如果我像直接全词匹配，怎么查询

如果您想要进行全词匹配查询，可以使用 "match_phrase" 查询，它会将整个查询字符串视为一个整体进行匹配。具体来说，您可以使用以下查询语句进行全词匹配查询：

{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "infectious_name.keyword": "除霍乱、细菌性和阿米巴性痢疾、伤寒和副伤寒以外的感染性腹泻病"
    }
  }
}

其中，"infectious_name.keyword" 指定了要查询的字段，".keyword" 表示要查询的是该字段的 "keyword" 子字段，这是一个不分词的精确匹配字段。查询的字符串 "除霍乱、细菌性和阿米巴性痢疾、伤寒和副伤寒以外的感染性腹泻病" 会被视为一个整体进行匹配。

相关问题

给我写一个Microsoft Research Paraphrase Corpus DSSM模型直接用于语义匹配的代码

好的，以下是一个使用Microsoft Research Paraphrase Corpus DSSM模型进行语义匹配的代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 加载训练好的DSSM模型
model = tf.keras.models.load_model('msrp_dssm.h5')

# 定义两个文本输入
text_a_input = tf.keras.Input(shape=(None,), dtype=tf.int32, name='text_a_input')
text_b_input = tf.keras.Input(shape=(None,), dtype=tf.int32, name='text_b_input')

# 将文本转换为词向量
embedding_layer = model.layers[0]
text_a_embedding = embedding_layer(text_a_input)
text_b_embedding = embedding_layer(text_b_input)

# 计算两个文本的余弦相似度
similarity_layer = model.layers[1]
similarity = similarity_layer([text_a_embedding, text_b_embedding])

# 创建模型
msrp_dssm = tf.keras.Model(inputs=[text_a_input, text_b_input], outputs=similarity)

# 测试样例
text_a = 'The company is doing well.'
text_b = 'The business is doing great.'
text_a_tokens = [token for token in text_a.split()]
text_b_tokens = [token for token in text_b.split()]

# 将文本转换为词向量序列
text_a_sequence = np.array([embedding_layer.get_config()['input_dim'] + 1] + [embedding_layer.get_config()['word_index'][token] for token in text_a_tokens])
text_b_sequence = np.array([embedding_layer.get_config()['input_dim'] + 1] + [embedding_layer.get_config()['word_index'][token] for token in text_b_tokens])

# 对文本进行padding操作
max_sequence_length = max(len(text_a_sequence), len(text_b_sequence))
text_a_sequence = np.pad(text_a_sequence, (0, max_sequence_length - len(text_a_sequence)), 'constant')
text_b_sequence = np.pad(text_b_sequence, (0, max_sequence_length - len(text_b_sequence)), 'constant')

# 预测两个文本的相似度
similarity_score = msrp_dssm.predict([np.array([text_a_sequence]), np.array([text_b_sequence])])[0][0]

print('文本A：', text_a)
print('文本B：', text_b)
print('相似度得分：', similarity_score)

这个代码示例包含以下步骤：

1. 加载训练好的DSSM模型。
2. 定义两个文本输入。
3. 将文本转换为词向量。
4. 计算两个文本的余弦相似度。
5. 创建模型。
6. 测试样例。
7. 将文本转换为词向量序列。
8. 对文本进行padding操作。
9. 预测两个文本的相似度。
10. 输出相似度得分。

你可以将上述代码示例保存为.py文件，然后使用Python解释器运行它。当你运行代码时，它将输出相似度得分，表示两个文本的语义相似度。

基于python设计实现英语小词典，具备查找单词、增加单词、删除单词、 翻译单词（中英互译）、实现单词联想功能，从文件或网络上获取单词的功能。查询时先检索本地词条库，若有完全匹配项直接输出；若本地无完全匹配项，开始在线查询，并同时返回在线结果和本地含有检索内容的词条结果

好的，这是一个比较复杂的问题，我将尽我所能为你提供一些实现的思路。首先，你需要选择一个合适的数据结构来存储你的单词库，可以考虑使用字典（dictionary）或者哈希表（hash table）来存储单词和其对应的释义。以下是一些具体的实现思路：

1. 查询单词：用户输入要查询的单词，程序先在本地的单词库中查找是否存在完全匹配的单词，如果有，直接输出其释义；如果没有，程序则会尝试在在线词典中查找，同时也返回本地词条库中包含检索内容的单词列表。

2. 增加单词：用户输入要增加的单词及其释义，程序将其添加到本地单词库中。

3. 删除单词：用户输入要删除的单词，程序将其从本地单词库中删除。

4. 翻译单词：用户输入要翻译的单词，程序先在本地单词库中查找是否存在完全匹配的单词，如果有，直接输出其对应的翻译；如果没有，程序则会尝试在在线词典中查找，同时也返回本地词条库中包含检索内容的单词列表。

5. 单词联想：用户输入部分单词，程序会在本地单词库中查找所有以该单词开头的单词，然后返回给用户供其选择。

6. 从文件或网络上获取单词：程序可以从本地文件或者网络上获取单词库，从而实现更新单词库的功能。

以上是一个大致的思路，具体的实现过程还需要考虑很多细节，比如如何处理用户输入错误、如何保证程序的效率等等。希望这些思路能够对你有所帮助！