语音匹配编辑

最后,在尝试任何其他匹配方法都无效后,我们可以求助于搜索发音相似的词, 即使他们的拼写不同。

有一些用于将词转换成语音标识的算法。 Soundex 算法是这些算法的鼻祖, 而且大多数语音算法是 Soundex 的改进或者专业版本,例如 MetaphoneDouble Metaphone (扩展了除英语以外的其他语言的语音匹配), Caverphone 算法匹配了新西兰的名称, Beider-Morse 算法吸收了 Soundex 算法为了更好的匹配德语和依地语名称, Kölner Phonetik 为了更好的处理德语词汇。

值得一提的是,语音算法是相当简陋的, 他们设计初衷针对的语言通常是英语或德语。这限制了他们的实用性。 不过,为了某些明确的目标,并与其他技术相结合,语音匹配能够作为一个有用的工具。

首先,你需要从 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/current/analysis-phonetic.html 获取语音分析插件并在集群的每个节点安装, 然后重启每个节点。

然后,您可以创建一个使用语音语汇单元过滤器的自定义分析器,并尝试下面的方法:

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "filter": {
        "dbl_metaphone": { 
          "type":    "phonetic",
          "encoder": "double_metaphone"
        }
      },
      "analyzer": {
        "dbl_metaphone": {
          "tokenizer": "standard",
          "filter":    "dbl_metaphone" 
        }
      }
    }
  }
}

首先,配置一个自定义 phonetic 语汇单元过滤器并使用 double_metaphone 编码器。

然后在自定义分析器中使用自定义语汇单元过滤器。

现在我们可以通过 analyze API 来进行测试:

GET /my_index/_analyze?analyzer=dbl_metaphone
Smith Smythe

每个 SmithSmythe 在同一位置产生两个语汇单元: SM0XMT 。 通过分析器播放 JohnJonJohnnie 将产生两个语汇单元 JNAN ,而 Jonathon 产生语汇单元 JN0NANTN

语音分析器可以像任何其他分析器一样使用。 首先映射一个字段来使用它,然后索引一些数据:

PUT /my_index/_mapping/my_type
{
  "properties": {
    "name": {
      "type": "string",
      "fields": {
        "phonetic": { 
          "type":     "string",
          "analyzer": "dbl_metaphone"
        }
      }
    }
  }
}

PUT /my_index/my_type/1
{
  "name": "John Smith"
}

PUT /my_index/my_type/2
{
  "name": "Jonnie Smythe"
}

name.phonetic 字段使用自定义 dbl_metaphone 分析器。

可以使用 match 查询来进行搜索:

GET /my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name.phonetic": {
        "query": "Jahnnie Smeeth",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

这个查询返回全部两个文档,演示了如何进行简陋的语音匹配。 用语音算法计算评分是没有价值的。 语音匹配的目的不是为了提高精度,而是要提高召回率--以扩展足够的范围来捕获可能匹配的文档。

通常更有意义的使用语音算法是在检索到结果后,由另一台计算机进行消费和后续处理,而不是由人类用户直接使用。