面试题：ElasticSearch中Term向量在文本分析场景有哪些常见应用？

Question

请阐述在ElasticSearch中，Term向量如何应用于文本的关键词提取、相似文档查找等文本分析场景，举例说明其工作原理和优势。

Answer 1

1. 关键词提取

• 工作原理：Term向量包含了文档中每个词项（term）的信息，如词频、位置等。在关键词提取时，通常依据词频和逆文档频率（IDF）等因素。ElasticSearch的Term向量能快速获取每个词在文档内的频率，高频词更有可能成为关键词。例如，在一篇科技类文档中，若“人工智能”出现的频率远高于其他词汇，结合其在整个索引中的IDF（若在少数文档中出现，IDF值高），则“人工智能”很可能是重要关键词。
• 优势：直接从Term向量获取词频信息，无需对文档进行全文扫描，效率高。同时，结合Term向量中的位置信息，还能了解关键词在文档中的分布，有助于筛选出更具代表性的关键词。

2. 相似文档查找

• 工作原理：ElasticSearch通过比较文档的Term向量来衡量文档之间的相似性。计算两个文档Term向量中共同词项的相似度得分，比如采用余弦相似度算法。假设有文档A和文档B，若它们都包含“大数据”“云计算”等词项，且这些词项在两个文档的Term向量中频率相近，那么文档A和B的相似度得分就会较高，被认为是相似文档。
• 优势：利用Term向量计算相似性时，由于向量中已包含词项统计等信息，计算过程相对简单快速。而且，即使文档长度不同，通过Term向量能更准确地捕捉语义相似性，而不仅仅依赖于词的简单匹配。