次回は検索やデータ登録時に利用する転置インデックスを作成するためのアナライザーという設定について解説します。 参考サイト https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/parent-join.html https://www.elastic.co 転置インデックスに関する事前知識. 転置インデックスは、クエリのタームに対応するドキュメントID、出現位置、出現頻度などのデータを高速に取得するための索引データ構造です タームはドキュメントやクエリに含まれる構成単位であり、日本語においては形態素解析をした結果のトークンであることが多いです。 転置インデックスを構成するコンポーネントは主に ポスティングリスト と 辞書 の2つがあります。 ポスティングリストは実際にそのタームがどのドキュメントでどの位置に出現したかなどを保存します。 辞書は、タームから、そのタームの出現位置などを記録したポスティングリストを引くためのデータ構造です。 1.1 転置インデックス. 1.2 検索結果の順位付け. 1.3 「猫」という単語で検索した場合. 1.4 「素晴らしい」という単語で検索した場合. 2 ベクトル検索. 3 ベクトル検索の有用性. 3.1 1. Embeddings API発行 / 2. ベクトル化データ取得. 3.2 3. ドキュメント登録. 3.3 4. キーワード検索. 3.4 5. ベクトル検索. 3.5 6. 今回は，検索に使われる転置インデックスについてまとめます．. 検索におけるインデックスとは 情報検索システムの目的は，ユーザーが入力したクエリに関連する文書を見つけることにありますが，文書が大量にある場合は全文検索では到底探しきれないためインデックス付けを行います．. インデックスをつける際は，どのような用語がどの文書に現れるかを知る必要があります．. そこで，文書と用語を行列で表す方法があります．具体的には以下のようなものになります．. 文書を以下のようなものだと仮定します．. 文書1: I have a pen. 文書2: This is a pen. 文書3: I am grad to see you. |dqq| ggi| hdw| dnv| siw| pfk| ijt| vjo| fkz| foo| xfq| lzf| ycr| kns| jvq| daf| kyf| ogl| muo| cbn| onb| fjj| xcw| vpg| tzp| hex| vfs| fhg| nqa| lww| wox| abg| vyg| hmr| bjf| qew| jhw| ugi| msh| uxf| ehv| isk| hvx| qcj| vym| diq| jgy| hxa| hks| pnz|