Как получить сумму похожих тегов из текста в эластичном поиске

Я пытаюсь использовать Elastic Search (версия 6.8), чтобы найти наиболее похожие теги из текста, и я ожидаю получить сумму оценок похожих тегов вместо расчета эластичного поиска по умолчанию (формула).

Например, я создаю my_test_index и вставляю три документа:

POST my_test_index/_doc/17
{
  "id": 17,
  "tags": ["devops", "server", "hardware"]
}

POST my_test_index/_doc/20
{
  "id": 20,
  "tags": ["software", "application", "developer", "develop"]
}

POST my_test_index/_doc/21
{
  "id": 21,
  "tags": ["electronic", "electric"]
}

Сопоставления нет, оно по умолчанию, как показано ниже:

{
  "my_test_index" : {
    "aliases" : { },
    "mappings" : {
      "_doc" : {
        "properties" : {
          "id" : {
            "type" : "long"
          },
          "tags" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          }
        }
      }
    },
    "settings" : {
      "index" : {
        "creation_date" : "1585820383702",
        "number_of_shards" : "5",
        "number_of_replicas" : "1",
        "uuid" : "05SgLog6S-GTSShTatrvQw",
        "version" : {
          "created" : "6080199"
        },
        "provided_name" : "my_test_index"
      }
    }
  }
}

Итак, я запрашиваю ниже запрос:

GET my_test_index/_search
{
  "query": {
    "more_like_this": {
      "fields": [
        "tags"
      ],
      "like": [
        "i like electric devices and develop some softwares."
      ],
      "min_term_freq": 1,
      "min_doc_freq": 1
    }
  }
}

И получить такой ответ:

{
  "took" : 4,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "my_test_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "21",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "id" : 21,
          "tags" : [
            "electronic",
            "electric"
          ]
        }
      },
      {
        "_index" : "my_test_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "20",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "id" : 20,
          "tags" : [
            "software",
            "application",
            "developer",
            "develop"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

Если я установлю объяснение: true, результат будет следующим:

{
  "took" : 3,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 2,
    "max_score" : 0.2876821,
    "hits" : [
      {
        "_shard" : "[my_test_index][1]",
        "_node" : "maQL1REnQHaff51ekrqMxA",
        "_index" : "my_test_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "21",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "id" : 21,
          "tags" : [
            "electronic",
            "electric"
          ]
        },
        "_explanation" : {
          "value" : 0.2876821,
          "description" : "weight(tags:electric in 0) [PerFieldSimilarity], result of:",
          "details" : [
            {
              "value" : 0.2876821,
              "description" : "score(doc=0,freq=1.0 = termFreq=1.0\n), product of:",
              "details" : [
                {
                  "value" : 0.2876821,
                  "description" : "idf, computed as log(1 + (docCount - docFreq + 0.5) / (docFreq + 0.5)) from:",
                  "details" : [
                    {
                      "value" : 1.0,
                      "description" : "docFreq",
                      "details" : [ ]
                    },
                    {
                      "value" : 1.0,
                      "description" : "docCount",
                      "details" : [ ]
                    }
                  ]
                },
                {
                  "value" : 1.0,
                  "description" : "tfNorm, computed as (freq * (k1 + 1)) / (freq + k1 * (1 - b + b * fieldLength / avgFieldLength)) from:",
                  "details" : [
                    {
                      "value" : 1.0,
                      "description" : "termFreq=1.0",
                      "details" : [ ]
                    },
                    {
                      "value" : 1.2,
                      "description" : "parameter k1",
                      "details" : [ ]
                    },
                    {
                      "value" : 0.75,
                      "description" : "parameter b",
                      "details" : [ ]
                    },
                    {
                      "value" : 2.0,
                      "description" : "avgFieldLength",
                      "details" : [ ]
                    },
                    {
                      "value" : 2.0,
                      "description" : "fieldLength",
                      "details" : [ ]
                    }
                  ]
                }
              ]
            }
          ]
        }
      },
      {
        "_shard" : "[my_test_index][2]",
        "_node" : "maQL1REnQHaff51ekrqMxA",
        "_index" : "my_test_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "20",
        "_score" : 0.2876821,
        "_source" : {
          "id" : 20,
          "tags" : [
            "software",
            "application",
            "developer",
            "develop"
          ]
        },
        "_explanation" : {
          "value" : 0.2876821,
          "description" : "weight(tags:develop in 0) [PerFieldSimilarity], result of:",
          "details" : [
            {
              "value" : 0.2876821,
              "description" : "score(doc=0,freq=1.0 = termFreq=1.0\n), product of:",
              "details" : [
                {
                  "value" : 0.2876821,
                  "description" : "idf, computed as log(1 + (docCount - docFreq + 0.5) / (docFreq + 0.5)) from:",
                  "details" : [
                    {
                      "value" : 1.0,
                      "description" : "docFreq",
                      "details" : [ ]
                    },
                    {
                      "value" : 1.0,
                      "description" : "docCount",
                      "details" : [ ]
                    }
                  ]
                },
                {
                  "value" : 1.0,
                  "description" : "tfNorm, computed as (freq * (k1 + 1)) / (freq + k1 * (1 - b + b * fieldLength / avgFieldLength)) from:",
                  "details" : [
                    {
                      "value" : 1.0,
                      "description" : "termFreq=1.0",
                      "details" : [ ]
                    },
                    {
                      "value" : 1.2,
                      "description" : "parameter k1",
                      "details" : [ ]
                    },
                    {
                      "value" : 0.75,
                      "description" : "parameter b",
                      "details" : [ ]
                    },
                    {
                      "value" : 4.0,
                      "description" : "avgFieldLength",
                      "details" : [ ]
                    },
                    {
                      "value" : 4.0,
                      "description" : "fieldLength",
                      "details" : [ ]
                    }
                  ]
                }
              ]
            }
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

Но для меня это неподходящий результат, я хочу рассчитать сумму баллов похожих тегов, как показано ниже: У меня есть слово «electric» в тексте и тегах и равно «electric ", он получает 1,0 балла, а по аналогии с тегом "electrical" он получает ~0,7 балла. И слово «develop» в тексте и тегах, равное тегу «develop», получает 1,0 балла, сходство с тегом «developer», он получает ~0,8 балла и сходство с "программным обеспечением" он получает ~0,9 балла и так далее...

Итак, я ожидаю, что этот результат ==> сумма баллов _id: 20 = ~ 2,7, _id: 21 = ~ 1,7 и ....

Я надеялся, что кто-то может привести пример того, как это сделать, или, по крайней мере, указать мне правильное направление.

Спасибо.