面试题：ElasticSearch中Term向量的基本应用场景有哪些

Question

请简要阐述在ElasticSearch里，Term向量一般会被应用在哪些场景中，以及为什么这些场景适合使用Term向量？

Answer 1

应用场景

1. 相关性增强：在搜索场景中，通过Term向量可以了解文档中各个词项的重要程度等信息，从而更精准地计算文档与查询的相关性，提升搜索结果的质量。例如在电商搜索商品描述文档时，利用Term向量更好判断商品与用户搜索词的关联度。
2. 文档相似性计算：可基于Term向量来计算文档之间的相似度，用于推荐系统、聚类等。比如新闻推荐系统中，依据文章的Term向量找到相似的新闻进行推荐。
3. 自动摘要：分析文档的Term向量，根据词项在文档中的重要性等信息抽取关键句子生成自动摘要。

适合原因

1. 提供词项详细信息：Term向量包含词项在文档中的位置、频率等，这些信息为上述场景中的计算和分析提供了基础数据，有助于更准确地实现相关性计算、相似性度量等。
2. 反映文档内容特征：能有效体现文档的内容构成和重点，对于挖掘文档潜在关系、评估文档价值等有重要意义，从而在多种场景中发挥作用。