Нечеткий поиск представляет собой семейство технологий, позволяющих интеллектуальное сопоставление между поисковыми запросами и контентом. В своей сути он заключается в нахождении релевантных результатов, даже когда поисковые термины не совпадают идеально. Хотя чаще всего он используется для обработки опечаток и ошибок, эта технология значительно превосходит простую коррекцию ошибок - она может интерпретировать неоднозначные запросы, понимать неформальный язык, обрабатывать частичные слова и идентифицировать связанные концепции, которые могут не иметь точной терминологии.
Техники нечеткого сопоставления, которые мы будем исследовать в этой статье, позволяют Manticore Search реализовать интеллектуальные стратегии сопоставления, которые обеспечивают всесторонний поиск результатов. В этом контексте релевантность становится тонким искусством, а не жесткой наукой.
Понимание Релевантности Поиска
Основой поиска является точное текстовое сопоставление, где запросы сопоставляются посимвольно с индексированным контентом. Например, поиск по слову “ноутбук” вернет только записи, содержащие это точное слово, а не связанные термины, такие как “ноут” или “компьютер”.
Точное сопоставление хорошо выполняет многие задачи. При наличии хорошо структурированных данных поиск по слову “ноутбук” выявит все релевантные записи, содержащие этот термин, будь то в заголовках, описаниях или категориях. При улучшенной модели данных поиск по слову “ноутбук” также может вернуть связанные предметы, такие как аксессуары для ноутбуков или компьютерные услуги.
Однако что происходит, когда точный термин отсутствует в записях, несмотря на то что контент является релевантным? Здесь могут помочь синонимы. Но что, если кто-то ищет “ноутбук”, но вводит “нотебук”? Без нечеткого сопоставления поиск не даст результатов.
Нечеткое сопоставление увеличивает релевантность поиска, делая опыт более естественным и прощающим. При эффективной реализации оно бесшовно включает связанные предметы, которые иначе были бы упущены. Как сбор пазла, нечеткий поиск собирает похожие кусочки, чтобы помочь пользователям найти именно то, что им нужно. Более того, поскольку пользователи часто уточняют свои потребности во время процесса поиска, нечеткое сопоставление представляет варианты на основе сходства, подобно выбору блюд перед тем, как выбрать идеальную еду.
Современные поисковые системы, такие как Manticore Search, Elasticsearch и Algolia, предлагают сложные возможности нечеткого сопоставления, каждая со своим уникальным подходом. Давайте подробно рассмотрим реализацию Manticore.
Понимание Нечеткого Поиска
Что такое Нечеткий Поиск?
Нечеткий поиск позволяет сопоставление между словами, которые не идентичны. Он обрабатывает различные типы вариаций ввода, от простых опечаток до сложных ошибок. Эта технология учитывает торопливый ввод, трудности ввода для мобильных пользователей и сложности написания на разных языках. Она особенно полезна для сопоставления пользовательского контента, который часто содержит вариации в написании и терминологии. Технология также может включать возможности фонетического сопоставления.
Альтернативные термины включают сопоставление строк по приближению или нечеткое сопоставление строк.
Примеры:
- Введите “хело”, найдите записи с “привет”
- Введите “помощь”, найдите записи с помощью и привет
Смотрите больше примеров и то, как это реализовано в Manticore ниже.
Что такое Нечеткое Сопоставление?
Нечеткое сопоставление расширяет концепцию, включая нахождение информации на основе различных типов сходств. Мы сосредоточимся на языковых сходствах, включая синонимы, грамматические вариации (множественное число, формы глаголов и т.д.), словарные подходы и другие лингвистические или НЛП техники. Мы также рассмотрим общие функции поисковых систем, такие как сопоставление частичных слов, сопоставление фраз и возможности фильтрации.
Примеры:
- Введите “брюки”, найдите брюки, штаны, слэки (синонимы)
- Введите “быть”, найдите Beatles, пчелы (поиск по префиксам)
Смотрите больше примеров и то, как это реализовано в Manticore ниже.
Другие Применения Нечеткой Логики
Нечеткая логика помогает классифицировать предметы на основе общих характеристик. Например, смартфон, планшет и ноутбук имеют характеристику переносимых вычислительных устройств, но смартфоны и планшеты более тесно связаны благодаря своим сенсорным интерфейсам и мобильным операционным системам.
Нечеткая логика строит отношения на основе относительного сходства, а не бинарных истин/ложь условий (объекты сопоставляются на основе обоих “переносимых”, а не идентичных весов).
Внедрение Нечеткого Поиска с Расстоянием Левенштейна в Manticore
Допуск ошибок позволяет пользователям делать ошибки при вводе и все же находить релевантные результаты. Manticore реализует это через алгоритм расстояния Левенштейна.
Что Составляет Опечатку?
- Пропущенные символы: “лптп” → “ноутбук”
- Лишние символы: “ноуттоп” → “ноутбук”
- Перепутанные символы: “лпато” → “ноутбук”
- Неправильные символы: “лаптип” → “ноутбук”
Алгоритм Расстояния Левенштейна
Допуск ошибок в Manticore использует сопоставление на основе расстояния, применяя алгоритм расстояния Левенштейна. Расстояние измеряет разницу между введенным словом и его точным совпадением в индексе. В частности, оно представляет собой минимальное количество операций (добавление, удаление, замена или перестановка символов), необходимых для преобразования одного слова в другое. Идеальное совпадение имеет расстояние 0. Когда есть точное совпадение или расстояние небольшое (разница в один или два символа), запись включается в результаты.
Например, если система получает “лптп”, она может сопоставить “ноутбук” (расстояние = 1 / один символ отсутствует), или “лптпс” (расстояние = 2 / для этого нужны две операции).