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我有存储在弹性搜索数据库中的大型图像注释数据库。我想使用这个数据库进行关键字提取。输入是文本（通常是报纸文章）。我对算法的基本想法是遍历文章中的每个术语，并使用弹性搜索来发现该术语在图像注释中的频率。然后从不常用的文章中输出术语（为了比常见的英文单词更喜欢人名或地名）。

我不需要非常复杂的东西，这些关键字仅用作用户输入的建议，但我想要更快的东西，然后向弹性搜索询问 N 个搜索查询（其中 N 是文本中的术语数），这在大文本上可能会很慢。在弹性搜索中是否有一些强大而快速的关键字提取技术？

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您可以为此使用弹性搜索词聚合。他们可以返回带有指示其相对频率的文档计数的分桶关键字。这是 YML 中的示例查询。

query:
    match:
        annotation:
            query: text of your article
aggregations:
    term_frequencies:
        terms:
            field: annotation
于 2014-10-01T04:25:58.670 回答