elasticsearch高亮之词项向量

一、什么是词项向量

词项向量(term vector)是有elasticsearch在index document的时候产生，其包含对document解析过程中产生的分词的一些信息，例如分词在字段值中的位置、开始和结束的字符位置、分词的元数据payloads等；

term vector是单独进行存储的，会额外多占用一杯的空间，所以elasticsearch默认情况下禁用词项向量，如果要启用，我们需要在字段的mapping中使用term_vector进行设置；

二、term_vector的配置选项

term vector支持以下配置选项

我们使用以下mapping配置，为text、fullname字段启用term vector；

PUT /term_vector_test/
{
    "mappings":{
        "_doc":{
            "properties":{
                "text":{
                    "type":"text",
                    "term_vector":"with_positions_offsets_payloads",
                    "store":true,
                    "analyzer":"standard"
                },
                "fullname":{
                    "type":"text",
                    "term_vector":"with_positions_offsets_payloads",
                    "analyzer":"standard"
                }
            }
        }
    },
    "settings":{
        "index":{
            "number_of_shards":1,
            "number_of_replicas":0
        }
    }
}

将以下两个document发送到elasticsearch进行index；

PUT /term_vector_test/_doc/1
{
  "fullname" : "John Doe",
  "text" : "twitter test test test "
}

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

三、查看term vector的数据结构

elasticsearch提供了_termvectors API，我们可以使用它来查看我们刚才index的doucment产生的term vector；

这个API每次只能查看特定的某个文档的term vector信息，我们可以通过url指定具体的document的_id;

term vector主要由term information、term statistics、field statistics构成，其中term information又分成了positions、offsets、payloads三个选项，我们可以通过请求的body的参数分别控制返回的信息；

下边我们查看id=1的文档的text字段的term vector信息；

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

通过返回的信息可以看到erm vecter由三部分组成

分词基本信息

term position，分词在字段值中的位置，可以看到分词test在字段中占据下标为1、2、3三个位置，而分词twitter占据下标为0的位置；

start and end offsets, 分词在字段值中字符开始和结束位置，可以看到分词twitter的start_offset和end_offset分别为0和7；

term payloads，分词的元数据，可以看到每个分词的payload都是d29yZA==，从这里可以到elasticsearch默认值为 word；

term frequency,分词在字段值中出现的频率，可以看到分词twitter的term_freq是 1；

分词统计信息

total term frequency，当前分词在所有文档的当前字段中出现的频率，可以看到twitter的ttf是2，test的ttf是4；

document frequency，当前字段包含当前分词的文档的数量，可以看到两个document的text字段都包含test及twitter,所以两者的doc_freq为2；

字段统计信息

document count, 包含当前字段的document数量，这里两个文档都包含text字段，所以doc_count为2；

sum of document frequencies，当前字段中所有分词对应的document frequency的加和，这里以下计算可以得到sum_doc_freq为6；

sum of total term frequencies,当前字段中所有分词对应的total term frequency的加和，这里以下计算可以得到sum_ttf为8；

{
  "_index" : "twitter",
  "_type" : "_doc",
  "_id" : "1",
  "_version" : 1,
  "found" : true,
  "took" : 0,
  "term_vectors" : {
    "text" : {
      "field_statistics" : {
        "sum_doc_freq" : 6,
        "doc_count" : 2,
        "sum_ttf" : 8
      },
      "terms" : {
        "test" : {
          "doc_freq" : 2,
          "ttf" : 4,
          "term_freq" : 3,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 1,
              "start_offset" : 8,
              "end_offset" : 12,
              "payload" : "d29yZA=="
            },
            {
              "position" : 2,
              "start_offset" : 13,
              "end_offset" : 17,
              "payload" : "d29yZA=="
            },
            {
              "position" : 3,
              "start_offset" : 18,
              "end_offset" : 22,
              "payload" : "d29yZA=="
            }
          ]
        },
        "twitter" : {
          "doc_freq" : 2,
          "ttf" : 2,
          "term_freq" : 1,
          "tokens" : [
            {
              "position" : 0,
              "start_offset" : 0,
              "end_offset" : 7,
              "payload" : "d29yZA=="
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

基于以下两点term statistics和field statistics并不是准确的；

删除的文档不会计算在内；

只计算请求文档所在的分片的数据；