Elasticsearch 在网页摘要计算中的优化实践

导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。 笔者小组负责网页摘要高亮计算， 本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。文章作者：魏征，CSIG 智慧零售数据中心大数据工程师。

一、项目背景

通用搜索引擎，细分模块包括网页搜索、图片搜索、视频搜索、新闻搜索等，国际化市场同时需要支持主流市场语言。笔者的项目组是网页搜索下的网页摘要高量计算，产品一期市场覆盖西欧国家，所以网页摘要计算需要支持英语、法语、德语、意大利语、西班牙语等。通用搜索引擎架构分为离线和在线两部分，离线主要是网络爬虫、属性打标、数据抽取、分词计算/索引创建等，在线包括用户意图识别、输入纠错、网页/图片/视频/召回和排序、广告投放、特效卡片（天气、股票、交通）等。如下是周明老师的一张通用搜索引擎架构图，细节请参考https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/ming-zhou-nlp-search-engine

网页查询属于上图中的在线模块，上下流程分为： ① 网页基础召回，即粗排，用户输入关键词从 ES 索引中命中大量的基于 scorer 基础排序后的网页 doc IDs；②网页精排，算法团队根据网页的实时属性库再次排序取出 TOP 10 的网页/文档 ID（即上图中的 Ten Blue Links）；③网页摘要高亮计算，根据 TOP 10 的网页 ID，在 ES 中查询出网页内容源数据和分词数据，使用Lucene/ES 的已有高亮计算功能（https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/highlighting.html），并结合网页场景的数据模型，计算出10个网页的摘要短文。

由于网络爬虫从互联网爬出的网页接近千亿，按网站的质量/流量，把网页分为3个等级分别存储在不同的3套 ES 集群，同时网页基础召回和摘要计算团队分开，一共6套 ES 集群。网页基础召回团队的 ES 集群存储倒排索引数据，职责对应上述的流程 ① ；摘要计算团队 ES 集群正排存储网页源数据和对应的分词数据，源数据都是文本，字段包括：网页 title、网页 meta、网页content，职责对应上述的流程 ③ 。

网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，支持西欧主流语言、中文、阿拉伯语等，产品评测网页摘要效果需要达到9.x分，接口时延 30ms 以内。 网页摘要文本拉丁语长度一般不超过160字符，中文长度一般不超过80字符。 输入【天山 昆仑山】，产品效果大概如下：

二、业务痛点

ES/Lucene 原生的摘要高亮计算模块只是基础的通用功能，无法满足网页搜索摘要业务的数据特征场景和业务诉求，需要在 ES/Lucene 已有的 BM25 模型上优化：

1. 防安全攻击，特殊字符转译/反转译处理

2. 正确分句模型优化：数据源是爬虫团队从 html 抽取，包含了各种短句，各种奇怪字符，短句之间无句子符号导致数据源不是理想状态的文本，ES/Lucene 使用的 jdk 的 BreakerIterator 无法正确分句

3. 语句过滤模型：超短语句过滤、奇怪字符超过句子长度百分比过滤、句子内部高量词重复/过多过滤、句子语义混乱过滤

4. 句子重复判定过滤模型：句子之间重复度过高过滤，使用编辑距离算法 Levenshtein Distance

5. 句子打分模型优化：摘要文本由网页的 meta 和 content 组合而出，基于已有的 BM25模型，需要补充多种打分因子：meta、content 的权重因子；句子长度与语句黄金长度偏差权重因子、语句在文本先后位置的权重因子、语句是否有标点符号权重因子

6. NLP 摘要过长截断优化：句子打分模型出来的文本过长，返回给用户的摘要文本长度，文本拉丁语一般不超过160字符，中文长度一般不超过80字符，引进 NLP 句子截断模型，语句截断后语意基础完成、无词组破损、句末非半句子符号

7. 饥饿处理：句子打分模型出来的文本过短，回补语句处理。

8. 特殊同义词处理：特殊网页（比如维基百科）处理，优化专业词条（比如名人的名字）全写/缩写在语句中高亮、拆分、打分处理。

三、工程三期演变

工程一期：侵入式修改 Lecene/ES 高亮计算源代码，结合网页数据特征、业务规则，实现独有分句模型、安全特殊字符处理、打分模型、饥饿处理等手段使摘要效果用户体验评测达到9.x分。

优点： 快速实现功能，满足研发进度；

缺点：

• 自研特性代码和 ES 开源耦合，后续维护升级困难；

• Lucene/ES 的摘要计算服务运行在 data node 节点，自研部分运行在 Coordinator node和 data node 节点；

• ES 查询接口是 QueryThenFetch 模型，当前业务数据只需正排存储（即 Fetch 查询），考虑业务耗时、存储模型和成本，未来使用 KV 数据库来代替 ES；

工程二期：摘要高亮计算代码独立成 ES 插件，使摘要计算完全运行在 coordinator 节点，达到计算和存储节点分离。

优点：

• 工程代码和 ES/Lucene 源代码分离，算法人员专注 NLP、相关性模型优化等高阶问题，团队人力分为大数据存储和模型算法，各司其职；

• 为后续的摘要计算微服务化场景做好铺垫；

缺点： 计算无法根据流量实时动态扩缩容；

工程三期：摘要高亮计算独立为微服务，数据存储使用基于 rocksDB 的分布式 KV 存储代替 ES存储。

优点：

• 借用流行的 springBoot 框架微服务化摘要计算接口，接口无状态，并部署在云上，根据流量实时自动扩所容；

• 数据存储使用 KV 降低成本

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