
    "term_statistics" : true,
    "field_statistics" : true,
    "dfs": true,
    "positions": false,
    "offsets": false,
    "filter" : {
      "max_num_terms" : 3,
      "min_term_freq" : 1,
      "min_doc_freq" : 1
    }
}

会返回:

{
   "_index": "imdb",
   "_type": "movies",
   "_version": 0,
   "found": true,
   "term_vectors": {
      "plot": {
         "field_statistics": {
            "sum_doc_freq": 3384269,
            "doc_count": 176214,
            "sum_ttf": 3753460
         },
         "terms": {
            "armored": {
               "doc_freq": 27,
               "ttf": 27,
               "term_freq": 1,
               "score": 9.74725
            },
            "industrialist": {
               "doc_freq": 88,
               "ttf": 88,
               "term_freq": 1,
               "score": 8.590818
            },
            "stark": {
               "doc_freq": 44,
               "ttf": 47,
               "term_freq": 1,
               "score": 9.272792
            }
         }
      }
   }
}
posted @ 2016-04-03 00:44  xingoo  阅读(14614)  评论(1编辑  收藏  举报