Term Vectors · my-elasticsearch-cn

# Term Vectors（词条向量）回有关特定文档字段中的词条的信息和统计信息。文档可以存储在索引中或由用户人工提供。词条向量默认为[实时](Get_API.md#realtime)，不是近实时。这可以通过将`realtime`参数设置为`false`来更改。 ``` GET /twitter/tweet/1/_termvectors ``` 可选的，您可以使用`url`中的参数指定检索信息的字段： ``` GET /twitter/tweet/1/_termvectors?fields=message ``` 或通过在请求主体中添加请求的字段（参见下面的示例）。也可以使用通配符指定字段，类似于[多匹配查询](../Query_DSL/Full_text_queries/Multi_Match_Query.md) > 警告 > > 请注意`/_termvector`的使用方式在2.0中已废弃，请使用`_termvectors`替代。 ## 返回值请求可以得到三种类型的值：词条信息，词条统计和字段统计。默认情况下，所有词条信息与字段统计信息都会被返回，但不包含词条统计信息。 ### 词条信息 - 在字段中的词频（总是返回） - 词条位置（`positions`: `true`） - 开始与结束的偏移量（`offsets`: `true`） - 词条有效载荷（`payloads`: `true`），base64编码的字节如果请求的信息没有存储在索引中，如果可能它将被即时计算。另外，对于甚至不存在于索引中但由用户提供的文档，也可以计算词条向量。 > 警告 > > 开始与结束的偏移量假设UTF-16编码被使用。如果要使用这些偏移量来从原始文本中获取词条，则应确保使用UTF-16对正在使用的子字符串进行编码。 ### 词条统计设置`term_statistics`为`true`（默认为`false`）将返回： - 总词频（所有文件中的词条频率） - 文档频率（包含词条的文档数）默认情况下这些值不返回,因为词条统计数据会严重影响性能。 ### 字段统计将`field_statistics`设置为`false`（默认值为true）将省略： - 文档数（包含此字段的文档数） - 文档频率的总和（本字段中所有词条的文档频率的总和） - 词频的总和（该字段中每个词条的词频的总和） ### 词条过滤使用参数`filter`，返回的词条也可以根据其`tf-idf`分数进行过滤。这可能是有用的良好特征向量，以便找到文档。此功能的工作方式与[More Like This Query](../Query_DSL/Specialized_queries/More_Like_This_Query.md)的[第二章节](../Query_DSL/Specialized_queries/More_Like_This_Query.md#mlt-query-term-selection)相似。参见示[例5](#docs-termvectors-terms-filtering)的使用。支持以下子参数：参数名描述`max_num_terms`每个字段必须返回的最大词条数。默认为`25`。`min_term_freq`在源文档中忽略少于此频率的单词。默认为`1`。`max_term_freq`在源文档中忽略超过此频率的单词。默认为无界。`min_doc_freq`忽略文档频率少于此参数的词条。默认为`1`。`max_doc_freq`忽略文档频率大于此参数的词条。默认为无界。`min_word_length`字词长度低于此参数的将被忽略。默认为`0`。`max_word_length`字词长度大于此参数的将被忽略。默认为无界（`0`）。## 行为词条和字段统计数据不准确。删除的文件不被考虑。这些信息只能用于所请求文档所在的分片。因此，术语和字段统计信息仅用作相对度量，而绝对数字在此上下文中无意义。默认情况下，当请求人造文档的词条向量时，随机选择获取统计信息的分片。使用`routing`将命中特定的分片。 ### 示例：返回存储词条向量首先，我们创建一个存储词条向量、有效载荷等的索引： ``` PUT /twitter/ { "mappings": { "tweet": { "properties": { "text": { "type": "text", "term_vector": "with_positions_offsets_payloads", "store" : true, "analyzer" : "fulltext_analyzer" }, "fullname": { "type": "text", "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，我们添加一些文档： ``` PUT /twitter/tweet/1 { "fullname" : "John Doe", "text" : "twitter test test test " } PUT /twitter/tweet/2 { "fullname" : "Jane Doe", "text" : "Another twitter test ..." } ``` 以下请求返回文档`1`（John Doe）中字段`text`的所有信息和统计信息： ``` GET /twitter/tweet/1/_termvectors { "fields" : ["text"], "offsets" : true, "payloads" : true, "positions" : true, "term_statistics" : true, "field_statistics" : true } ``` 响应： ``` { "_id": "1", "_index": "twitter", "_type": "tweet", "_version": 1, "found": true, "took": 6, "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 } } } } } ``` ### 示例：自动生成词条向量未明确存储在索引中的词条向量将自动计算。以下请求返回文档`1`中字段的所有信息和统计信息，即使词条尚未明确存储在索引中。请注意，对于字段`text`，术语不会重新生成。 ``` GET /twitter/tweet/1/_termvectors { "fields" : ["text", "some_field_without_term_vectors"], "offsets" : true, "positions" : true, "term_statistics" : true, "field_statistics" : true } ``` ### 示例：人造文档还可以为人造文档生成词条向量，也就是生成索引中不存在的文档。例如，以下请求将返回与示例1中相同的结果。所使用的映射由索引和类型确定。如果动态映射打开（默认），则不在原始映射中的文档字段将被动态创建。 ``` GET /twitter/tweet/_termvectors { "doc" : { "fullname" : "John Doe", "text" : "twitter test test test" } } ``` #### Per-field 分析器另外，可以通过使用`per_field_analyzer`参数来提供不同于当前的分析器。这对于以任何方式生成词条向量是有用的，特别是在使用人造文档时。当为已经存储的词条向量提供分析器时，将重新生成项向量。 ``` GET /twitter/tweet/_termvectors { "doc" : { "fullname" : "John Doe", "text" : "twitter test test test" }, "fields": ["fullname"], "per_field_analyzer" : { "fullname": "keyword" } } ``` 响应： ``` { "_index": "twitter", "_type": "tweet", "_version": 0, "found": true, "took": 6, "term_vectors": { "fullname": { "field_statistics": { "sum_doc_freq": 2, "doc_count": 4, "sum_ttf": 4 }, "terms": { "John Doe": { "term_freq": 1, "tokens": [ { "position": 0, "start_offset": 0, "end_offset": 8 } ] } } } } } ``` ### 示例：词条过滤最后，返回的词条可以根据他们的`tf-idf`分数进行过滤。在下面的例子中，我们从具有给定“plot”字段值的人造文档中获取三个“interesting”的关键字。请注意，关键字“Tony”或任何停止词不是响应的一部分，因为它们的`tf-idf`必须太低。 ``` 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, "positions": false, "offsets": false, "filter" : { "max_num_terms" : 3, "min_term_freq" : 1, "min_doc_freq" : 1 } } ``` 响应： ``` { "_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 } } } } } ```