WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Сопоставление фраз из абзаца с помощью Solr

У меня есть документ/список названий стран.

id:countries name:[Белиз, Бенин, Бутан, Боливия, Босния, Босния и Герцеговина, Ботсвана, Бразилия, Бруней]

Если мой запрос "Я живу в Боснии и Герцеговине" или, в более общем смысле, "* Босния и Герцеговина *", то я хотел бы видеть страны в качестве результата запроса.

Я мог управлять только странами, состоящими из одного слова. Может ли кто-нибудь помочь мне решить эту проблему? Заранее спасибо.

ОТРЕДАКТИРОВАНО:

Вот моя конфигурация схемы для поля. <fieldType name="text_general" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100"> <analyzer type="index"> <tokenizer class="solr.KeywordTokenizerFactory"/> <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" /> <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/> </analyzer> <analyzer type="query"> <tokenizer class="solr.KeywordTokenizerFactory"/> <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" /> <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true"/> <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/> </analyzer> </fieldType> А я ищу вот так: https://localhost:8983/solr/core/select?q=i love Bosnia Herzegovina&wt=json

22.05.2017

  • Поделитесь своим существующим кодом поисковика. 23.05.2017
  • Добавил, отредактировав пост. 23.05.2017

Ответы:


1

Я решил проблему. Собственно проблема была в поисковом запросе. Мы должны вставить запрос с парой первых скобок. Это решит проблему.

До: https://localhost:8983/solr/core/select?q=i love Bosnia Herzegovina&wt=json

Решено: https://localhost:8983/solr/core/select?q=(i love Bosnia Herzegovina)&wt=json

01.01.2018
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]