1、题记

题出有因：

有位医生朋友在QQ留言，说对于专业词汇，检索不到怎么办？ 

举例：搜索：痉湿暍病 结合了国内的多款分词插件，竟然搜索不到?

2、共性认知

2.1 为什么需要分词？

wildcard模糊匹配不也可以全字段模糊查询，进而得到结果呢？
但是，当文档结果集非常大，模糊匹配必然会有性能问题。

搜索引擎的为什么能快速检索到自己查询的关键字呢？倒排索引是以O(1)时间复杂度，一招解决问题的关键。

没有词语，怎么建立索引呢？于是，我们需要中文分词！

并且分词发生在用户查询和服务器建立索引时。

2.2 查全率 VS 查准率

查全率＝（检索出的相关信息量/系统中的相关信息总量）100% 

查准率＝（检索出的相关信息量/检索出的信息总量）100% 

前者是衡量检索系统和检索者检出相关信息的能力，后者是衡量检索系统和检索者拒绝非相关信息的能力。两者合起来，即表示检索效率。

3、Elasticsearch 多种检索类型选型指南

3.1 match检索

含义：精细化切词匹配，只要待匹配的语句中，有一个满足检索结果，就能匹配到。

场景：结果可能达不到实际开发预期。实际业务中但凡有精准度要求的都较少或几乎不使用。

举例：

1PUT doctor_index/_doc/4
2{
3  "content":"刘强东方才只是睡觉了,并没有违法"
4}

我输入检索词

“小王睡觉”

，也能匹配到上面的content。

3.2match_phrase:短语匹配

含义：相比match，更强调多个分词结果和顺序，都要完整匹配才能检索到。
场景：实战应用中会较多使用，结合slop调整顺序和精度。

3.3 query_string

含义：支持与（AND）、或（OR）、非（NOT）的匹配。

场景：有与或非多值匹配的场景，无需单独再开发，开箱即用。底层的关键词实际走的是match_phrase，

不过多个参数（如：default_operator，phrase_slop等）可控制调整精度。
举例：

1GET /_search
2{
3    "query": {
4        "query_string" : {
5            "default_field" : "content",
6            "query" : "刘强东 AND 无罪"
7        }
8    }
9}

4、为什么会检索不到？

结合几个典型例子，实践分析一把。

4.1 分词原因/词典未收录原因

举例：

 1PUT doctor_index/_doc/3
 2{
 3  "content":"佟大为老婆生了孩子"
 4}
 5POST doctor_index/_search
 6{
 7"profile":"true", 
 8  "query": {
 9    "match_phrase": {
10      "content": "佟大"
11    }
12  }
13}

包含”佟大”，但是短语匹配搜索不到。
原因分析：
来看看切词，

1GET /_analyze
2{
3  "text":"佟大为老婆生了孩子",
4  "analyzer": "ik_max_word"
5}

搜索：佟大，如果执意也要搜出结果呢？

分析可知：佟大两个字组成的连词，没有作为词组分配的，所以匹配不到。

4.2 postition位置不一致。

假定我字典里面没有收录“刘强东”这个人名。
举例：

 1PUT doctor_index/_doc/4
 2{
 3  "content":"刘强东方才只是睡觉了,并没有违法"
 4}
 5POST doctor_index/_search
 6{
 7  "query": {
 8    "match_phrase": {
 9      "content": "刘强东"
10    }
11  }
12}

原因分析：

而刘强东的分词结果是：

match_phrase匹配必须：

position一致，可以上下对比一下，由于东方组成了短语，导致结果position不一致，匹配结果检索不到。

5、如何让存在的字符都能搜索到呢？

5.1 关于match_phrase的精确度问题

方案一：match_phrase_prefix结合slop的方案
参见：Elasticsearch实战 | match_phrase搜不出来，怎么办？

但是，事后分析发现：slop设置不论多大、多小，都可能会引入噪音数据，导致结果不准确。

方案二：match_phrase结合match should关联匹配。
缺点：依然会引入噪音数据。

5.2 参考阿里云的实践思路，采取：逐个字分词和ik分词结合的方式。

单字分词应用场景——对于像姓名类字段，业务上需要支持完整匹配，又需要支持单字查询。可以配置1个keyword字段（不分词）；

1个text字段（分词），分词器选择Elasticsearch默认分词器standard，按单个汉字切分。

5.3 实践一把

我们处理问题的前提：提升查全率。

 1PUT mx_index
 2{
 3  "mappings": {
 4    "_doc": {
 5      "properties": {
 6        "content": {
 7          "type": "text",
 8          "analyzer": "ik_max_word",
 9          "fields": {
10            "standard": {
11              "type": "text",
12              "analyzer": "standard"
13            },
14            "keyword": {
15              "type": "keyword",
16              "ignore_above": 256
17            }
18          }
19        }
20      }
21    }
22  }
23}
24
25PUT mx_index/_doc/1
26{
27  "content":"佟大为老婆生了孩子"
28}
29
30POST mx_index/_search
31{
32  "query": {
33    "bool": {
34      "should": [
35        {
36          "match_phrase": {
37            "content": "佟大"
38          }
39        },
40        {
41          "match_phrase": {
42            "content.standard": "佟大"
43          }
44        }
45      ]
46    }
47  }
48}

6、小结

不是放之四海而皆准的实现方式。要看你的系统对查全率和查准率的要求了，正常的业务场景：

• 1）动态更新词库、词典；

• 2）match_phrase结合slop就能解决问题。

所以，一定要结合自己的业务场景。
相信这么处理，开头医生的需求也能实现了。

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