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使用spring-data-elasticsearch和搜索相似的文档,如何获得相似度得分?

使用spring-data-elasticsearch和搜索相似的文档,可以通过以下步骤获得相似度得分:

  1. 导入所需的依赖:
代码语言:txt
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<dependency>
    <groupId>org.springframework.data</groupId>
    <artifactId>spring-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
  1. 创建Elasticsearch配置类,配置Elasticsearch的连接信息:
代码语言:txt
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@Configuration
@EnableElasticsearchRepositories(basePackages = "com.example.repository")
public class ElasticsearchConfig {

    @Bean
    public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"));
        return new RestHighLevelClient(builder);
    }

    @Bean
    public ElasticsearchRestTemplate elasticsearchTemplate() {
        return new ElasticsearchRestTemplate(elasticsearchClient());
    }
}
  1. 创建实体类,并使用注解定义索引、类型和字段:
代码语言:txt
复制
@Document(indexName = "my_index", type = "my_type")
public class MyDocument {

    @Id
    private String id;
    
    @Field(type = FieldType.Text)
    private String text;
    
    // 其他字段...
    
    // getters and setters
}
  1. 创建Repository接口,继承ElasticsearchRepository,并定义查询方法:
代码语言:txt
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public interface MyDocumentRepository extends ElasticsearchRepository<MyDocument, String> {

    List<MyDocument> findByText(String text);
}
  1. 在业务代码中调用查询方法,并获得相似度得分:
代码语言:txt
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@Autowired
private MyDocumentRepository repository;

// ...

String searchText = "要搜索的文本";
List<MyDocument> documents = repository.findByText(searchText);

for (MyDocument document : documents) {
    Explanation explanation = elasticsearchTemplate().getClient().explain(
        new ExplainRequest("my_index", "my_type", document.getId()).query(
            QueryBuilders.matchQuery("text", searchText)
        )
    ).getExplanation();

    float score = explanation.getValue(); // 获取相似度得分
    System.out.println("相似度得分:" + score);
}

通过上述步骤,可以使用spring-data-elasticsearch进行搜索相似的文档,并获得相似度得分。在这个例子中,我们使用了Elasticsearch作为搜索引擎,并通过spring-data-elasticsearch简化了与Elasticsearch的交互。如果你想了解更多关于spring-data-elasticsearch的信息,可以访问腾讯云的Elasticsearch服务页面:腾讯云Elasticsearch

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