ElasticSearch使用Fuzziness查询多个字段的multi_match

Question

如何在multi_match查询中添加模糊性？因此，如果有人要搜索'basball'，它仍会找到'棒球'文章。目前我的查询如下：

POST /newspaper/articles/_search
{
    "query": {
        "function_score": {
            "query": {
                "multi_match": {
                    "query": "baseball",
                    "type": "phrase",
                    "fields": [
                        "subject^3", 
                        "section^2.5", 
                        "article^2", 
                        "tags^1.5",
                        "notes^1"
                    ]
                }
            }
        }
    }
}

我看到的一个选项就是做这样的事情，只是不知道这是不是最好的选择。根据得分保持排序非常重要：

   "query" : { 
      "query_string" : { 
         "query" : "subject:basball^3 section:basball^2.5 article:basball^2", 
         "fuzzy_prefix_length" : 1 
      } 
   } 

建议？

Answer 1

要向多重查询添加模糊性，您需要按照此处所述添加模糊属性：

{
    "query": {
        "function_score": {
            "query": {
                "multi_match": {
                    "query": "baseball",
                    "type": "phrase",
                    "fields": [
                        "subject^3", 
                        "section^2.5", 
                        "article^2", 
                        "tags^1.5",
                        "notes^1"
                    ],
                    "fuzziness" : "AUTO",
                    "prefix_length" : 2

                }
            }
        }
    }
}

请注意 prefix_length 在文档中说明为：

不会“模糊化”的初始字符数。这有助于减少必须检查的术语数量。默认为0。

要查看模糊的可能值，请访问ES docs。