Lucene Similarity类

Similarity类实现算分（scoring）的API，它的子类实现了检索算分的算法。DefaultSimilarity类是缺省的算分的实现，SimilarityDelegator类是用于委托算分（delegating scoring）的实现，在Query.getSimilarity(Searcher)}的实现里起作用，以便覆写（override）一个Searcher中Similarity实现类的仅有的确定方法（certain methods）。

查询q相对于文档d的分数与在文档和查询向量（query vectors）之间的余弦距离（cosing-distance）或者点乘积（dot-product）有关系（correlates to），文档和查询向量存于一个信息检索（Information Retrieval）的向量空间模型（Vector Space Model (VSM)）之中。一篇文档的向量与查询向量越接近（closer to），它的得分也越高（scored higher），这个分数按如下公式计算：

其中：

1.          tf(t in d) 与term的出现次数（frequency）有关系（correlate to），定义为（defined as）term t在当前算分（currently scored）的文档d中出现（appear in）的次数（number of times）。对一个给定（gived）的term，那些出现此term的次数越多（more occurences）的文档将获得越高的分数（higher score）。缺省的tf(t in d)算法实现在DefaultSimilarity类中，公式如下：

2.          idf(t) 代表（stand for）反转文档频率（Inverse Document Frequency）。这个分数与反转（inverse of）的docFreq（出现过term t的文档数目）有关系。这个分数的意义是越不常出现（rarer）的term将为最后的总分贡献（contribution）更多的分数。缺省idff(t in d)算法实现在DefaultSimilarity类中，公式如下：

3.          coord(q,d) 是一个评分因子，基于（based on）有多少个查询terms在特定的文档（specified document）中被找到。通常（typically），一篇包含了越多的查询terms的文档将比另一篇包含更少查询terms的文档获得更高的分数。这是一个搜索时的因子（search time factor）是在搜索的时候起作用（in effect at search time），它在Similarity对象的coord(q,d)函数中计算。

4.          queryNorm(q) 是一个修正因子（normalizing factor），用来使不同查询间的分数更可比较（comparable）。这个因子不影响文档的排名（ranking）（因为搜索排好序的文档（ranked document）会增加（multiplied）相同的因数（same factor）），更确切地说只是（but rather just）为了尝试（attempt to）使得不同查询条件（甚至不同索引（different indexes））之间更可比较性。这是一个搜索时的因子是在搜索的时候起作用，由Similarity对象计算。缺省queryNorm(q)算法实现在DefaultSimilarity类中，公式如下：

sumOfSquaredWeights（查询的terms）是由查询Weight对象计算的，例如一个布尔（boolean）条件查询的计算公式为：

5.          t.getBoost() 是一个搜索时（search time）的代表查询q中的term t的boost数值，具体指定在（as specified in）查询的文本中（参见查询语法），或者由应用程序调用setBoost()来指定。需要注意的是实际上（really）没有一个直接（direct）的API来访问（accessing）一个多个term的查询（multi term query）中的一个term 的boost值，更确切地说（but rather），多个terms（multi terms）在一个查询里的表示形式（represent as）是多个TermQuery对象，所以查询里的一个term的boost值的访问是通过调用子查询（sub-query）的getBoost()方法实现的。

6.          norm(t,d) 是提炼取得（encapsulate）一小部分boost值（在索引时间）和长度因子（length factor）：

ú            document boost – 在添加文档到索引之前通过调用doc.setBoost()来设置。

ú            Field boost – 在添加Field到文档之前通过调用field.setBoost()来设置。

ú            lengthNorm(field) – 在文档添加到索引的时候，根据（in accordance with）文档中该field的tokens数目计算得出，所以更短（shorter）的field会贡献更多的分数。lengthNorm是在索引的时候起作用，由Similarity类计算得出。

当一篇文档被添加到索引的时候，所有上面计算出的因子将相乘起来（multiplied）。如果文档拥有多个相同名字的fields（multiple fields with same name），所有这些fields的boost值也会被一起相乘起来（multiplied together）：

然而norm数值的结果在被存储（stored）之前被编码成（encoded as）一个单独的字节(single byte)。在检索的时候，这个norm字节值从索引目录（index directory）中读取出来，并解码回（decoded back）一个norm浮点数值（float value）。这个编/解码（encoding/decoding）行为，会缩减（reduce）索引的大小（index size），这得自于（come with）精度损耗的代价（price of precision loss）- 它不保证decode(encode(x))=x，举例来说decode(encode(0.89))=0.75。还有需要注意的是，检索的时候再修改评分（scoring）的这个norm部分已近太迟了，例如，为检索使用不同的Similarity。

Similarity类实现算分（scoring）的API，它的子类实现了检索算分的算法。DefaultSimilarity类是缺省的算分的实现，SimilarityDelegator类是用于委托算分（delegating scoring）的实现，在Query.getSimilarity(Searcher)}的实现里起作用，以便覆写（override）一个Searcher中Similarity实现类的仅有的确定方法（certain methods）。

查询q相对于文档d的分数与在文档和查询向量（query vectors）之间的余弦距离（cosing-distance）或者点乘积（dot-product）有关系（correlates to），文档和查询向量存于一个信息检索（Information Retrieval）的向量空间模型（Vector Space Model (VSM)）之中。一篇文档的向量与查询向量越接近（closer to），它的得分也越高（scored higher），这个分数按如下公式计算：

其中：

1.          tf(t in d) 与term的出现次数（frequency）有关系（correlate to），定义为（defined as）term t在当前算分（currently scored）的文档d中出现（appear in）的次数（number of times）。对一个给定（gived）的term，那些出现此term的次数越多（more occurences）的文档将获得越高的分数（higher score）。缺省的tf(t in d)算法实现在DefaultSimilarity类中，公式如下：

2.          idf(t) 代表（stand for）反转文档频率（Inverse Document Frequency）。这个分数与反转（inverse of）的docFreq（出现过term t的文档数目）有关系。这个分数的意义是越不常出现（rarer）的term将为最后的总分贡献（contribution）更多的分数。缺省idff(t in d)算法实现在DefaultSimilarity类中，公式如下：

3.          coord(q,d) 是一个评分因子，基于（based on）有多少个查询terms在特定的文档（specified document）中被找到。通常（typically），一篇包含了越多的查询terms的文档将比另一篇包含更少查询terms的文档获得更高的分数。这是一个搜索时的因子（search time factor）是在搜索的时候起作用（in effect at search time），它在Similarity对象的coord(q,d)函数中计算。

4.          queryNorm(q) 是一个修正因子（normalizing factor），用来使不同查询间的分数更可比较（comparable）。这个因子不影响文档的排名（ranking）（因为搜索排好序的文档（ranked document）会增加（multiplied）相同的因数（same factor）），更确切地说只是（but rather just）为了尝试（attempt to）使得不同查询条件（甚至不同索引（different indexes））之间更可比较性。这是一个搜索时的因子是在搜索的时候起作用，由Similarity对象计算。缺省queryNorm(q)算法实现在DefaultSimilarity类中，公式如下：

sumOfSquaredWeights（查询的terms）是由查询Weight对象计算的，例如一个布尔（boolean）条件查询的计算公式为：

5.          t.getBoost() 是一个搜索时（search time）的代表查询q中的term t的boost数值，具体指定在（as specified in）查询的文本中（参见查询语法），或者由应用程序调用setBoost()来指定。需要注意的是实际上（really）没有一个直接（direct）的API来访问（accessing）一个多个term的查询（multi term query）中的一个term 的boost值，更确切地说（but rather），多个terms（multi terms）在一个查询里的表示形式（represent as）是多个TermQuery对象，所以查询里的一个term的boost值的访问是通过调用子查询（sub-query）的getBoost()方法实现的。

6.          norm(t,d) 是提炼取得（encapsulate）一小部分boost值（在索引时间）和长度因子（length factor）：

ú            document boost – 在添加文档到索引之前通过调用doc.setBoost()来设置。

ú            Field boost – 在添加Field到文档之前通过调用field.setBoost()来设置。

ú            lengthNorm(field) – 在文档添加到索引的时候，根据（in accordance with）文档中该field的tokens数目计算得出，所以更短（shorter）的field会贡献更多的分数。lengthNorm是在索引的时候起作用，由Similarity类计算得出。

当一篇文档被添加到索引的时候，所有上面计算出的因子将相乘起来（multiplied）。如果文档拥有多个相同名字的fields（multiple fields with same name），所有这些fields的boost值也会被一起相乘起来（multiplied together）：

然而norm数值的结果在被存储（stored）之前被编码成（encoded as）一个单独的字节(single byte)。在检索的时候，这个norm字节值从索引目录（index directory）中读取出来，并解码回（decoded back）一个norm浮点数值（float value）。这个编/解码（encoding/decoding）行为，会缩减（reduce）索引的大小（index size），这得自于（come with）精度损耗的代价（price of precision loss）- 它不保证decode(encode(x))=x，举例来说decode(encode(0.89))=0.75。还有需要注意的是，检索的时候再修改评分（scoring）的这个norm部分已近太迟了，例如，为检索使用不同的Similarity。