文章目錄

• • 1. Term Vectors 簡介
  • • 1. 返回值
    • 2. term過濾
    • 3. 示例：自動生成term向量
    • 4. 示例：request 中傳入doc
    • 5. Per-field 分析器
    • 6. 示例：term過濾

1. Term Vectors 簡介

Term Vectors（term向量）
返回特定文檔field中的term的信息和統計信息。文檔可以存儲在索引中或由request提供。term向量請求的結果默認為實時的，不是近實時的。這可以通過將realtime參數設置為false來更改為非實時的。

GET /twitter/_termvectors/1

也可以使用url中的參數指定檢索信息的field：

GET /twitter/_termvectors/1?fields=message

或通過在請求主體中添加請求的field（參見下面的示例）。也可以使用通配符指定field，類似于多匹配查詢

注意

請注意/_termvector的使用方式在2.0中已廢棄，請使用_termvectors替代。

1. 返回值

請求可以得到三種類型的值：term信息，term統計和field統計。默認情況下，所有term信息與field統計信息都會被返回，但不包含term統計信息。

term信息

在field中的詞頻（總是返回）

term位置（positions: true）

開始與結束的offset（offsets: true）

term payload信息（payloads: true），會使用base64編碼

如果請求的信息沒有存儲在索引中，會嘗試進行即時計算。另外，也可以基于請求方提供的doc計算term向量的信息。
也就是說mapping中不需要單獨定義term_vector 的mapping param ,但是使用的時候有時候表現有些奇怪。
比如我使用

GET seats/_termvectors/8092

可能無法召回vector信息，但是增加fields字段參數，比如下面，就可以獲取到vector信息了

GET seats/_termvectors/8092?fields=actors

注意

offset 的start和end 是跟軍UTF-16編碼來計算的。如果要使用這些offset來從原始文本中獲取term，則應確保使用UTF-16對正在使用的子字符串進行編碼。

term統計
設置term_statistics為true（默認為false）將返回：

總詞頻（所有文件中的term頻率）tf

文檔頻率（包含term的文檔數）df

默認情況下這些值不返回,因為term統計數據會嚴重影響性能。

field統計
將field_statistics設置為false（默認值為true）將省略：

文檔數（包含此field的文檔數）

文檔頻率的總和（本field中所有term的文檔頻率的總和）

詞頻的總和（該field中每個term的總詞頻的總和）

2. term過濾

可以根據term向量的tf-idf特性來對term向量進行過濾，這個有助于篩選比較有用的特診向量。
可以使用以下參數

max_num_terms: 每個field必須返回的最大term數。默認為25。

min_term_freq: 在源文檔中忽略少于此頻率的單詞。默認為1。

max_term_freq: 在源文檔中忽略超過此頻率的單詞。默認為無界。

min_doc_freq: 忽略文檔頻率少于此參數的term。默認為1。

max_doc_freq: 忽略文檔頻率大于此參數的term。默認為無界。

min_word_length: 字詞長度低于此參數的將被忽略。默認為0。

max_word_length: 字詞長度大于此參數的將被忽略。默認為無界（0）。

term和field統計信息不是精準的。刪除的doc不會被統計。而且僅針對請求文檔所在的分片檢索信息。因此，term和field的統計信息只是作為相對的參考信息，準確的數字沒有意義，。默認情況下，當請求的時候攜帶doc文檔的時候，會隨機選擇一個碎片來獲取統計數據。有routing的話僅使用路由來命中特定的分片。

示例：返回存儲term向量
首先，我們創建一個存儲term向量、有payload等的索引：

PUT /twitter { "mappings": {"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，我們添加一些文檔：

PUT /twitter/_doc/1 {"fullname" : "John Doe","text" : "twitter test test test " }PUT /twitter/_doc/2 {"fullname" : "Jane Doe","text" : "Another twitter test ..." }

以下請求返回文檔1（John Doe）中fieldtext的所有信息和統計信息：

GET /twitter/_termvectors/1 {"fields" : ["text"],"offsets" : true,"payloads" : true,"positions" : true,"term_statistics" : true,"field_statistics" : true }返回{"_id": "1","_index": "twitter","_type": "_doc","_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}}}} }

3. 示例：自動生成term向量

未明確存儲在索引中的term向量將自動計算。以下請求返回文檔1中field的所有信息和統計信息，即使term尚未明確存儲在索引中。請注意，對于text這個field，因為設置mapping的時候指定了term_vector mapping param，所以這個字段的termvector不會重新生成。

GET /twitter/_termvectors/1 {"fields" : ["text", "some_field_without_term_vectors"],"offsets" : true,"positions" : true,"term_statistics" : true,"field_statistics" : true }

some_field_without_term_vectors 代表了沒有term_vectors屬性的字段

4. 示例：request 中傳入doc

還可以為request中的doc生成term向量，也就是生成索引中不存在的文檔。例如，以下請求將返回與示例1中相同的結果。所使用的映射由索引和類型確定。

如果動態映射打開（默認），則不在原始映射中的文檔field將被動態創建。

GET /twitter/_termvectors {"doc" : {"fullname" : "John Doe","text" : "twitter test test test"} }

5. Per-field 分析器

另外，可以通過使用per_field_analyzer參數來提供不同于當前的分析器。這對于以任何方式生成term向量是有用的，特別是在使用request中的doc時。當為已經存儲的term向量提供分析器時，將重新生成項向量。

GET /twitter/_termvectors {"doc" : {"fullname" : "John Doe","text" : "twitter test test test"},"fields": ["fullname"],"per_field_analyzer" : {"fullname": "keyword"} }

響應：

{"_index": "twitter","_type": "_doc","_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}]}}}} }

6. 示例：term過濾

最后，返回的term可以根據他們的tf-idf分數進行過濾。在下面的例子中，我們從具有給定“plot”field值的request中的doc中獲取三個“interesting”的關鍵字。請注意，關鍵字“Tony”或任何停止詞不是響應的一部分，因為它們的tf-idf必須太低。

GET /imdb/_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} }

響應：

{"_index": "imdb","_type": "_doc","_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}}}} }

總結

以上是生活随笔為你收集整理的12.term_vectors查看的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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