この図からも検索ノイズを減らすことと検索漏れを減らすことがトレードオフの関係にあることがわかります。 しかし、これら2つを併用することによって、それぞれを単独で使用する場合に比べて、検索漏れの数を減らし、検索ノイズの数を実質的に減らすことが可能です。 併用するための具体的な手法は以下のようなものになります。 インデックス生成処理 ドキュメントに対してNgramによるインデックスを生成する 形態素解析によるインデックスも生成する 検索処理 Ngramと形態素解析によるインデックスに対して同時に検索を行う 形態素解析によるインデックスの結果が先頭になりやすいように重みを付けて検索結果をマージする 2つの検索結果をマージすることによって、検索漏れを減らします。 しかし、ただ単にマージしてしまうと、検索ノイズが増えてしまいます。 形態素解析の結果を先頭になりやすいようにマージすることが、この併用処
こんにちは、バックエンドエンジニアの塩崎です。 今まではiQONの全文検索用のインデックスには形態素解析だけを用いていましたが、先日Ngramも併用することで検索を改善しました。 その結果、検索結果のヒット数が向上し、なおかつ検索ノイズの増加を軽微なものに抑えることができました。 この記事では、Ngramを併用することのメリット、およびそれをApache Solrで利用する方法について紹介します。 欲しい情報が見つからないとは そもそも、「検索したけど欲しい情報が見つからない状態」とはどのような状態でしょうか？ ここではその状態を以下の2つの状態に分解して考えてみます。 欲しい情報の数が少ない 1つ目の状態は「欲しい情報が検索結果中に少ない」状態です。 例えば、旅行情報サイトで「東京」と検索した時にDBの中には数千件のデータがあるのに検索結果数がわずか数件しかないような状態です。 欲しくな
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