match GET /my_index/address/_search{query: {match:"hello world"}} 句子中包含hello或world的都会被搜索出，比如下面的句子都会被搜索到： 1.hello tom, do you know me2.see the world match_phrase GET /my_index/address/

本文为论文翻译 在这个文章中，我们提出了一个新奇的神经网络模型，叫做RNN Encoder–Decoder，它包括两个RNN。一个ＲＮＮ用来把一个符号序列编码为固定长度的向量表示，另一个ＲＮＮ用来把向量表示解码为另外一个符号向量；提出的模型中的编码器和解码器被连接起来用于训练，目的是最大化目标序列相对于原序列的条件概率；基于经验，如果把the RNN Encoder–Decoder作为现存的lo

论文学习：Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation 这篇论文算是 Seq2Seq（Sequenc to Sequence） 的经典论文了。文中提出了一种新的RNN模型结构用于机器翻译等工作，此外，作为LSTM单元的变种和简化版本 GRU 单元也是在文章

more challenging yet more practical 更有挑战性但是更符合实际的pairwise 成对的fine-grained 精细的manifold 流形zero shot learning 0样本学习narrow the gap 缩小差距w.r.t with respect to 考虑到be different from in 跟某些人在某些方面不同，例如：Our work

ES 的match_phrase 搜索需要完整匹配输入的内容，比如我们搜索 ‘中国人民’ ，要保证的是doc中必须有 ‘中国人民’ 的内容出现。再比如我们搜索 ‘国人民’ 时，结果集中的 doc 中就要有 ‘国人民’ 的内容。一般在使用match 或 term 搜索的时候会引入词库，比如 ik 、 jieba 都利用词库来分词，之后按照分词粒度搜索。 然而match_phrase 的搜索背景下，

导读 这是一篇发表于2018年的IEEE文章，论文题目为《Automated Phrase Mining from Massive Text Corpora》，意为从大量语料中自动挖掘短语。 选题背景 1. 短语挖掘任务： 在语料中自动提取高质量短语（科学术语和通用实体等），举例：information extraction/retrieval, taxonomy construction

目录 目标 ES版本信息 官方文档 短语查询的作用 实战 创建索引和文档 基本语法 易错点解析 设置slop解决分词间隔数量 目标 掌握es短语查询语法，通过设置slop参数控制短语搜索允许的分词间隔数量。 ES版本信息 7.17.5 官方文档 Match phrase queryhttps://www.elastic.co/guide/en/elasti

1、match 略 1.1 不同字段权重         如果需要为不同字段设置不同权重，可以考虑使用 bool 查询的 should 子句来组合多个 match 查询，并为每个 match 查询设置不同的权重。 {"query": {"bool": {"should": [{"match": {"product_name": {"query": "apple","boost": 3}}}

文章目录 前言步驟一、安裝ibus-rime步驟二、添加用戶自定義短語文件步驟三总结參考 前言 在win10上使用搜狗拼音输入法还是比较方便的。 但是在Ubuntu22上使用LibPinyin或者Linux版本的搜狗输入法体验感不是很好。 为了解决批量添加用户自定义短语（phrase.txt）的问题，故而采用了rime。 個人迫切需要自定義短語的原因是我使用的中文輸入方法不