Question

Lucene实现了一个名为QueryRescorer的新类，如果你想在前N个Lucene搜索结果上实现更加资源密集的排序操作，那么它应该是有用的。

不幸的是，我实际上并不了解如何使用这门课程。这是文档页面：

http://lucene.apache.org/core/5_5_0/core/org/apache/lucene/search/QueryRescorer.html

主要方法似乎是：

public static TopDocs rescore(IndexSearcher searcher,
          TopDocs topDocs,
          Query query,
          double weight,
          int topN)

例如，这个＆＃39;查询＆＃39;传入？原始查询？或者它是一种在重新排名中使用的二级查询？

如果有人真正理解这是如何运作的，我会非常感谢解释。

Answer 1

这是一个不同的查询。 QueryRescorer的想法是，您的第一个传递将使用广泛定义的查询，该查询表现良好，但不能完全表达您需要搜索的内容。然后第二遍，你使用更精确但更昂贵的查询。

举个例子，请拿这些文件：

1 - ＆＃34;相关测试文本＆＃34;
  2 - ＆＃34;超级相关的测试文本＆＃34;
  3 - ＆＃34;超极近相关的测试文本＆＃34;
  4 - ＆＃34;无趣的测试文本＆＃34;
  5 - ＆＃34;还有更多与此查询无关的文档...＆＃34;

我想搜索包含＆＃34;相关＆＃34;的文档文档。和＃34;测试文本＆＃34;，但我希望在搜索＆＃34;相关＆＃34;时能够容忍夸张。我可以查询*relevant* "test text"，但我知道领先的通配符将绝对谋杀搜索性能。相反，我可以首先查询"test text"，这将获得所有这四个文档，然后将*relevant*传递给QueryRescorer，以提高我真正的文档的分数想。

Query prequery = parser.parse("\"test text\"");
Query postquery = parser.parse("*relevant*");
TopDocs docs = searcher.search(prequery, 10);
docs = QueryRescorer.rescore(searcher, docs, postquery, 2, 10);

使用QueryRescorer重新评分文档

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