60_Phonetic_matching.asciidoc

语音匹配

最后，在尝试任何其他匹配方法都无效后，我们可以求助于搜索发音相似的词，即使他们的拼写不同。

有一些用于将词转换成语音标识的算法。 Soundex 算法是这些算法的鼻祖， 而且大多数语音算法是 Soundex 的改进或者专业版本，例如 Metaphone 和 Double Metaphone （扩展了除英语以外的其他语言的语音匹配）， Caverphone 算法匹配了新西兰的名称， Beider-Morse 算法吸收了 Soundex 算法为了更好的匹配德语和依地语名称， Kölner Phonetik 为了更好的处理德语词汇。

值得一提的是，语音算法是相当简陋的，他们设计初衷针对的语言通常是英语或德语。这限制了他们的实用性。 不过，为了某些明确的目标，并与其他技术相结合，语音匹配能够作为一个有用的工具。

首先，你需要从 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/current/analysis-phonetic.html 获取语音分析插件并在集群的每个节点安装， 然后重启每个节点。

然后，您可以创建一个使用语音语汇单元过滤器的自定义分析器，并尝试下面的方法：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "filter": {
        "dbl_metaphone": { (1)
          "type":    "phonetic",
          "encoder": "double_metaphone"
        }
      },
      "analyzer": {
        "dbl_metaphone": {
          "tokenizer": "standard",
          "filter":    "dbl_metaphone" (2)
        }
      }
    }
  }
}

1. 首先，配置一个自定义 phonetic 语汇单元过滤器并使用 double_metaphone 编码器。

2. 然后在自定义分析器中使用自定义语汇单元过滤器。

现在我们可以通过 analyze API 来进行测试：

GET /my_index/_analyze?analyzer=dbl_metaphone
Smith Smythe

每个 Smith 和 Smythe 在同一位置产生两个语汇单元： SM0 和 XMT 。 通过分析器播放 John ， Jon 和 Johnnie 将产生两个语汇单元 JN 和 AN ，而 Jonathon 产生语汇单元 JN0N 和 ANTN 。

语音分析器可以像任何其他分析器一样使用。 首先映射一个字段来使用它，然后索引一些数据：

PUT /my_index/_mapping/my_type
{
  "properties": {
    "name": {
      "type": "string",
      "fields": {
        "phonetic": { (1)
          "type":     "string",
          "analyzer": "dbl_metaphone"
        }
      }
    }
  }
}

PUT /my_index/my_type/1
{
  "name": "John Smith"
}

PUT /my_index/my_type/2
{
  "name": "Jonnie Smythe"
}

1. name.phonetic 字段使用自定义 dbl_metaphone 分析器。

可以使用 match 查询来进行搜索：

GET /my_index/my_type/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name.phonetic": {
        "query": "Jahnnie Smeeth",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

这个查询返回全部两个文档，演示了如何进行简陋的语音匹配。 用语音算法计算评分是没有价值的。 语音匹配的目的不是为了提高精度，而是要提高召回率—​以扩展足够的范围来捕获可能匹配的文档。

通常更有意义的使用语音算法是在检索到结果后，由另一台计算机进行消费和后续处理，而不是由人类用户直接使用。