面试题：ElasticSearch Term向量返回值如何影响搜索相关性计算

Question

假设你正在优化一个基于ElasticSearch的搜索系统，搜索相关性至关重要。请分析Term向量的返回值（如词频、位置信息等）是怎样影响搜索相关性计算的，并且举例说明如何利用这些返回值来调整相关性算法以提升搜索效果。

Answer 1

Term向量返回值对搜索相关性计算的影响

1. 词频（Term Frequency, TF）
   • 影响：词频表示一个词在文档中出现的次数。较高的词频通常意味着该词在文档主题中更为重要。在搜索相关性计算中，包含搜索词且词频高的文档可能与搜索查询更相关。例如，在一篇关于“苹果”产品的文档中，“苹果”一词出现多次，相比于“苹果”仅出现一次的文档，从词频角度，前者与搜索“苹果产品”的相关性可能更高。
   • 原理：搜索引擎在计算相关性分数时，词频常作为一个因子。一般来说，词频越高，相关性分数在这一维度上会相应增加，但通常会进行一些归一化处理，以避免长文档因词频天然较高而获得过高分数。
2. 位置信息（Position Information）
   • 影响：位置信息记录了词在文档中的具体位置。如果搜索词在文档开头附近出现，可能暗示该文档与搜索查询紧密相关，因为文档开头往往会阐述核心主题。例如，一篇新闻报道开头就提到“特斯拉发布新车型”，对于搜索“特斯拉新车型”的查询，此文档相关性较高。
   • 原理：可以通过给不同位置的词赋予不同权重来影响相关性计算。比如，开头位置的词权重较高，越往后权重逐渐降低，以此反映位置对相关性的影响。
3. 偏移量（Offset）
   • 影响：偏移量指示词在文档中的起始和结束位置。它有助于理解词在文档上下文的具体情况。例如，在处理多义词时，结合偏移量获取词周围的上下文，可以更准确判断文档与搜索词的相关性。比如“苹果”一词，若偏移量指向的上下文提到“果园”，则可能是指水果苹果；若提到“科技公司”，则可能指苹果公司，从而影响与不同搜索意图的相关性。
   • 原理：通过分析偏移量对应的上下文，可以更精准地匹配搜索意图，调整相关性分数。

利用返回值调整相关性算法提升搜索效果的示例

1. 基于词频的调整
   • 算法调整：在传统的TF - IDF（Term Frequency - Inverse Document Frequency）算法基础上，对词频部分进行细化。例如，引入Kullback - Leibler散度来衡量文档中词频分布与整个语料库词频分布的差异，以此调整词频在相关性计算中的权重。假设我们有文档集合$D$，对于每个文档$d \in D$，计算词$t$在文档$d$中的词频$TF(t, d)$，以及词$t$在整个语料库中的词频$TF(t, D)$。通过以下公式计算Kullback - Leibler散度： [KL(TF(t, d) || TF(t, D))=\sum_{t}TF(t, d)\log\frac{TF(t, d)}{TF(t, D)}] 然后根据这个散度值来调整词频在相关性计算中的权重，散度值越大，说明该词在文档中的分布与语料库差异越大，可能对文档主题越关键，赋予更高权重。
   • 示例：对于搜索“人工智能发展趋势”，在文档$d_1$中“人工智能”词频为10，在语料库中平均词频为5；在文档$d_2$中“人工智能”词频为8，在语料库中平均词频为6。通过计算Kullback - Leibler散度，$d_1$的散度值可能更大，说明“人工智能”在$d_1$中相对语料库分布更独特，在相关性计算中给予$d_1$更高的分数，从而提升$d_1$的搜索排名。
2. 结合位置信息的调整
   • 算法调整：定义一个位置权重函数$w(p)$，其中$p$是词在文档中的位置。例如，$w(p)=\frac{1}{1 + \alpha p}$，$\alpha$是一个可调节参数。当计算文档与搜索查询的相关性分数时，对于每个匹配的词，将其词频与位置权重相乘后再纳入相关性计算。假设搜索词$q$在文档$d$中有匹配词$t$，词频为$TF(t, d)$，位置为$p$，则该词对相关性分数$S$的贡献为$S_{t}=TF(t, d)\times w(p)$。
   • 示例：对于搜索“大数据应用场景”，在文档$d$中“大数据”出现在开头位置$p = 1$，“应用场景”出现在较靠后位置$p = 100$。假设词频$TF(大数据, d)=5$，$TF(应用场景, d)=3$，$\alpha = 0.01$。则“大数据”对相关性分数贡献为$5\times\frac{1}{1 + 0.01\times1}\approx4.95$，“应用场景”对相关性分数贡献为$3\times\frac{1}{1+0.01\times100}=1.5$。在综合计算文档相关性分数时，“大数据”因位置靠前贡献更大，更能体现开头位置词对相关性的重要性，提升与搜索查询相关度高的文档排名。
3. 利用偏移量和上下文的调整
   • 算法调整：当获取到搜索词的偏移量后，提取词周围一定窗口大小（例如前后各10个词）的上下文。对上下文进行分析，比如使用词向量模型（如Word2Vec或BERT）计算上下文与搜索词的语义相似度。假设搜索词为$q$，通过偏移量获取的上下文为$C$，利用预训练模型得到上下文向量$v_C$和搜索词向量$v_q$，计算它们的余弦相似度$sim(v_C, v_q)$。将这个相似度作为一个因子纳入相关性计算，如$S = S_{base}\times sim(v_C, v_q)$，其中$S_{base}$是原本不考虑上下文时的相关性分数。
   • 示例：搜索“银行利率”，文档中有“银行”一词，通过偏移量获取其上下文“附近有一家银行，办理业务很方便”，此上下文与“银行利率”语义相似度低。另一个文档中“银行利率最近有所调整”，上下文与搜索词语义相似度高。在相关性计算时，后一个文档因上下文语义相似度高，其相关性分数$S$会相对更高，从而在搜索结果中排名更靠前。