लोचदार खोज में अगला शब्द (स्वतः पूर्ण) कैसे सुझाव दें?

Question

चलें कहते हैं कि मैं निम्नलिखित तार है अनुक्रमित:

1. मेरे भयानक
2. मेरे बियर

इनपुट के लिए:

"My awesome pizza" 
"My awesome beer" 
"Heineken is awesome beer" 
"I love pizza pepperoni" 
"Where is my beer" 

इनपुट "My" के लिए मैं सुझाव देना चाहते "awesome" मैं सुझाव देना चाहता हूं :

1. भयानक पिज्जा
2. भयानक बियर

आदि

तो मैं इसके अलावा कुछ fuzziness के साथ उपयोगकर्ता इनपुट के बाद अगले शब्द ... प्रदान करना चाहते हैं (aEwsome) भी समर्थित होना चाहिए।

मुझे कौन से सुझाव/विश्लेषकों का उपयोग करना चाहिए? मैंने टर्म और पूरा करने के लिए लेकिन यह वही नहीं है जो मैं चाहता हूं (उदाहरण के लिए पूरा करना केवल वाक्यांश की शुरुआत के लिए खोज करता है - अगर मैं अनुक्रमित स्ट्रिंग के बीच में शब्द पास करता हूं तो यह सुझाव नहीं देगा)

Answer 1

लोचदार खोज स्वत: पूर्ण होने और इसकी समापन सलाहकार सुविधा के साथ जल्दी से चलने का एक सुविधाजनक तरीका प्रदान करता है।

चेक इस लिंक, तो यह आपके लिए क्या देख रहे है

https://qbox.io/blog/multi-field-partial-word-autocomplete-in-elasticsearch-using-ngrams

समापन Suggester भी मदद करता है आप इस कार्यक्षमता

Answer 2

यहाँ प्राप्त करने के लिए जिस तरह से स्वत: पूर्ण उपयोग करने के लिए आप उपयोग करने की आवश्यकता है इस ब्लॉग से फजी विधि अपने सुझाव के लिए अस्पष्ट सुझावकर्ता जोड़ें:

To add fuzzy suggester 
 
curl -X POST 'localhost:9200/music/_suggest?pretty' -d '{ 
 
    "song-suggest" : { 
 
     "text" : "n", 
 
     "completion" : { 
 
      "field" : "suggest", 
 
      "fuzzy" : { 
 
       "fuzziness" : 2 
 
      } 
 
     } 
 
    } 
 
}'

http://cloud-clinic.blogspot.com/2016/06/how-to-use-elastic-search-suggester-to.html

Answer 3

बस मामले में किसी को भी यहाँ में मुलाकात, धार-एन-ग्राम दृष्टिकोण (के रूप में @Siddardha Budige द्वारा नोट) अब पूरा होने suggesters ने ले रहा है।

वे जानबूझकर ऑटो-सुझाव के साथ दिमाग में बनाए गए हैं, इसलिए वे तेज़ अंत कुशल हैं। ईएस टीम द्वारा एक बहुत ही जानकारीपूर्ण पोस्ट here पाया जा सकता है।

दो चेतावनियां:

1. वे एक में स्मृति डाटा-संरचना द्वारा कार्यान्वित और इसलिए बड़े डेटासेट कि स्मृति में फिट नहीं कर सकते के लिए उपयुक्त नहीं हैं।

2. परिणाम की रैंकिंग समानता (परिणामस्वरूप या तो मैचों या नहीं) पर आधारित नहीं है, इसलिए आपको अस्पष्ट और गैर-अस्पष्ट मैचों के मिश्रण से सावधान रहना होगा।

संपादित करें: हमने पूरा करने वाले सुझाव here का उपयोग करने के साथ अपना स्वयं का अनुभव साझा किया।

इसमें अस्पष्टता और गैर-अंग्रेजी इनपुट के लिए जानकारी पर कुछ व्यावहारिक उदाहरण शामिल हैं।