面试题：ElasticSearch中Term向量返回值包含哪些主要部分及含义

Question

在ElasticSearch中，当获取Term向量时，其返回值通常包含多个部分。请详细阐述这些主要部分分别是什么，以及它们各自代表的含义。

Answer 1

• Terms：
  • 含义：包含文档中的各个词项。这些词项是经过分词等处理后从文档文本中提取出来的基本单元。例如，对于文本“我爱编程”，可能分词后得到“我”“爱”“编程”这些词项。
• Term Frequencies：
  • 含义：针对每个词项，给出该词项在文档中出现的频率。它反映了词项在文档中的相对重要性。比如词项“编程”在某文档中出现了5次，那么其词频就是5 。
• Positions（可选，取决于请求参数配置）：
  • 含义：记录每个词项在文档中的位置信息。即词项在原始文本中的偏移位置，可用于更精确的文本分析，如短语搜索等。例如词项“爱”在文本中的起始位置是2（假设以字符为单位） 。
• Offsets（可选，取决于请求参数配置）：
  • 含义：表示词项在原始文本中的起始和结束偏移量。通过这一信息可以准确定位词项在文本中的具体位置范围。如词项“编程”起始偏移量为3，结束偏移量为5（假设以字符为单位） 。
• Payloads（可选，取决于索引时的配置）：
  • 含义：可以携带与词项相关的额外信息。这些信息可以在索引时设置，在获取Term向量时一同返回，通常用于存储一些自定义的与词项紧密关联的数据 。