Elasticsearchで日本語のサジェストの機能を実装する
サジェストは、優れた検索エクスペリエンスにおける重要な要素です。一方で、この機能は一部の言語では実装が難しい場合があり、日本語もそのような言語の1つです。このブログでは、日本語のサジェスト機能を実装する際の課題と、Elasticsearchを使用してこれらの課題を克服する方法をご紹介します。 日本語のサジェストの特徴次の図にはGoogleの日本語サジェスト候補を表示しています。この例では、キーワードは「日本」です。 日本語のサジェスト機能の実装が英語よりも困難であることには、いくつかの要因があります。 単語の区切りがわかりにくいサジェストの機能を実装するには、単語を分割するためのアナライザーが必要です。英語を含む大半のヨーロッパ言語では、単語がホワイトスペースで区切られるため、容易に文章を単語に分割できます。しかし、日本語では個々の単語をホワイトスペースで分割することはありません。そのため
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kuromoji_tokenizer | Elasticsearch Plugins and Integrations [8.11] | Elastic
mode The tokenization mode determines how the tokenizer handles compound and unknown words. It can be set to: normal Normal segmentation, no decomposition for compounds. Example output: 関西国際空港 アブラカダブラ search Segmentation geared towards search. This includes a decompounding process for long nouns, also including the full compound token as a synonym. Example output: 関西, 関西国際空港, 国際, 空港 アブラカダブラ extend
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Mixing exact search with stemming | Elasticsearch Reference [6.2] | Elastic
When building a search application, stemming is often a must as it is desirable for a query on skiing to match documents that contain ski or skis. But what if a user wants to search for skiing specifically? The typical way to do this would be to use a multi-field in order to have the same content indexed in two different ways: PUT index { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "english_exact":
Elasticsearch SQL
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Graph: Explore Connections in Elasticsearch Data | Elastic
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Kibana： — データを探索、可視化、分析 | Elastic
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