Мы используем Elasticsearch в сочетании с поиском приложений, чтобы повысить эффективность поисковых страниц нашего сайта. Мы столкнулись с проблемой, из-за которой мы заметили, что не можем выполнять поиск по ключевым словам, таким как «C#», «C++» и им подобным. У кого-нибудь есть какие-либо советы о том, как мы можем преодолеть эту проблему?
Поиск таких слов, как c#, с помощью поиска приложений
19.03.2020
- этот ответ stackoverflow.com/a/59934021/4039431 может помочь 19.03.2020
Ответы:
1
Привет, конечно, поиск приложений по умолчанию использует стандартный токенизатор, который создает только токен «C» для «C#» и «C++».
POST _analyze
{
"text": "C++",
"tokenizer": "standard"
}
=>
{
"tokens" : [
{
"token" : "C",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 0
}
]
}
Вы можете попробовать использовать решение, представленное в этом блоге https://medium.com/@joecwu/elastic-app-search-360f0eba04bf ( части «Взлом: настраиваем наши собственные настройки индекса», но обязательно прочитайте весь пост, поскольку он объясняет поведение поиска приложений), чтобы переопределить сопоставление поиска приложений по умолчанию. Но это немного взломано для производства.
19.03.2020
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..