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ElasticSearch 模糊匹配的容错处理策略

2022-07-014.4k 阅读

ElasticSearch 模糊匹配简介

在数据检索场景中，模糊匹配是一项极为重要的功能。ElasticSearch作为一款强大的分布式搜索和分析引擎，提供了丰富的模糊匹配功能。它允许用户在不完全精确知道目标数据的情况下，依然能够找到与之相关的内容。

例如，在一个电商搜索场景中，用户可能记不清商品的准确名称，但大概知道一些关键词。假设用户想要搜索 “笔记本电脑”，但可能误输入为 “笔记电脑” 或者 “笔记本电恼”，这种情况下，模糊匹配就可以发挥作用，让用户依然能够找到相关的商品信息。

ElasticSearch 中的模糊匹配主要通过 fuzzy 查询来实现。fuzzy 查询会根据用户设定的参数，在一定的误差范围内寻找匹配的文档。例如：

{
    "query": {
        "fuzzy": {
            "product_name": {
                "value": "笔记电脑",
                "fuzziness": "AUTO"
            }
        }
    }
}

上述查询表示在 product_name 字段中，以模糊匹配的方式查找 “笔记电脑”，fuzziness 设置为 AUTO，表示根据输入的字符串长度自动确定模糊度。

容错处理的必要性

在实际应用中，数据的输入可能存在各种各样的错误。用户可能因为拼写错误、方言差异、记忆偏差等原因输入不准确的信息。如果系统没有有效的容错处理策略，那么大量可能相关的信息就会被遗漏，导致搜索结果不完整，用户体验变差。

以人名搜索为例，不同地区对于同一个名字可能有不同的写法，如 “陈” 姓在某些方言地区可能会写成 “谌”。如果搜索系统不具备容错能力，当用户按照方言写法搜索时，就可能无法找到正确的 “陈” 姓人员信息。

同时，数据本身也可能存在错误或不规范的情况。比如数据库中存储的地址信息，可能由于录入人员的疏忽，存在一些错别字或者格式不统一的问题。在进行地址搜索时，如果不进行容错处理，就会影响搜索的准确性和完整性。

常见的容错处理策略

基于编辑距离的容错

编辑距离（Edit Distance），也称为莱文斯坦距离（Levenshtein Distance），是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。

在ElasticSearch的 fuzzy 查询中，fuzziness 参数就与编辑距离相关。fuzziness 可以设置为具体的数字，表示允许的最大编辑距离。例如：

{
    "query": {
        "fuzzy": {
            "product_name": {
                "value": "笔记电恼",
                "fuzziness": 1
            }
        }
    }
}

上述查询表示在 product_name 字段中查找与 “笔记电恼” 编辑距离不超过1的字符串。这意味着 “笔记电脑” 就有可能被匹配到，因为从 “笔记电恼” 到 “笔记电脑” 只需要一次编辑操作（将 “恼” 替换为 “脑”）。

fuzziness 还可以设置为 AUTO，此时ElasticSearch会根据输入字符串的长度自动确定编辑距离。一般规则如下：

  • 字符串长度小于等于2时，编辑距离为0。
  • 字符串长度在3到5之间时，编辑距离为1。
  • 字符串长度大于5时，编辑距离为2。

这种自动设置编辑距离的方式在很多场景下能够很好地平衡匹配的准确性和召回率。

同义词处理

同义词是指在语义上相同或相近的词语。在ElasticSearch中，可以通过同义词字典来实现同义词处理。例如，在一个新闻搜索系统中，“手机” 和 “移动电话” 是同义词，用户搜索 “手机” 时，也希望能够找到与 “移动电话” 相关的新闻。

首先，需要在ElasticSearch的配置文件中定义同义词字典。假设在 synonyms.txt 文件中定义如下同义词：

手机,移动电话,mobile phone
电脑,计算机,PC

然后，在创建索引时，指定使用这个同义词字典。例如：

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "filter": {
                "synonym_filter": {
                    "type": "synonym",
                    "synonyms_path": "synonyms.txt"
                }
            },
            "analyzer": {
                "my_analyzer": {
                    "tokenizer": "standard",
                    "filter": [
                        "lowercase",
                        "synonym_filter"
                    ]
                }
            }
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "title": {
                "type": "text",
                "analyzer": "my_analyzer"
            }
        }
    }
}

这样，当用户搜索 “手机” 时，不仅包含 “手机” 的文档会被匹配，包含 “移动电话” 或 “mobile phone” 的文档也会被匹配到。

拼音搜索

在中文搜索场景中，拼音搜索是一种非常有效的容错处理方式。很多时候，用户可能只知道某个字词的读音，但不确定具体的写法。例如，用户想要搜索 “共享单车”，但不确定 “共享” 的 “享” 字怎么写，只知道读音是 “xiǎng”，此时拼音搜索就可以发挥作用。

在ElasticSearch中，可以通过安装拼音插件来实现拼音搜索功能。以拼音插件 analysis - pinyin 为例，安装完成后，在创建索引时可以这样配置：

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "pinyin_analyzer": {
                    "tokenizer": "standard",
                    "filter": [
                        "pinyin"
                    ]
                }
            },
            "filter": {
                "pinyin": {
                    "type": "pinyin",
                    "keep_full_pinyin": true,
                    "keep_joined_full_pinyin": true,
                    "keep_original": true,
                    "limit_first_letter_length": 16,
                    "remove_duplicated_term": true,
                    "none_chinese_pinyin_tokenize": false
                }
            }
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "name": {
                "type": "text",
                "analyzer": "pinyin_analyzer"
            }
        }
    }
}

假设索引中有一个文档，name 字段的值为 “共享单车”。当用户搜索 “xiǎnggòngdānchē” 时，就可以匹配到这个文档。

基于机器学习的容错处理

随着机器学习技术的发展，利用机器学习模型进行容错处理成为一种趋势。机器学习模型可以学习到数据中的模式和规律，从而更智能地处理模糊匹配中的错误。

语言模型在模糊匹配中的应用

语言模型（Language Model）是一种能够对语言序列的概率进行估计的模型。在模糊匹配中，可以利用语言模型来判断输入字符串的合理性，并对可能的错误进行纠正。

例如，基于统计的N - gram语言模型。N - gram模型是基于 “n个单词的序列出现的概率” 来构建的。假设我们有一个包含大量文本的语料库，通过统计语料库中每个单词及其前后n - 1个单词组成的序列出现的次数，就可以构建N - gram模型。

在ElasticSearch中应用语言模型进行模糊匹配时，可以先利用语言模型对用户输入的字符串进行分析。如果发现输入字符串在语言模型中的概率较低，就认为可能存在错误。然后，根据语言模型提供的概率信息，生成可能的纠正建议，并将这些建议用于模糊匹配。

例如，用户输入 “笔记电恼”，语言模型发现这个字符串在语料库中的出现概率较低，通过分析发现 “笔记电脑” 的概率更高，就可以将 “笔记电脑” 作为纠正建议，用于ElasticSearch的模糊匹配查询。

深度学习模型进行文本纠错

深度学习模型在文本纠错方面表现出了强大的能力。例如，基于循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU），以及Transformer架构的模型都可以用于文本纠错。

以基于Transformer的BERT模型为例，首先需要在大规模的文本数据上对BERT模型进行预训练。预训练完成后，可以在一个包含错误文本及其正确版本的数据集上进行微调。

在ElasticSearch的模糊匹配中，可以将用户输入的文本先经过训练好的文本纠错模型进行纠错。假设用户输入 “我喜炊编程”，经过文本纠错模型处理后，得到 “我喜欢编程”，然后将纠正后的文本用于ElasticSearch的搜索查询，这样可以提高搜索的准确性。

具体实现时，可以将文本纠错模型部署为一个服务，ElasticSearch在接收到模糊匹配请求时，先将用户输入发送到文本纠错服务，获取纠正后的文本，再进行搜索操作。

多策略结合的优势

在实际应用中，单一的容错处理策略往往无法满足复杂多变的需求。将多种容错处理策略结合起来，可以发挥各自的优势，提高模糊匹配的准确性和召回率。

例如，在一个综合的搜索系统中，可以同时使用基于编辑距离的容错、同义词处理和拼音搜索。对于一些简单的拼写错误，可以通过编辑距离来处理；对于语义相近的词汇，通过同义词处理来扩大匹配范围；对于中文中读音相关的查询，利用拼音搜索来满足用户需求。

假设一个用户想要搜索 “电动自行车”，但输入为 “电东自行车”。基于编辑距离的容错可以处理 “东” 到 “动” 的错误；如果数据库中同时存在 “电动车” 这样的同义词，同义词处理可以确保相关文档也被匹配到；如果用户只记得读音 “diàn dòng zì xíng chē”，拼音搜索则可以发挥作用。

通过这种多策略结合的方式，系统能够更好地适应各种用户输入情况，提供更全面、准确的搜索结果，从而提升用户体验。

实际应用场景及代码示例

电商搜索场景

在电商平台中，用户搜索商品名称是一个常见的操作。假设我们有一个电商商品索引，包含商品名称、描述等字段。

首先，创建索引并配置分析器，结合同义词处理和拼音搜索：

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "filter": {
                "synonym_filter": {
                    "type": "synonym",
                    "synonyms_path": "synonyms.txt"
                },
                "pinyin": {
                    "type": "pinyin",
                    "keep_full_pinyin": true,
                    "keep_joined_full_pinyin": true,
                    "keep_original": true,
                    "limit_first_letter_length": 16,
                    "remove_duplicated_term": true,
                    "none_chinese_pinyin_tokenize": false
                }
            },
            "analyzer": {
                "my_analyzer": {
                    "tokenizer": "standard",
                    "filter": [
                        "lowercase",
                        "synonym_filter",
                        "pinyin"
                    ]
                }
            }
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "product_name": {
                "type": "text",
                "analyzer": "my_analyzer"
            },
            "product_description": {
                "type": "text",
                "analyzer": "my_analyzer"
            }
        }
    }
}

假设 synonyms.txt 文件中定义了一些商品相关的同义词，如 “手机,移动电话,mobile phone”。

然后，进行模糊匹配查询，结合编辑距离容错：

{
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                {
                    "fuzzy": {
                        "product_name": {
                            "value": "笔记电恼",
                            "fuzziness": 1
                        }
                    }
                },
                {
                    "fuzzy": {
                        "product_description": {
                            "value": "笔记电恼",
                            "fuzziness": 1
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

上述查询会在商品名称和描述字段中，以编辑距离不超过1的模糊匹配方式查找 “笔记电恼”，同时考虑同义词和拼音搜索的配置，提高搜索的召回率。

企业文档搜索场景

在企业内部，通常有大量的文档，如合同、报告等。假设我们要建立一个企业文档搜索系统，文档包含标题、内容等字段。

创建索引并配置分析器，这里除了同义词和拼音，还可以考虑一些企业特定的术语处理：

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "filter": {
                "synonym_filter": {
                    "type": "synonym",
                    "synonyms_path": "enterprise_synonyms.txt"
                },
                "pinyin": {
                    "type": "pinyin",
                    "keep_full_pinyin": true,
                    "keep_joined_full_pinyin": true,
                    "keep_original": true,
                    "limit_first_letter_length": 16,
                    "remove_duplicated_term": true,
                    "none_chinese_pinyin_tokenize": false
                },
                "enterprise_term_filter": {
                    "type": "keyword_marker",
                    "keywords_path": "enterprise_terms.txt"
                }
            },
            "analyzer": {
                "my_analyzer": {
                    "tokenizer": "standard",
                    "filter": [
                        "lowercase",
                        "synonym_filter",
                        "pinyin",
                        "enterprise_term_filter"
                    ]
                }
            }
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "document_title": {
                "type": "text",
                "analyzer": "my_analyzer"
            },
            "document_content": {
                "type": "text",
                "analyzer": "my_analyzer"
            }
        }
    }
}

假设 enterprise_synonyms.txt 中定义了企业内部的同义词，如 “项目,工程”，enterprise_terms.txt 中定义了一些特定术语，如 “ERP系统”。

进行模糊匹配查询，结合基于机器学习的文本纠错（假设已经部署了文本纠错服务）：

import requests
from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch([{"host": "localhost", "port": 9200}])
user_input = "企来报告"
# 调用文本纠错服务
correction_url = "http://text - correction - service/correct"
response = requests.post(correction_url, json={"text": user_input})
corrected_text = response.json()["corrected_text"]

query = {
    "query": {
        "bool": {
            "should": [
                {
                    "fuzzy": {
                        "document_title": {
                            "value": corrected_text,
                            "fuzziness": 1
                        }
                    }
                },
                {
                    "fuzzy": {
                        "document_content": {
                            "value": corrected_text,
                            "fuzziness": 1
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}
result = es.search(index="enterprise_documents", body=query)
print(result)

上述代码首先调用文本纠错服务对用户输入进行纠错，然后使用纠错后的文本在ElasticSearch中进行模糊匹配查询，查找企业文档标题和内容中相关的文档。

性能优化与注意事项

性能优化

  1. 合理设置编辑距离：编辑距离设置过大，会增加匹配的范围，但同时也会增加查询的计算量，影响性能。在实际应用中，需要根据数据特点和业务需求，合理设置 fuzziness 参数。如果数据量较大，且对准确性要求较高，可以适当降低编辑距离；如果对召回率要求较高，且数据量相对较小，可以适当提高编辑距离。
  2. 缓存处理：对于一些经常查询的模糊匹配结果，可以进行缓存。例如，使用Redis等缓存工具，将查询的输入和对应的结果进行缓存。当再次接收到相同的模糊匹配请求时，可以直接从缓存中获取结果，避免重复查询ElasticSearch，提高响应速度。
  3. 批量处理：如果有多个模糊匹配查询，可以考虑批量处理。ElasticSearch提供了批量查询的API，通过将多个查询合并为一个请求，可以减少网络开销，提高查询效率。

注意事项

  1. 同义词维护：同义词字典需要定期维护和更新。随着业务的发展，新的同义词可能会出现，旧的同义词可能不再适用。如果同义词字典不准确，会影响模糊匹配的结果。例如，在电商领域，新的商品名称同义词可能会随着新产品的推出而产生，需要及时更新同义词字典。
  2. 拼音搜索的局限性：拼音搜索虽然在很多场景下很有效，但也存在局限性。例如，同音字问题可能导致匹配结果不准确。“力” 和 “立” 拼音相同，在某些情况下可能会出现误匹配。因此，在使用拼音搜索时，需要结合其他策略进行综合判断。
  3. 机器学习模型的更新：基于机器学习的容错处理，如文本纠错模型，需要定期更新。随着语言的发展和新的错误类型出现，模型需要不断学习新的数据，以保持良好的纠错效果。如果模型长时间不更新，可能无法处理新出现的错误，影响模糊匹配的准确性。

通过合理运用上述的容错处理策略，并注意性能优化和相关事项，可以在ElasticSearch中实现高效、准确的模糊匹配，满足各种复杂的业务需求。