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V2EX  ›  findlisa  ›  全部回复第 2 页 / 共 12 页
回复总数  224
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@Coderlan 了解了,选择受什么苦😝
@weofuh 确实 ngram 会分很多词,索引也会大很多🤣
@Jinnrry 好的感谢,我试试看(👀)
@Jinnrry 如果有多语言呢不一定是英文呢有可能还有中文
@weofuh 不仅仅是针对于驼峰
@weofuh 感谢好像我看了,全部小写也能匹配到
isfj
152 天前
回复了 ringzer0 创建的主题 随想 周末超市碰见领导,有种莫名的自卑感
你得好好分析下,你自卑的原因
如果不用转地铁,我觉得 50 分钟完全能接受
213 天前
回复了 findlisa 创建的主题 Elasticsearch 有没有精通 es 搜索的,可付费咨询
@teiboku1 先查一下 max 分数和 min 分数吗
257 天前
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@codegenerator 转下 base64
257 天前
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@codegenerator 可以加我聊详谈 d2VpamcyNzIy
257 天前
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@akinoowari 那这样我第一次直接用 match 匹配,然后 返回的第一条拿到 highlight 字段后,拿来用 cosinsimilarity 和查询关键字比较,等于 1 就是完全匹配,第二次直接拿 score 做分母,小于 1 就用这个值算出相应的 maxscore= 0.x/_socre
260 天前
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@akinoowari 大佬,有点疑惑,第一次查询加上 match 的话应该都是会有数据的,如果第一次没数据,第二次应该也查不到数据
260 天前
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@lemon1997 能简单说下思路吗? 用关键字查询然后取分数最大的那一条做 文本相似度对比,然后拿来做分母吗
260 天前
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@strawberryBug ok 谢谢我去看看
260 天前
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@akinoowari 妙,感谢大佬这是个思路👍
261 天前
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@fkdog 向量了解过,需要将文本转向量,挺麻烦的
261 天前
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@skyemin 返回那个_score 是 0 到正无穷 而且也无法判断是不是完全匹配
261 天前
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@soundlife 张小龙 d2VpamcyNzIy
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