背景

• 首先看个例子,有两个 doc,一条是 albino elephant,一条是 elephant elephant

PUT test_elephant/_doc/1
{"title_text":"elephant","body_text":"elephant"
}PUT test_elephant/_doc/2
{"title_text":"albino","body_text":"elephant"
}
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• 用户想查 albino elephant , 于是我们就这样写了一条 query 语句，期望可以召回 doc 2

GET test_elephant/_search
{"query": {"query_string": {"fields": ["title_text","body_text"],"query": "albino elephant"}}
}
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• 但是实际结果却和我们预期的不一样，两个 doc 评分一模一样，那么这是为什么呢？

• 首先 expalin 一下可以看到

doc1 max(title_text:elephant,body_text:elephant)
doc2 max(title_text:albino,body_text:elephant)
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• 而因为 elephant 和 albino 在 title 字段中都出现了一次，所以分数一样，都是0.69
• 那么为什么呢？
  • 我们通过 _validate/query?rewrite=true 可以看到这个 query 被翻译成

以字段为中心(field-centric) VS 以词为中心(term-centric)

• 上述的那个例子就是以字段为中心中经典的『白化象问题』，那么到底什么是以字段为中心，什么是以词为中心呢？下图

• 左边是为 以字段为中心，可见，字段为中心为query 在各个字段分别算分，然后按一定 function 求最终结果，也就是其实最终的结果也是整个 query 在哪个字段中表现最好。
  • 这种适用于用户意图只会命中一个字段时适用
  • 优势：符合结构化语义，易于控制不同字段权重
  • 问题：
    • 白化象问题(albino elephant) — 有更多搜索词匹配的文档没有被排在靠前的位置
    • 信号冲突(signal discordance) — 多字段 idf 不一，排序难被用户理解。比如一个人经常做演员很少做导演，然后搜索的时候，导演字段的分数就会非常高，造成当导演的电影排序靠前，造成用户困扰
• 右边为 以词为中心，以词为中心则是词在不同字段中的分数，通过一定 function 算出（图中为 max）,然后再将各个词的分数以一定 function 结合作为总分。
  • 这种实际上就是用户并不关系匹配的是什么字段，不关心文档结构，关心的只是匹配到了哪些词。
  • 优势：更符合用户心智，用户往往难以了解数据的结构
  • 问题：不好控制不同字段权重，实现复杂

ES 中的多字段检索方式

查看真实检索语句

• 利用 _validate/query?rewrite=true 可以看到真实传个 lucene 的语句，便可看出其真实逻辑。也可用explain=true可以看见部分中间过程，但是效果没有 rewrite 直观

常用多字段检索

• 下面利用 validate 对 title(keyword 字段) , title_text(ik 分词器) 和 body_text(ik 分词器) 进行查询，查询内容为 ZSearch 通用搜索
• MultiMatch
  • best_fields - 字段中心，字段间 max ，可用 tie_breaker 调整字段间关系
    • (title:ZSearch 通用搜索 | (title_text:zsearch title_text:通用 title_text:搜索) | (body_text:zsearch body_text:通用 body_text:搜索))
  • most_fields - 字段中心 字段间相加
    • title:ZSearch 通用搜索 (title_text:zsearch title_text:通用 title_text:搜索) (body_text:zsearch body_text:通用 body_text:搜索)
  • cross_fields - 词中心 词在不同字段间取 max，然后相加
    • (((title_text:zsearch | body_text:zsearch) (title_text:通用 | body_text:通用) (title_text:搜索 | body_text:搜索)) | title:ZSearch 通用搜索)
• QueryString - 字段中心 同 best_fields
  • (title:ZSearch 通用搜索 | (title_text:zsearch title_text:通用 title_text:搜索) | (body_text:zsearch body_text:通用 body_text:搜索))
• SimpleQueryString 词中心，但词在不同字段间为相加
  • (title_text:zsearch title:ZSearch body_text:zsearch) ((title_text:通用 title_text:搜索) title:通用搜索 (body_text:通用 body_text:搜索))
• 需要注意的是词为中心的查询方式均会受分词器影响，其中 simple query string 和 cross 采取了两种不同的实现方式
  • simple query string 为简单按空格分割，然后直接丢入各字段进行查询，因此是分词前的以词为中心，而不是最终的，及时设置了 analyzer 也依旧如此
  • cross_field 则是采取首先按分词器进行分组，同样的分词器内以词为中心在多字段进行查询，不同的分词器直接按字段取 max
• 另外，多字段查询的minimum_should_match也只与一级子句(最外边的括号内的)有关，内部再分词均不会作用

扩展阅读

如何实现字段中心和词中心相结合

1. 相似字段，按用户意图将字段分组，比如 姓 和 名 两个字段合并 姓名 一个字段，将不同意图的搜索完全分开
2. 以词为中心进行兜底，以字段为中心进行加成，如下

多字段算分在信息检索领域的尝试

• 传统BM25在计算相关性时把文档当做总体来考虑，但随着搜索技术的发展。文档慢慢的被结构化数据所取代。每个文档都会被切分成多个独立的域，尤其是垂直化的搜索。比如网页有可能被切分成标题，内容，主题词等域，这些域对文章主题的贡献不能同等对待，所以权重就要有所偏重。
• BM25没有考虑这点。所以BM25F在此基础上做了一些改进，就是不再单单的将单词作为个体考虑，并且将文档也依照field划分为个体考虑，所以BM25F是每一个单词在各个field中分值的加权求和。

参考资料

• Doug Turnbull,John Berryman 《相关性搜索-利用Solr与Elasticsearch创建智能应用》P120-192
• Elasticsearch 权威指南
• Elasticsearch 文档