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多数字段编辑
全文搜索被称作是 召回率（Recall） 与 精确率（Precision） 的战场： 召回率 ——返回所有的相关文档；精确率 ——不返回无关文档。目的是在结果的第一页中为用户呈现最为相关的文档。
为了提高召回率的效果，我们扩大搜索范围 ——不仅返回与用户搜索词精确匹配的文档，还会返回我们认为与查询相关的所有文档。如果一个用户搜索 “quick brown box” ，一个包含词语 fast foxes 的文档被认为是非常合理的返回结果。
如果包含词语 fast foxes 的文档是能找到的唯一相关文档，那么它会出现在结果列表的最上面，但是，如果有 100 个文档都出现了词语 quick brown fox ，那么这个包含词语 fast foxes 的文档当然会被认为是次相关的，它可能处于返回结果列表更下面的某个地方。当包含了很多潜在匹配之后，我们需要将最匹配的几个置于结果列表的顶部。
提高全文相关性精度的常用方式是为同一文本建立多种方式的索引， 每种方式都提供了一个不同的相关度信号 signal 。主字段会以尽可能多的形式的去匹配尽可能多的文档。举个例子，我们可以进行以下操作：
- 使用词干提取来索引
jumps、jumping和jumped样的词，将jump作为它们的词根形式。这样即使用户搜索jumped，也还是能找到包含jumping的匹配的文档。 - 将同义词包括其中，如
jump、leap和hop。 - 移除变音或口音词：如
ésta、está和esta都会以无变音形式esta来索引。
尽管如此，如果我们有两个文档，其中一个包含词 jumped ，另一个包含词 jumping ，用户很可能期望前者能排的更高，因为它正好与输入的搜索条件一致。
为了达到目的，我们可以将相同的文本索引到其他字段从而提供更为精确的匹配。一个字段可能是为词干未提取过的版本，另一个字段可能是变音过的原始词，第三个可能使用 shingles 提供 词语相似性 信息。这些附加的字段可以看成提高每个文档的相关度评分的信号 signals ，能匹配字段的越多越好。
一个文档如果与广度匹配的主字段相匹配，那么它会出现在结果列表中。如果文档同时又与 signal 信号字段匹配，那么它会获得额外加分，系统会提升它在结果列表中的位置。
我们会在本书稍后对同义词、词相似性、部分匹配以及其他潜在的信号进行讨论，但这里只使用词干已提取（stemmed）和未提取（unstemmed）的字段作为简单例子来说明这种技术。
多字段映射编辑
首先要做的事情就是对我们的字段索引两次： 一次使用词干模式以及一次非词干模式。为了做到这点，采用 multifields 来实现，已经在 multifields 有所介绍：
DELETE /my_indexPUT /my_index
{
"settings": { "number_of_shards": 1 },
"mappings": {
"my_type": {
"properties": {
"title": {
"type": "string",
"analyzer": "english",
"fields": {
"std": {
"type": "string",
"analyzer": "standard"
}
}
}
}
}
}
}
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| 参考 被破坏的相关度. |
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接着索引一些文档：
PUT /my_index/my_type/1
{ "title": "My rabbit jumps" }PUT /my_index/my_type/2
{ "title": "Jumping jack rabbits" }
拷贝为 CURL在 SENSE 中查看
这里用一个简单 match 查询 title 标题字段是否包含 jumping rabbits （跳跃的兔子）：
GET /my_index/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "jumping rabbits"
}
}
}
拷贝为 CURL在 SENSE 中查看
因为有了 english 分析器，这个查询是在查找以 jump 和 rabbit 这两个被提取词的文档。两个文档的 title 字段都同时包括这两个词，所以两个文档得到的评分也相同：
{
"hits": [
{
"_id": "1",
"_score": 0.42039964,
"_source": {
"title": "My rabbit jumps"
}
},
{
"_id": "2",
"_score": 0.42039964,
"_source": {
"title": "Jumping jack rabbits"
}
}
]
}
如果只是查询 title.std 字段，那么只有文档 2 是匹配的。尽管如此，如果同时查询两个字段，然后使用 bool 查询将评分结果 合并 ，那么两个文档都是匹配的（ title 字段的作用），而且文档 2 的相关度评分更高（ title.std 字段的作用）：
GET /my_index/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "jumping rabbits",
"type": "most_fields",
"fields": [ "title", "title.std" ]
}
}
}
拷贝为 CURL在 SENSE 中查看
| 我们希望将所有匹配字段的评分合并起来，所以使用 |
{
"hits": [
{
"_id": "2",
"_score": 0.8226396,
"_source": {
"title": "Jumping jack rabbits"
}
},
{
"_id": "1",
"_score": 0.10741998,
"_source": {
"title": "My rabbit jumps"
}
}
]
}
| 文档 2 现在的评分要比文档 1 高。 |
用广度匹配字段 title 包括尽可能多的文档——以提升召回率——同时又使用字段 title.std 作为 信号 将相关度更高的文档置于结果顶部。
每个字段对于最终评分的贡献可以通过自定义值 boost 来控制。比如，使 title 字段更为重要，这样同时也降低了其他信号字段的作用：
GET /my_index/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "jumping rabbits",
"type": "most_fields",
"fields": [ "title^10", "title.std" ]
}
}
}
拷贝为 CURL在 SENSE 中查看
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https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/most-fields.html
