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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_index

PUT /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.
	title 字段使用 english 英语分析器来提取词干。
	title.std 字段使用 standard 标准分析器，所以没有词干提取。

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" }

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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"
        }
    }
}

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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" ]
        }
    }
}

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我们希望将所有匹配字段的评分合并起来，所以使用 most_fields 类型。这让 multi_match 查询用 bool 查询将两个字段语句包在里面，而不是使用 dis_max 查询。

{
  "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" ] 

        }
    }
}

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title 字段的 boost 的值为 10 使它比 title.std 更重要。

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/most-fields.html