Я работаю над проектом, в котором активно использую Elasticsearch и ссылку moreLikeThis для реализации некоторых функций. Официальная документация для запроса MLT гласит следующее:
Чтобы ускорить анализ, можно хранить векторы терминов во время индексации, но за счет использования диска.
В разделе **Как это работает*. Теперь идея состоит в том, чтобы настроить отображение, чтобы сохранить предварительно рассчитанные векторы терминов. Проблема в том, что из документации кажется неясным, как именно это должно быть сделано. С одной стороны, в MLT, они предоставляют и пример отображения, который выглядит следующим образом:
curl -s -XPUT 'http://localhost:9200/imdb/' -d '{
"mappings": {
"movies": {
"properties": {
"title": {
"type": "string",
"term_vector": "yes"
},
"description": {
"type": "string"
},
"tags": {
"type": "string",
"fields" : {
"raw": {
"type" : "string",
"index" : "not_analyzed",
"term_vector" : "yes"
}
}
}
}
}
}
}
С другой стороны, в документации по векторам терминов они предоставляют сопоставление в разделе Пример 1, которое выглядит следующим образом
curl -s -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/' -d '{
"mappings": {
"tweet": {
"properties": {
"text": {
"type": "string",
"term_vector": "with_positions_offsets_payloads",
"store" : true,
"index_analyzer" : "fulltext_analyzer"
},
"fullname": {
"type": "string",
"term_vector": "with_positions_offsets_payloads",
"index_analyzer" : "fulltext_analyzer"
}
}
}
....
Это должно create an index that stores term vectors, payloads etc.
Теперь вопрос: какое из отображений следует использовать? Это ошибка в документации или я что-то упустил?
