一、什么是拼写纠错
拼写纠错就是搜索引擎可以智能的感知用户输入关键字的错误，并使用纠正过的关键字进行搜索展示给用户；拼写纠错是一种改善用户体验的功能；
elasticsearch提供了以下不同类型的suggester来完成拼写纠错和自动完成功能；
term suggester主要针对单个的term分词进行纠正的场景；
phrase suggester主要针对整个短语的拼写纠正场景；
completion suggester主要提供一种快速高效的自动提示功能；
二、Term Suggester基于单个词的拼写纠错
Term Suggester会将用户输入的text进行解析分解成单个的word，然后针对每个word进行纠错；
elasticsearch的suggester请求的还是_search端点，要发送一个Term suggester请求，我们需要
1.在body中添加suggest字段；
2.指定我们的suggest的名字，我们可以使用不同的名字同时进行多个拼写纠错， 其最终的执行结果在response中也会使用这个名字进行区分；
3.通过text字段指定要纠正的文本；
4.指定要使用的suggester类型，这里使用term；
5.指定要在哪个字段上进行拼写纠错；
POST blogs/_search
{
"suggest": {
"my_sug": {
"text": "hots vlna",
"term": {
"field": "content"
}
}
}
}
elasticsearch返回结果中的suggest部分包含对应的结果；
不同名字的suggester在返回结果中作为suggest对象的字段，其作为数组承载每个text分词的建议结果；
每个原始的word作为一个对象，对象会记录原始word的基本信息及所有的建议词；
每个建议词对象会包含文本、打分、出现频率；
{
"suggest" : {
"my_sug" : [
{
"text" : "hots",
"offset" : 0,
"length" : 4,
"options" : [
{
"text" : "host",
"score" : 0.75,
"freq" : 109
},
{
"text" : "http",
"score" : 0.5,
"freq" : 235
},
{
"text" : "https",
"score" : 0.5,
"freq" : 9
},
{
"text" : "hours",
"score" : 0.5,
"freq" : 6
},
{
"text" : "hole",
"score" : 0.5,
"freq" : 5
}
]
},
{
"text" : "vlna",
"offset" : 5,
"length" : 4,
"options" : [
{
"text" : "vlan",
"score" : 0.75,
"freq" : 200
},
{
"text" : "vpna",
"score" : 0.75,
"freq" : 3
},
{
"text" : "vlan1",
"score" : 0.5,
"freq" : 111
},
{
"text" : "vlans",
"score" : 0.5,
"freq" : 11
},
{
"text" : "vlan8",
"score" : 0.5,
"freq" : 10
}
]
}
]
}
}
三、Term Suggester的通用配置选项
Term Suggester基于编辑距离来计算字符串的相似性；如果一个建议词通过更少字符的改变、添加、删除来转变成原始的字符串，那么这就是一个更好的建议词；例如host通过变换t和s的位置变成hots，则二者的编辑距离是1；
text既可以在suggest里边单独设置，也可以在全局设置；
POST blogs/_search
{
"suggest": {
"text": "hots vlna",
"content_sug": {
"term": {
"field": "content"
}
},
"title_sug": {
"term": {
"field": "title"
}
}
}
}
analyzer对text设置的文本进行analyse处理，默认使用field字段的search analyzer；
POST blogs/_search
{
"suggest": {
"my_sug": {
"text": "hots vlna",
"term": {
"analyzer":"standard",
"field": "content"
}
}
}
}
size设置每个word返回的建议词的数量，默认是5个；
POST blogs/_search
{
"suggest": {
"my_sug": {
"text": "hots vlna",
"term": {
"analyzer":"standard",
"field": "content",
"size":6
}
}
}
}
sort设置每个word对应的建议词的排序方式，由于每个建议词只包含text、score、freq，这就涉及以哪个字段先排序；
score，先使用score排序，后使用freq排序，最后使用建议词排序；
frequency，先使用freq排序，后使用score排序，最后使用建议词排序；
POST blogs/_search
{
"suggest": {
"my_sug": {
"text": "hots",
"term": {
"field": "content",
"sort":"frequency"
}
}
}
}
{
"suggest" : {
"my_sug" : [
{
"text" : "hots",
"offset" : 0,
"length" : 4,
"options" : [
{
"text" : "http",
"score" : 0.5,
"freq" : 235
},
{
"text" : "host",
"score" : 0.75,
"freq" : 109
},
{
"text" : "https",
"score" : 0.5,
"freq" : 9
},
{
"text" : "hours",
"score" : 0.5,
"freq" : 6
},
{
"text" : "hole",
"score" : 0.5,
"freq" : 5
}
]
}
]
}
}
suggest_mode，主要控制针对什么样的词会返回建议词，以及返回那些建议词；
missing，默认的选项，只有输入的词在对应字段的分词中不存在，才有可能返回建议词；
popular，只返回在更多的文档中出现的建议词；
always，任何的建议词都可以返回；
由于vlan322在字段content里已经存在，使用missing模式没有任何返回结果；
POST blogs/_search
{
"suggest": {
"my_sug": {
"text": "vlan322",
"term": {
"field": "content",
"suggest_mode":"missing"
}
}
}
}
{
"suggest" : {
"my_sug" : [
{
"text" : "vlan322",
"offset" : 0,
"length" : 7,
"options" : [ ]
}
]
}
}
使用popular模式则会返回对应的建议词；
POST blogs/_search
{
"suggest": {
"my_sug": {
"text": "vlan322",
"term": {
"field": "content",
"suggest_mode":"popular"
}
}
}
}
{
"suggest" : {
"my_sug" : [
{
"text" : "vlan322",
"offset" : 0,
"length" : 7,
"options" : [
{
"text" : "vlan0022",
"score" : 0.71428573,
"freq" : 5
},
{
"text" : "vlan30",
"score" : 0.6666666,
"freq" : 14
},
{
"text" : "vlan20",
"score" : 0.6666666,
"freq" : 7
},
{
"text" : "vlan.2",
"score" : 0.6666666,
"freq" : 6
},
{
"text" : "vlan12",
"score" : 0.6666666,
"freq" : 6
}
]
}
]
}
}
四、Term Suggester的专有配置选项
max_edits，主要控制可以包含的最大编辑距离的建议词，可以取值1或者2，默认值为2；
POST blogs/_search
{
"suggest": {
"my_sug": {
"text": "vlan322",
"term": {
"field": "content",
"max_edits":1
}
}
}
}
{
"suggest" : {
"my_sug" : [
{
"text" : "htpt",
"offset" : 0,
"length" : 4,
"options" : [
{
"text" : "http",
"score" : 0.75,
"freq" : 235
}
]
}
]
}
}
prefix_length，主要控制原始word的开头多少个字符不参与拼错纠正，默认值为1，提高这个值可以提高性能；
POST blogs/_search
{
"suggest": {
"my_sug": {
"text": "vlan322",
"term": {
"field": "content",
"prefix_length":2
}
}
}
}
{
"suggest" : {
"my_sug" : [
{
"text" : "htpt",
"offset" : 0,
"length" : 4,
"options" : [ ]
}
]
}
}
min_word_length，控制建议词的最小字符长度，默认是4；
POST blogs/_search
{
"suggest": {
"my_sug": {
"text": "vlan32",
"term": {
"field": "content",
"min_word_length":7
}
}
}
}
shard_size，主要控制每个分片返回的建议词的数量，通过增大这个设置数量可以提高建议词的准确性，但是可能会降低整体的性能；默认值跟size保持一致；
POST blogs/_search
{
"suggest": {
"my_sug": {
"text": "vlan32",
"term": {
"field": "content",
"shard_size":3,
"size":10,
}
}
}
}
{
"suggest" : {
"my_sug" : [
{
"text" : "vlan32",
"offset" : 0,
"length" : 6,
"options" : [
{
"text" : "vlan30",
"score" : 0.8333333,
"freq" : 14
},
{
"text" : "vlan.2",
"score" : 0.8333333,
"freq" : 6
},
{
"text" : "vlan12",
"score" : 0.8333333,
"freq" : 6
}
]
}
]
}
}
max_inspections，通过与shards_size相乘控制shard级别检测可选建议词的数量，默认值5；没有测试出具体的效果；
min_doc_freq，主要控制返回建议词至少在index中至少多个document中出现过，默认值为0，通过提高这个值可以提高准确率，可以设置具体的值也可以设置百分比；这是一个基于shard level配置选项；
POST blogs/_search
{
"suggest": {
"my_sug": {
"text": "vlan32",
"term": {
"field": "content",
"min_doc_freq":3
}
}
}
}
{
"suggest" : {
"my_sug" : [
{
"text" : "vlan32",
"offset" : 0,
"length" : 6,
"options" : [
{
"text" : "vlan30",
"score" : 0.8333333,
"freq" : 14
},
{
"text" : "vlan.2",
"score" : 0.8333333,
"freq" : 6
},
{
"text" : "vlan12",
"score" : 0.8333333,
"freq" : 6
},
{
"text" : "vlan2",
"score" : 0.8,
"freq" : 8
},
{
"text" : "vlan10",
"score" : 0.6666666,
"freq" : 55
}
]
}
]
}
}
max_term_freq，主要控制建议词在文档中出现的最多的次数，可以设置具体数值和百分比；默认值0.01f；降低这个值可以排除更多的建议词从而提高性能；这个也是shard级别的配置；
POST blogs/_search
{
"suggest": {
"my_sug": {
"text": "vlan32",
"term": {
"field": "content",
"max_term_freq":1
}
}
}
}
string_distance，设置计算编辑距离的具体算法，可选值有internal、damerau_levenshtein、levenshtein、jaro_winkler、ngram；
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