进行研究的短语查询答案

【问题标题】：Phrasequery to make researches进行研究的短语查询
【发布时间】：2016-09-16 15:22:31
【问题描述】：

有没有在 python 中使用短语查询？直到现在我都在使用解析器，但我想知道如何使用短语查询。

parser = QueryParser(Version.LUCENE_CURRENT, "contents",
                        analyzer)
parser.setDefaultOperator(QueryParser.Operator.AND)
query = parser.parse(command)
    scoreDocs = searcher.search(query, 10000).scoreDocs

【问题讨论】：

标签： python lucene

【解决方案1】：

首先，您应该了解，当您删除 QueryParser 时，您会丢失分析器。 PhraseQuery 不会像 QueryParser 那样为您分析，因此您需要对短语进行标记和规范化以匹配索引时间分析。您最好还是坚持使用解析器。

也就是说，手动构建 PhraseQuery 看起来像这样：

query = PhraseQuery()
query.add(Term("contents", "lorem"))
query.add(Term("contents", "ipsum"))
query.add(Term("contents", "sit"))
query.add(Term("contents", "amet"))

您可以使用setSlop 设置查询的斜率。

您还可以指定每个术语的位置。例如，如果“sit”是我索引中的停用词，我可能会这样做：

query = PhraseQuery()
query.add(Term("contents", "lorem"), 0)
query.add(Term("contents", "ipsum"), 1)
query.add(Term("contents", "amet"), 3)

【讨论】：

但是如果我需要搜索4克，我需要每次都这样做吗？对不起，我是新手..
ngram 通常通过在同一位置重叠多个标记来工作。您应该能够在每个位置搜索一克，或者通过指定它们在同一位置搜索多个，如我的第二个代码示例中所示。