处理人类语言编辑

全文搜索是一场 查准率 与 查全率 之间的较量—查准率即尽量返回较少的无关文档，而查全率则尽量返回较多的相关文档。 尽管能够精准匹配用户查询的单词，但这仍然不够，我们会错过很多被用户认为是相关的文档。 因此，我们需要把网撒得更广一些，去搜索那些和原文不是完全匹配但却相关的单词。

难道你不期待在搜索“quick brown fox“时匹配到包含“fast brown foxed“的文档，或是搜索“Johnny Walker“时匹配到“Johnnie Walker“， 又或是搜索“Arnolt Schwarzenneger“时匹配到“Arnold Schwarzenegger“吗？

如果文档 确实 包含用户查询的内容，那么这些文档应当出现在返回结果的最前面，而匹配程度较低的文档将会排在靠后的位置。 如果没有任何完全匹配的文档，我们至少可以给用户展示一些潜在的匹配结果；它们甚至可能就是用户最初想要的结果。

以下列出了一些可优化的地方：

• 清除类似 ´ ， ^ ， ¨ 的变音符号，这样在搜索 rôle 的时候也会匹配 role ，反之亦然。请见 归一化词元。
• 通过提取单词的词干，清除单数和复数之间的差异—fox 与 foxes—以及时态上的差异—jumping 、 jumped 与 jumps 。请见 将单词还原为词根。
• 清除常用词或者 停用词 ，如 the ， and ， 和 or ，从而提升搜索性能。请见 停用词: 性能与精度。
• 包含同义词，这样在搜索 quick 时也可以匹配 fast ，或者在搜索 UK 时匹配 United Kingdom 。 请见 同义词。
• 检查拼写错误和替代拼写方式，或者 同音异型词 —发音一致的不同单词，例如 their 与 there ， meat 、 meet 与 mete 。 请见 拼写错误。

在我们可以操控单个单词之前，需要先将文本切分成单词， 这也意味着我们需要知道 单词 是由什么组成的。我们将在 词汇识别 章节阐释这个问题。

在这之前，让我们看看如何更快更简单地开始。

Getting Started Videos

• Starting Elasticsearch
• Introduction to Kibana
• Logstash Starter Guide