Anlamsal arama ile benzer ve ilgili belgeleri bulma

Şunlar için geçerlidir: SQL Server

İstatistiksel anlamsal dizin oluşturma için yapılandırılan sütunlarda benzer veya ilişkili belgelerin veya metin değerlerinin nasıl bulunup bulunduğunu ve bunların nasıl benzer veya ilişkili olduğu hakkında bilgileri açıklar.

Belirli bir sütundaki benzer veya ilgili belgeleri tanımlamak için işlev semantiği benzerliğitablosunu sorgular.

SEMANTICSIMILARITYTABLE , belirtilen sütundaki içeriği belirtilen belgeye benzer olan sıfır, bir veya daha fazla satırdan oluşan bir tablo döndürür. Bu satır kümesi işlevine FROM normal tablo adı gibi bir SELECT deyimin yan tümcesinde başvurulabilir.

Benzer belgeler için sütunlar arasında sorgu yapamazsınız. SEMANTICSIMILARITYTABLE İşlev yalnızca kaynak sütunla aynı sütundaki sonuçları alır ve bu da source_key bağımsız değişkeniyle tanımlanır.

İşlevin gerektirdiği SEMANTICSIMILARITYTABLE parametreler ve döndürdüğü sonuç tablosu hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. semanticsimilaritytable.

Important

Hedeflediğiniz sütunlarda tam metin ve semantik dizin oluşturma etkinleştirilmelidir.

Belgeleri benzer veya ilişkili hale getiren anahtar ifadeler hakkında bilgi almak için, işlevi semanticsimilaritydetailstable sorgulayabilirsiniz.

SEMANTICSIMILARITYDETAILSTABLE , semantik olarak benzer içeriğe sahip iki belgede (kaynak belge ve eşleşen belge) ortak olan sıfır, bir veya daha fazla anahtar ifade satırını içeren bir tablo döndürür. Bu satır kümesi işlevine FROM normal tablo adı gibi bir SELECT deyimin yan tümcesinde başvurulabilir.

İşlevin gerektirdiği SEMANTICSIMILARITYDETAILSTABLE parametreler ve döndürdüğü sonuç tablosu hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. semanticsimilaritydetailstable.

Important

Hedeflediğiniz sütunlarda tam metin ve semantik dizin oluşturma etkinleştirilmelidir.

Examples

A. Başka bir belgeye benzeyen en iyi belgeleri bulma

Aşağıdaki örnek, örnek veritabanındaki HumanResources.JobCandidate tablosundan AdventureWorks2025 tarafından belirtilen adaya benzeyen ilk 10 adayı alır.

SELECT TOP (10) KEY_TBL.matched_document_key AS Candidate_ID
FROM SEMANTICSIMILARITYTABLE (HumanResources.JobCandidate, Resume, @CandidateID) AS KEY_TBL
ORDER BY KEY_TBL.score DESC;
GO

B. Belgeler arasında benzer olan en önemli tümcecikleri bulma

Aşağıdaki örnek, HumanResources.JobCandidate tablosundaki AdventureWorks2025 örnek veritabanında belirtilen adaylar arasından en yüksek benzerlik puanına sahip beş anahtar ifadeyi alır.

SELECT TOP (5) KEY_TBL.keyphrase,
               KEY_TBL.score
FROM SEMANTICSIMILARITYDETAILSTABLE (HumanResources.JobCandidate, Resume, @CandidateID, Resume, @MatchedID) AS KEY_TBL
ORDER BY KEY_TBL.score DESC;
GO
  • Last updated on