在 Elasticsearch 中使用 Jaccard 相似度来查询文档的相似度，你可以通过写自定义的脚本来实现。下面是一个示例： 首先，你需要为每个文档创建包含所有词项的集合。你可以使用一个字段来存储个集合，例如使用数组类型字段。 接下来你可以使用脚本来计算 Jaccard 相似度。例如，要计算文档1和文档2的相似度，你可以使用以下脚： ```json GET /your_index/_search { "query": { "function_score": { "query": { "bool": "filter": [ { "": { "_id": "doc1_id" } }, {term": { "_id": "doc2_id" } } ] } }, script_score": { "script": "source": " set1 = new HashSet(doc['terms'].value); def set2 = new HashSet(doc['terms_field'].); def intersection = new HashSet(set1); intersection.retainAll(set); def union = new HashSet(set1); union.addAll(set2); return intersection.size / union.size();", "params": { "terms_field "your_terms_field" } } } } } ``` 在上面的脚本中，你需要将 `your_index` 替换为你的索引，`doc1_id` 和 `doc2_id` 替换为你要比较的文档的 ID，`your_terms_field` 替为包含词项集合的字段。 这个脚本使用集合来计算两个文档的交集和并集，然后返回 Jaccard 相似度这只是一个示例，你需要根据你的实际情况进行适当的调整。使用脚本查询可能性能有一定的影响，因此要仔细评估和测试查询的效果。 [2023-12-08 11:59:24 | AI写代码神器 | 1027点数解答]