ES打分机制

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分类专栏： # Elasticsearch 学习笔记文章标签： elasticsearch

于 2024-06-14 14:14:49 首次发布

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打分机制

文档打分的运作机制：TF-IDF

Lucene 和 es 的打分机制是一个公式。将查询作为输入，使用不同的手段来确定每一遍文档的得分，将每一个因素最后通过公式综合起来，返回该文档的最终得分。这个综合考量的过程，就是我们希望相关的文档被优先返回的考量过程。在Lucene和es中这种相关性称为得分。

在开始计算得分之前，es使用了被搜索词条的频率和它有多常见来影响得分，从两个方面理解：

一个词条在某篇文档中出现的次数越多，该文档就越相关
一个词条如果在不同的文档中出现的次数越多，它就越不相关

词频：TF

考虑一篇文档得分的首要方式，是查看一个词条在文档中出现的次数，比如某篇围绕es的打开展开的，那么文章中肯定会多次出现相关字眼，当查询时，我们认为该文章更符合，所以，该篇文档的得分会更高。

逆文档频率：IDF

相比于词频，逆文档频率稍微显复杂，如果一个词条在索引中的不同文档出现的次数越多，那么它就越不重要

例子：

The rules-which require employees to work from 9 am to 9 pm
In the weeks that followed the creation of 996.ICU in March
The 996.ICU page was soon blocked on multiple platforms including the messaging tool WeChat and the UC Browser.

假如es索引中，有上述3篇文档：

词条ICU的文档频率是2,因为它出现在2篇文章中，文档的的逆源自得分乘以1/DF,DF是该词条的文档频率，这就意味着，由于ICU 词条拥有更高的文档频率，所以，它的权重会降低。
词条the的文档频率是3，它在3篇文章都出现了，注意：尽管the在后两篇文档都出现两次，但是它的词频还是3,因为，逆文档词频只检查词条是否出现在某篇文档中，而不检查它在这篇文档中出现了多少次，那是词频该干的事。

逆文档词频是一个重要的因素，用来平衡词条的词频。比如我们搜索the 996.ICU。单词the几乎出现在所有的文档中(中文中比如的)，如果这个不被均衡一下，那么the的频率将完全淹没996.ICU。所以，逆文档词频就有效的均衡了the这个常见词的相关性影响。以达到实际的相关性得分将会对查询的词条有一个更准确地描述。

当词频和逆文档词频计算完成，就可以使用TF-IDE公式来计算文档的得分了。

Lucene评分公

之前讨论Lucene默认评分公式被称为TF-IDF,一个基于词频和逆文档词频的公式。Lucene实用评分公式如下：
在这里插入图片描述

词条的词频越高，得分越高；相似地，索引中词条越罕见，逆文档频率越高，其中在加上商调和因子查询标准化，调和因子考虑了搜索过多少文档以及发现了多少词条；查询标准化，是试图让不同的查询结果具有可比性。我们称这种默认的打分方法时TF-IDF和向量空间模型(vector space model)的结合。

其他打分方法

除了TF-IDF结合向量空间模型的实用评分模式，是es和Lucene最为主流的评分机制，但这并不是唯一的，除了TF-IDF这种实用模型之外，其他的模型包括：

Okapi BM25
随机性分歧（Divergence from randomness），即DFR相似度
LM Dirichlet相似度
LM Jelinek Mercer相似度。

这里简要的介绍BM25几种主要设置，即k1、b和discount_overlaps:

k1和b是数值的设置，用于调整得分是如何计算的。
k1控制对于得分而言词频（TF）的重要性。
b是介于0 ~ 1之间的数值，它控制了文档篇幅对于得分的影响程度。
默认情况下，k1设置为1.2，而b则被设置为0.75
discount_overlaps的设置用于告诉es，在某个字段中，多少个分词出现在同一位置，是否应该影响长度的标准化，默认值是true。

配置打分模型

简要配置BM25打分模型

BM25是一种基于概率的打分框架。

PUT w2
{
  "mappings": {
    "doc": {
      "properties": {
        "title": {
          "type": "text",
          "similarity": "BM25"
        }
      }
    }
  }
}

PUT w2/doc/1
{
  "title":"The rules-which require employees to work from 9 am to 9 pm"
}

PUT w2/doc/2
{
  "title":"In the weeks that followed the creation of 996.ICU in March"
}

PUT w2/doc/3
{
  "title":"The 996.ICU page was soon blocked on multiple platforms including the messaging tool WeChat and the UC Browser."
}

GET w2/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "the 996"
    }
  }
}

上例是通过similarity参数来指定打分模型。只有查询，还是当数据比较大的时候

为BM25配置高级的settings

PUT w3
{
  "settings": {
    "index": {
      "analysis": {
        "analyzer":"ik_smart"
      }
    },
    "similarity": {
      "my_custom_similarity": {
        "type": "BM25",
        "k1": 1.2,
        "b": 0.75,
        "discount_overlaps": false
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "doc": {
      "properties": {
        "title": {
          "type": "text",
          "similarity":"my_custom_similarity"
        }
      }
    }
  }
}

PUT w3/doc/1
{
  "title":"The rules-which require employees to work from 9 am to 9 pm"
}

PUT w3/doc/2
{
  "title":"In the weeks that followed the creation of 996.ICU in March"
}

PUT w3/doc/3
{
  "title":"The 996.ICU page was soon blocked on multiple platforms including the messaging tool WeChat and the UC Browser."
}

GET w3/doc/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "title": "the 996"
    }
  }
}

配置全局打分模型

如果我们要使用某种特定的打分模型，并且希望应用到全局，那么就在elasticsearch.yml配置文件中加入：

index.similarity.default.type: BM25

boosting

boosting是一个用来修改文档相关性的程序。boosting有两种类型：

索引的时候，比如我们在定义mappings的时候
查询一篇文章的时候

这两种方式都可以提升一篇文档的得分。需要注意的是：在索引期间修改文档的boosting是存储在索引中的，要想修改boosting必须重写索引该篇文档。

索引期间的boosting

PUT w4
{
  "mappings": {
    "doc": {
      "properties": {
        "name": {
          "boost": 2.0,
          "type": "text"
        },
        "age": {
          "type": "long"
        }
      }
    }
  }
}

一般不建议这样写，因为一旦映射建立完成，那么所有的name字段都会自动拥有一个boost值。要想修改这个值，那么必须重新索引文档；另外一个原因是：boost值是以降低精准度的数值存储在Lucene内部的索引结构中。只有一个字节用于存储浮点型数值(存不下就损失精度了)，所以，计算文档的最终得分时可能会损失精度。最后，boost是应用与词条的。因此，再被boost的字段中如果匹配上了多个词条，就意味着计算多次的boost，这将会进一步增加字段的权重，可能会影响最终的文档的得分。

查询期间的boosting

在es中，几乎所有的查询类型都支持boost，如下，在查询期间，使用match查询进行boosting

PUT w5
{
  "mappings":{
    "doc":{
      "properties": {
        "title": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word"
        },
        "content": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
}

PUT w5/doc/1
{
  "title":"Lucene is cool",
  "content": "Lucene is cool"
}

PUT w5/doc/2
{
  "title":"Elasticsearch builds on top of lucene",
  "content":"Elasticsearch builds on top of lucene"
}

PUT w5/doc/3
{
  "title":"Elasticsearch rocks",
  "content":"Elasticsearch rocks"
}

查询：

GET w5/doc/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "title":{
              "query": "elasticserach rocks",
              "boost": 2.5
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "content": "elasticserach rocks"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

就对应最终得分而言，content字段，加了boost的title查询更有影响力。也只有在bool查询中，boost更有意义。

跨越多个字段的查询

boost也可以用于multi_match查询

GET w5/doc/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "elasticserach rocks",
      "fields": ["title", "content"],
      "boost": 2.5
    }
  }
}

除此之外，我们还可以使用特殊的语法，只为特定的字段指定一个boost。通过在字段名称后添加一个^符号和boost的值。告诉es只需要对那个字段进行boost

GET w5/doc/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "elasticserach rocks",
      "fields": ["title^3", "content"]
    }
  }
}

上例中，title字段被boost了3被。

需要注意的是：在使用boost的时候，无论是字段或者词条，都是按照相对值来boost的，而不是乘以乘数。如果对于所有的待搜索词条boost了同样的值，那么就像没有boost一样。因为Luncene会标准化boost的值。如果boost一个字段的4倍，不是意味着该字段的得分就是乘以4的结果。