Recherche d’information - TP ElasticSearch : pertinence¶

Cette séance de travaux pratiques est à réaliser à la suite de la précédente (voir chapitre Recherche d’information - TP ElasticSearch). En particulier, le lancement d’ElasticSearch et le chargement des données sont identiques. On travaille sur l’index contenant les données de 5000 films (environ).

Vous devriez notamment pouvoir relancer votre instance es1 avec la commande suivante (conservez ou enlevez le -i selon que vous souhaitez avoir votre serveur en mode interactif ou non) :

sudo docker start -i es1

Ouvrez ensuite un nouveau terminal.

Elasticsearch et la pertinence¶

Une première notion de score¶

Nous pouvons observer avec l’API _explain d’Elasticsearch le calcul du score pour un film donné et pour une requête donnée.

Prenons, par exemple, la requête life sur le titre, et regardons quel score est calculé pour le film des Monty Python, « Life of Brian » (La vie de Brian, en français).

Utilisez la requête suivante (en POST) dans l’adresse :

movies/movie/2232/_explain

Et celle-ci dans la partie « document » :

{
  "query": {
    "match": {
      "fields.title": "life"
    }
  }
}

Vous devez obtenir un score de 3.077677 (quelques chiffres peuvent différer à la fin).

Avec la documentation, reconstituez les détails du calcul de ce score, avec tf, idf et fieldNorm.

Correction

Le tf vaut 1, car il y a 1 occurrence de life dans Life of Brian et que la racine carrée de 1 vaut 1. (tf(freq=1.0), with freq of:)
L”idf vaut 6.154529 car il y a 27 documents sur 4850 contiennent life Et 1 + ln(4850/(27 + 1)) = 6.154529 (idf(docFreq=27, maxDocs=4850))
la fieldNorm vaut 0.5. En effet, il y a 3 termes dans « Life of Brian », et cette fieldNorm est l’inverse de la racine carrée de ce nombre. Or, 1/sqrt(3) = 0.577. Stocké sur un octet donc arrondi à 0.5 ({"value": 0.5, "description": "fieldNorm(doc=679)", })
Si on calcule 1 * 6.154529 * 0.5, on obtient 3.077677

En réalité, reposant sur Lucene, Elasticsearch utilise généralement une fonction de score plus évoluée que celle que l’on vient de voir, qui combine seulement 3 facteurs. Cette fonction est appelée la Practical Scoring Function de Lucene.

En lisant les explications sur la Practical Scoring Function (lien dans la phrase précédente), vous devriez constater que le score final repose sur les notions de tf et d”idf que vous connaissez, mais qu’il y a des modifications importantes. Notamment, de nouveaux paramètres font leur apparition, l”idf est élevé au carré et le tf est la racine carré du nombre d’occurrences d’un terme dans le document, ce qui diffère sensiblement de la formule vue dans le cours. Les effets des différents termes ou facteurs sont détaillés dans cette documentation. Nous allons dans la suite aborder l’un d’entre eux, le boosting.

Boosting¶

Quand on effectue des recherches sur plus d’un champ, il peut rapidement devenir pertinent de donner davantage de poids à l’un ou l’autre de ces champs, de façon à améliorer les résultats de recherche. Par exemple, il peut être tentant d’indiquer qu’une correspondance (match) dans le titre d’un document vaut 2 fois plus qu’une correspondance dans n’importe quel autre champ. C’est ce que l’on appelle en anglais le boosting, cela autorise la modification du score calculé par Elasticsearch en vue de rendre les résultats plus pertinents (pour les utilisateurs d’un système donné).

Il existe de nombreuses manières d’ajuster les paramètres entrant dans le score, nous allons en aborder quelques unes.

Saisissez la commande suivante et observez la position d’American Grafiti dans le classement, avec et sans l’option « boost ». Que se passe-t-il ?

{
  "_source": {
    "includes": [
      "*.title"
    ],
    "excludes": [
      "*.actors*",
      "fields.genres",
      "fields.directors"
    ]
  },
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "match": {
            "fields.title": {
              "query": "Star Wars",
              "boost": 4
            }
          }
        },
        {
          "match": {
            "fields.directors": {
              "query": "George Lucas"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Avec le boosting, American Grafiti est 9e, derrière Bride Wars, mieux classé car le boosting favorise la correspondance avec (au moins) un des mots du titre.

Si on peut associer du boosting positif à certaines valeurs de certains champs, on peut rejeter vers le bas du classement des documents qui contiennent certaines valeurs pour d’autres champs. On peut combiner boosting positif et boosting négatif (évidemment pour des champs différents).

Exemple : avec la requête ci-dessous, on ne récupère que les films dont le titre contient Star Wars, mais l’on pondère négativement avec negative boost le réalisateur JJ Abrams, dont le film doit apparaître en queue de classement :

{
  "_source": {
    "includes": [
      "*.title"
    ],
    "excludes": [
      "*.actors*"
    ]
  },
  "query": {
    "boosting": {
      "positive": {
        "query": {
          "match_phrase": {
            "fields.title": {
              "query": "Star Wars",
              "boost": 2
            }
          }
        }
      },
      "negative": {
        "match": {
          "fields.directors": "Abrams"
        }
      },
      "negative_boost": 0.5
    }
  }
}

Si les documents contiennent des valeurs numériques comme la popularité (les likes d’un statut de réseau social, le nombre d’achats d’un produit donné), ou une note, il est possible d’utiliser cet indicateur pour pondérer les documents.

On utilise pour cela field_value_factor. Avec nos documents, nous pouvons proposer une pondération avec la note (ce qui revient à ordonner par rating) :

{
  "_source": {
    "includes": [
      "*.title",
      "*.rating"
    ],
    "excludes": [
      "*.actors*"
    ]
  },
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match_phrase": {
          "fields.directors": {
            "query": "Sergio Leone"
          }
        }
      },
      "functions": [
        {
          "field_value_factor": {
            "field": "fields.rating"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Regardez notamment les scores qui sont maintenant calculés. Il est possible d’ajouter de nombreux paramètres, pour modifier la façon dont est utilisée cette valeur de note (multiplication, addition, max, min, etc.).

Il est même possible, avec script_score de calculer vos propres valeurs et d’en tenir ensuite compte dans le calcul du score (voir https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-function-score-query.html#function-script-score pour les détails).

Regardons pour finir des fonctions assez utiles, les fonctions de décroissance. Celles-ci s’appliquent à une valeur d’un document selon une échelle « glissante ».

L’idée est d’ajuster la pertinence des documents en fonction, par exemple :

de leur ancienneté
de leur distance (géographique)
de leur écart de prix

Cette pondération peut être linéaire, exponentielle, ou gaussienne. Voir ces courbes pour une illustration du fonctionnement de cette pondération, et la page Function Decay pour les détails mathématiques précis. La courbe présente une valeur d’âge (age), dont la référence est fixée à 40. En fonction de la fonction de décroissance choisie et de la valeur d’un document, son score global sera affecté d’un facteur supplémentaire (entre 0 et 1) minorant son importance. Par exemple, un document pour lequel l’âge vaudrait 30 aurait, pour les 3 fonctions choisies, un score multiplié par 0.5.

Dans nos documents, on dispose d’un champ date précis, donnant le jour de sortie des films. On peut donc, avec la requête suivante, trouver les films qui sont sortis un peu avant ou après le film « Grand prix » de Frankenheimer, sorti le 21 décembre 1966. Les paramètres decay, scale, offset sont visuellement expliqués sur ces courbes , ils permettent d’ajuster la forme de la courbe de la fonction de décroissance (et donc les minorations en fonction de la distance à la valeur de référence).

{
  "_source": {
    "includes": [
      "*.title",
      "*.release_date",
      "*.year"
    ],
    "excludes": [
      "*.actors*",
      "*.genres"
    ]
  },
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "exists": {
          "field": "fields.release_date"
        }
      },
      "functions": [
        {
          "gauss": {
            "fields.release_date": {
              "origin": "1966-12-21T00:00:00Z",
              "scale": "30d",
              "offset": "1d",
              "decay": 0.5
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

À vous de jouer¶

Proposer les requêtes DSL pour organiser les résultats de la façon souhaitée :

les films de James Cameron en pondérant négativement ceux qui durent plus de deux heures (choisissez par exemple la fonction exponentielle)

Correction

{
        "_source": {
                "includes": [
                        "fields.title",
                        "fields*.rating",
                        "fields.running_time_secs"
                ],
                "excludes": [
                        "fields*.actors*",
                        "fields*.genres"
                ]
        },
        "query": {
                "function_score": {
                        "query": {
                                "match_phrase": {
                                        "fields.directors": {
                                                "query": "James Cameron"
                                        }
                                }
                        },
                        "functions": [
                                {
                                        "exp": {
                                                "fields.running_time_secs": {
                                                        "origin": "7200",
                                                        "scale": "200",
                                                        "decay": 0.5
                                                }
                                        }
                                }
                        ]
                }
        }
}

les meilleures comédies romantiques (il s’agit d’effectuer un simple tri par rating)

Correction

{
  "size": 25,
  "_source": {
    "includes": [
      "fields.title",
      "fields*.genres"
    ],
    "excludes": [
      "fields*.actors*",
      "fields*.rating",
      "fields.running_time_secs"
    ]
  },
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "fields.genres": "Romance"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {
      "fields.rating": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

les films réalisés par Clint Eastwood, en affichant d’abord ceux dans lesquels il joue

Correction

{
        "size": 21,
        "_source": {
                "includes": [
                        "*.title",
                        "*.actors",
                        "*.directors"
                ],
                "excludes": [
                        "*.genres"
                ]
        },
        "query": {
                "bool": {
                        "must": {
                                "match_phrase": {
                                        "fields.directors": {
                                                "query": "Clint Eastwood"
                                        }
                                }
                        },
                        "should": {
                                "match_phrase": {
                                        "fields.actors": {
                                                "query": "Clint Eastwood",
                                                "boost": 4
                                        }
                                }
                        }
                }
        }
}

les films de Sergio Leone, en les ordonnant du plus récent au plus ancien (deux requêtes possibles, avec boosting ou sans boosting mais avec un tri)

Correction

Sans boosting

{
  "size": 25,
  "_source": {
    "includes": [
      "fields.title",
      "fields*.directors",
      "fields*.release_date"
    ],
    "excludes": [
      "fields*.actors*",
      "fields*.rating",
      "fields*.genres",
      "fields.running_time_secs"
    ]
  },
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match_phrase": {
            "fields.directors": "Sergio Leone"
          }
        }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {
      "fields.release_date": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ]
}

Avec boosting

{
  "_source": {
    "includes": [
      "*.title",
      "*.release_date"
    ],
    "excludes": [
      "*.actors*"
    ]
  },
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "match_phrase": {
          "fields.directors": {
            "query": "Sergio Leone"
          }
        }
      },
      "functions": [
        {
          "field_value_factor": {
            "field": "fields.release_date"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

les films du genre Western, en pondérant négativement ceux réalisés par Sergio Leone

Correction

       {
       "size": 75,
       "_source": {
        "includes": [
               "*.title"
        ],
        "excludes": [
               "*.actors*"
        ]
       },
       "query": {
        "boosting": {
               "positive": {
                "query": {
                       "match_phrase": {
                        "fields.genres": {
                               "query": "Western"
                        }
                       }
                }
               },
               "negative": {
                "match_phrase": {
                       "fields.directors": "Sergio Leone"
                }
               },
               "negative_boost": 0.5
        }
       }
}

les films qui sont sortis dans les 15 jours avant ou après Lost in Translation de Sofia Coppola

Correction

{
        "size": 25,
        "_source": {
                "includes": [
                        "fields.title",
                        "fields.rating",
                        "fields.release_date"
                ],
                "excludes": [
                        "fields*.actors*",
                        "fields*.genres"
                ]
        },
        "query": {
                "function_score": {
                        "query": {
                                "exists": {
                                        "field": "fields.release_date"
                                }
                        },
                        "functions": [
                                {
                                        "gauss": {
                                                "fields.release_date": {
                                                        "origin": "2003-08-29",
                                                        "scale": "15d",
                                                        "decay": 0.5
                                                }
                                        }
                                }
                        ]
                }
        }
}

les films de sport autour de la boxe, et assez courts. Indice : la durée du film se trouve dans fields.running_time_secs.

Correction

{
  "_source": {
    "includes": [
      "*.title",
      "fields.plot",
      "*.genres",
      "fields.running_time_secs"
    ],
    "excludes": [
      "*.actors*"
    ]
  },
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "exists": {
                "field": "fields.running_time_secs"
              }
            },
            {
              "exists": {
                "field": "fields.genres"
              }
            },
            {
              "match": {
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            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

Recherche d’information - TP ElasticSearch : pertinence¶

Elasticsearch et la pertinence¶

Une première notion de score¶

Boosting¶

À vous de jouer¶

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