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elasticsearch如何使用Ngram實(shí)現(xiàn)任意位數(shù)手機(jī)號搜索

更新時間：2024年05月17日 09:35:38 作者：it噩夢

Ngram是一種基于統(tǒng)計(jì)語言模型的算法,Ngram基本思想是將文本里面的內(nèi)容按照字節(jié)大小進(jìn)行滑動窗口操作,形成長度是N的字節(jié)片段序列,這篇文章主要介紹了elasticsearch使用Ngram實(shí)現(xiàn)任意位數(shù)手機(jī)號搜索,需要的朋友可以參考下

Ngram自定義分詞案例

當(dāng)對keyword類型的字段進(jìn)行高亮查詢時，若值為123asd456，查詢sd4，則高亮結(jié)果是＜em＞123asd456＜em＞。那么，有沒有辦法只對sd4高亮呢？用一句話來概括問題：明明只想查詢ID的一部分，但高亮結(jié)果是整個ID串，此時應(yīng)該怎么辦？

實(shí)戰(zhàn)問題拆解

###定義索引
PUT my_index_0602
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "phoneNum": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}
####批量寫入數(shù)據(jù)
POST my_index_0602/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"phoneNum":"13511112222"}
{"index":{"_id":2}}
{"phoneNum":"13844248474"}
###執(zhí)行模糊檢索和高亮顯示
POST my_index_0602/_search
{
  "highlight": {
    "fields": {
      "phoneNum": {}
    }
  },
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "wildcard": {
            "phoneNum": "*1111*"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

高亮檢索結(jié)果如下。

也就是說，整個字符串都呈現(xiàn)為高亮狀態(tài)了，沒有達(dá)到預(yù)期。

檢索過程中選擇使用wildcard是為了解決子串匹配的問題，wildcard的實(shí)現(xiàn)邏輯類似于MySQL的like模糊匹配。傳統(tǒng)的text標(biāo)準(zhǔn)分詞器，包括中文分詞器ik、英文分詞器english、standard等都不能解決上述子串匹配問題。

而實(shí)際業(yè)務(wù)需求是這樣的：一方面要求輸入子串能召回全串；另一方面要求檢索的子串實(shí)現(xiàn)高亮。對此，只能更換一種分詞來實(shí)現(xiàn)，即Ngram。

Ngram分詞器定義

Ngram分詞定義

Ngram是一種基于統(tǒng)計(jì)語言模型的算法。Ngram基本思想是將文本里面的內(nèi)容按照字節(jié)大小進(jìn)行滑動窗口操作，形成長度是N的字節(jié)片段序列。此時每一個字節(jié)片段稱為gram。對所有g(shù)ram的出現(xiàn)頻度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并且按照事先設(shè)定好的閾值進(jìn)行過濾，形成關(guān)鍵gram列表，也就是這個文本的向量特征空間。列表中的每一種gram就是一個特征向量維度。

該模型基于這樣一種假設(shè)，第N個詞的出現(xiàn)只與前面N-1個詞相關(guān)，而與其他任何詞都不相關(guān)，整句的概率就是各個詞出現(xiàn)概率的乘積。這些概率可以通過直接從語料中統(tǒng)計(jì)N個詞同時出現(xiàn)的次數(shù)得到。常用的是二元的Bi-Gram（二元語法）和三元的Tri-Gram（三元語法）。

Ngram分詞示例

以“你今天吃飯了嗎“這一中文句子為例，它的Bi-Gram分詞結(jié)果如下。

Ngram分詞應(yīng)用場景

場景1：文本壓縮、檢查拼寫錯誤、加速字符串查找、文獻(xiàn)語種識別。

場景2：自然語言處理自動化領(lǐng)域得到新的應(yīng)用。如自動分類、自動索引、超鏈的自動生成、文獻(xiàn)檢索、無分隔符語言文本的切分等。

場景3：自然語言的自動分類功能。針對Elasticsearch檢索，Ngram針對無分隔符語言文本的分詞（比如手機(jī)號檢索），可提高檢索效率（相較于wildcard檢索和正則匹配檢索來說）

Ngram分詞實(shí)戰(zhàn)

###定義索引
PUT my_index_0603
{
    "settings":{
        "number_of_shards":1,
        "number_of_replicas":0,
        "index.max_ngram_diff" : 10,
        "analysis":{
            "analyzer":{
                "phoneNo_analyzer":{
                    "tokenizer": "phoneNo_analyzer"
                }
            },
            "tokenizer":{
                "phoneNo_analyzer":{
                    "type": "ngram",
                    "min_gram": 4,
                    "max_gram": 11,
                    "token_chars": [
                        "letter","digit"
                    ]
                }
            }
        }
    },
    "mappings":{
        "dynamic":"strict",
        "properties":{
            "phoneNo":{
                "type":"text",
                "analyzer": "phoneNo_analyzer"
            }
        }
    }
}
####批量寫入數(shù)據(jù)
POST my_index_0603/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"phoneNo":"13511112222"}
{"index":{"_id":2}}
{"phoneNo":"13844248474"}
POST my_index_0603/_analyze
{
  "analyzer": "phoneNo_analyzer",
  "text": "13511112222"
}
POST my_index_0603/_search
{
  "highlight": {
    "fields": {
      "phoneNo": {}
    }
  },
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match_phrase": {
            "phoneNo": "1111"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

到此這篇關(guān)于elasticsearch如何使用Ngram實(shí)現(xiàn)任意位數(shù)手機(jī)號搜索的文章就介紹到這了,更多相關(guān)elasticsearch任意位數(shù)手機(jī)號搜索內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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