面试题：ElasticSearch Term向量过滤的复杂场景应用与定制

1. 设计思路

理解词汇特性：深入研究不同语言的词汇特性，例如中文的词与词之间没有空格分隔，而英文则有明显的单词边界等。这有助于在构建Term向量时进行针对性处理。
语义相似性度量：选择合适的语义相似性度量方法，如余弦相似度、Jaccard相似度等。对于语义相似性过滤，需要将文档转换为向量空间模型中的向量表示，以便计算相似度。
避免误判：通过引入权重机制，对不同语言中重要的词汇给予更高的权重，减少误判可能性。同时，利用机器学习或深度学习模型进行预训练，学习不同语言词汇间的语义关系，辅助过滤。

2. 实现步骤

数据预处理：
- 分词：针对不同语言使用不同的分词策略。例如，对于英文可使用标准分词器按空格分词；对于中文可使用结巴分词等第三方分词工具。在ElasticSearch中可通过自定义分析器实现，如下是一个简单的中文自定义分析器示例：

{
    "analysis": {
        "analyzer": {
            "chinese_analyzer": {
                "type": "custom",
                "tokenizer": "ik_max_word",
                "filter": ["lowercase"]
            }
        }
    }
}

- **停用词处理**：去除不同语言中的停用词，不同语言有各自的停用词表。在ElasticSearch中可以在分析器的filter部分添加停用词过滤。

2. 构建Term向量： - ElasticSearch插件：使用ElasticSearch内置的Term Vector API来构建Term向量。例如，在索引文档时，可以使用如下请求：

PUT /your_index/_doc/1
{
    "text": "your multi - language text",
    "term_vector": "yes"
}

- **向量表示**：将文档中的词汇转换为向量形式，可采用词袋模型（Bag of Words）或TF - IDF（Term Frequency - Inverse Document Frequency）等方法，根据Term向量计算文档的向量表示。

3. 语义相似性过滤： - 计算相似度：利用ElasticSearch的脚本查询功能，结合选择的相似度度量方法（如余弦相似度）进行计算。例如，使用Painless脚本实现余弦相似度计算：

double dotProduct = 0;
double norm1 = 0;
double norm2 = 0;
for (int i = 0; i < doc['vector1'].length; i++) {
    dotProduct += doc['vector1'][i] * doc['vector2'][i];
    norm1 += doc['vector1'][i] * doc['vector1'][i];
    norm2 += doc['vector2'][i] * doc['vector2'][i];
}
return dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));

- **设置阈值**：根据业务需求设置相似度阈值，只有相似度高于阈值的文档才会被保留。

4. 避免误判： - 权重调整：通过分析不同语言的词汇特点，手动或通过机器学习算法为不同词汇设置权重。例如，对于一些在特定语言中有重要语义的词汇，提高其在相似度计算中的权重。 - 模型辅助：可以使用预训练的语言模型（如BERT等），将文档嵌入到语义空间中，利用模型学习到的语义关系进行过滤，减少误判。在ElasticSearch中可以通过插件集成外部模型预测结果，辅助过滤条件。

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面试题：ElasticSearch Term向量过滤的复杂场景应用与定制

知识考点

面试题答案

1. 设计思路

2. 实现步骤