面试题：ElasticSearch短语匹配查询语义理解优化的常见方法

Question

在ElasticSearch中，对于短语匹配查询，为了优化其语义理解，常见的方法有哪些？请至少列举3种并简要说明原理。

Answer 1

1. 同义词扩展：
   • 原理：通过构建同义词表，将查询短语中的词替换为其同义词，扩大查询范围。例如，对于“汽车”这个词，将其同义词“轿车”“机动车”等也纳入查询，使得查询能匹配更多相关文档，增强语义理解。这样可以捕捉到表达相同或相近意思但用词不同的内容。
2. 词干提取与词形还原：
   • 原理：词干提取是将单词简化为词干形式，比如将“running”“runs”等统一处理为“run”；词形还原是将单词还原为字典中的基本形式，如“went”还原为“go”。通过这种方式，不同形式但语义相近的词在查询时能被统一对待，提高语义匹配的准确性，使查询不局限于特定的词形变化。
3. 语义模型（如Word2Vec、GloVe）：
   • 原理：这些语义模型通过对大量文本数据的学习，构建词与词之间的语义关系向量空间。在短语匹配查询时，将查询短语中的词转换为向量，利用向量间的相似度（如余弦相似度）来衡量词与文档中词的语义相近程度，不仅考虑词的字面匹配，还能捕捉语义层面的联系，从而优化语义理解。
4. 基于知识图谱：
   • 原理：知识图谱包含丰富的实体和实体间关系信息。在短语匹配查询时，可以利用知识图谱中的信息，例如实体的类别、属性以及实体间的关联关系等，对查询短语进行语义丰富和扩展。比如查询“苹果”，若知识图谱中“苹果”与“水果”“乔布斯”等有联系，可将相关信息融入查询，使查询更具语义深度，匹配到更全面的相关文档。