在弹性搜索中强调词的一部分 [英] Highlighting part of word in elasticsearch

问题描述

我使用n-gram标记器在弹性搜索中制作了一个自动增益计算器。现在我想在自动建议列表中突出显示用户输入的字符序列。为了这个目的，我使用了弹性搜索中的荧光笔，我的代码如下，但在输出中，完整的术语正在突出显示我在哪里出错。

  {
query：{
query_string：{
query：soft，
default_field：competency_display_name
 
}，
highlight：{
pre_tags：[< b>]，
post_tags：[< / b> ]，
fields：{
competency_display_name：{} 
} 
} 
} 
  pre> 
 
 
，结果是
  {
采取：8，
timed_out：false，
_shards：{
总计：5，
成功：5，
 ：0 
}，
hits：{
total：1，
max_score：1，
hits：[
 {
_index：competency_auto_suggest，
_type： 能力，
_id：4，
_score：1，
_source：{
review：null，
 $
bbbbbbbbbbbbbb competency_display_name：[
< b>软件开发< / b> 
] 
} 
} 
] 
} 
} 
  
映射
 competency：{
properties：{
competency_display_name：{
type：string，
index_analyzer：index_ngram_analyzer，
search_analyzer：search_term_analyzer
} 
} 
} 
  
设置
 分析：{
过滤器：{
ngram_tokenizer：{
type：nGram，
 min_gram：1，
max_gram：15，
token_chars：[letter，digit] 
} 
}，
analyzer：{
index_ngram_analyzer：{
type：custom，
tokenizer：keyword，
filter ngram_tokenizer，lowercase] 
}，
search_term_analyzer：{ 
type：custom，
tokenizer：keyword，
filter：smallcase
} 
} 
} 
  
如何突出显示Soft而不是软件开发。
解决方案
在这种情况下，您应该使用ngram tokenizer而不是ngram filter来突出显示。 
  with_positions_offsets 需要帮助突出显示更快。
 
 
 
这是可行的设置&映射：
 分析：{
tokenizer：{
ngram_tokenizer：{
type：nGram，
min_gram：1，
max_gram：15，
token_chars：[letter 
} 
}，
analyzer：{
index_ngram_analyzer：{
type：custom，
tokenizer ：ngram_tokenizer，
filter：[smallcase] 
}，
search_term_analyzer：{
type：custom，
 tokenizer：关键字，
过滤器：小写
} 
} 
} 
  
映射
 competency：{
properties {
competency_display_name：{
type：string，
index_analyzer：index_ngram_analyzer，
search_analyzer：search_term_analyzer，
term_vector：with_positions_offsets
} 
} 
} 
  
 
I have made a auto-suggester in elastic search using n-gram tokenizer. Now I want to highlight the user entered character sequence in the auto suggest list. For this purpose I used the highlighter available in elastic search my code is as below but in the output the complete term is being highlighted where am I going wrong.
{
    "query": {
        "query_string": {
            "query": "soft",
            "default_field": "competency_display_name"
        }
    },
    "highlight": {
        "pre_tags": ["<b>"],
        "post_tags": ["</b>"],
        "fields": {
            "competency_display_name": {}
        }
    }
}
and the result is
{
   "took": 8,
   "timed_out": false,
   "_shards": {
      "total": 5,
      "successful": 5,
      "failed": 0
   },
   "hits": {
      "total": 1,
      "max_score": 1,
      "hits": [
         {
            "_index": "competency_auto_suggest",
            "_type": "competency",
            "_id": "4",
            "_score": 1,
            "_source": {
               "review": null,
               "competency_title": "Software Development",
               "id": 4,
               "competency_display_name": "Software Development"
            },
            "highlight": {
               "competency_display_name": [
                  "<b>Software Development</b>"
               ]
            }
         }
      ]
   }
}
mapping
"competency":{
    "properties": {
        "competency_display_name":{
            "type":"string",
            "index_analyzer": "index_ngram_analyzer",
            "search_analyzer": "search_term_analyzer"
        }
    }
}
settings
"analysis": {
    "filter": {
        "ngram_tokenizer": {
            "type": "nGram",
            "min_gram": "1",
            "max_gram": "15",
            "token_chars": [ "letter", "digit" ]
        }
    },
    "analyzer": {
        "index_ngram_analyzer": {
            "type": "custom",
            "tokenizer": "keyword",
            "filter": [ "ngram_tokenizer", "lowercase" ]
        },
        "search_term_analyzer": {
            "type": "custom",
            "tokenizer": "keyword",
            "filter": "lowercase" 
        }
    }
}
how to highlight Soft instead of Software Development.
解决方案
You should use ngram tokenizer instead of ngram filter to highlight in this case.
with_positions_offsets is needed to help highlighting more faster.

Here's the workable settings & mapping : 
"analysis": {
    "tokenizer": {
        "ngram_tokenizer": {
            "type": "nGram",
            "min_gram": "1",
            "max_gram": "15",
            "token_chars": [ "letter", "digit" ]
        }
    },
    "analyzer": {
        "index_ngram_analyzer": {
            "type": "custom",
            "tokenizer": "ngram_tokenizer",
            "filter": [ "lowercase" ]
        },
        "search_term_analyzer": {
            "type": "custom",
            "tokenizer": "keyword",
            "filter": "lowercase" 
        }
    }
}
mapping
"competency":{
    "properties": {
        "competency_display_name":{
            "type":"string",
            "index_analyzer": "index_ngram_analyzer",
            "search_analyzer": "search_term_analyzer",
            "term_vector":"with_positions_offsets" 
        }
    }
}


                        
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