返回有关特定文档字段中的词条的信息和统计信息。文档可以存储在索引中或由用户人工提供。词条向量默认为实时，不是近实时。这可以通过将realtime参数设置为false来更改。
GET /twitter/tweet/1/_termvectors
可选的，您可以使用url中的参数指定检索信息的字段：
GET /twitter/tweet/1/_termvectors?fields=message
或通过在请求主体中添加请求的字段（参见下面的示例）。也可以使用通配符指定字段，类似于多匹配查询
警告
请注意
/_termvector的使用方式在2.0中已废弃，请使用_termvectors替代。
请求可以得到三种类型的值：词条信息，词条统计和字段统计。默认情况下，所有词条信息与字段统计信息都会被返回，但不包含词条统计信息。
positions: true）offsets: true）payloads: true），base64编码的字节如果请求的信息没有存储在索引中，如果可能它将被即时计算。另外，对于甚至不存在于索引中但由用户提供的文档，也可以计算词条向量。
警告
开始与结束的偏移量假设UTF-16编码被使用。如果要使用这些偏移量来从原始文本中获取词条，则应确保使用UTF-16对正在使用的子字符串进行编码。
设置term_statistics为true（默认为false）将返回：
默认情况下这些值不返回,因为词条统计数据会严重影响性能。
将field_statistics设置为false（默认值为true）将省略：
使用参数filter，返回的词条也可以根据其tf-idf分数进行过滤。这可能是有用的良好特征向量，以便找到文档。此功能的工作方式与More Like This Query的第二章节相似。参见示例5的使用。 支持以下子参数：
| 参数名 | 描述 |
|---|---|
max_num_terms |
每个字段必须返回的最大词条数。默认为25。 |
min_term_freq |
在源文档中忽略少于此频率的单词。默认为1。 |
max_term_freq |
在源文档中忽略超过此频率的单词。默认为无界。 |
min_doc_freq |
忽略文档频率少于此参数的词条。默认为1。 |
max_doc_freq |
忽略文档频率大于此参数的词条。默认为无界。 |
min_word_length |
字词长度低于此参数的将被忽略。默认为0。 |
max_word_length |
字词长度大于此参数的将被忽略。默认为无界（0）。 |
词条和字段统计数据不准确。删除的文件不被考虑。这些信息只能用于所请求文档所在的分片。因此，术语和字段统计信息仅用作相对度量，而绝对数字在此上下文中无意义。默认情况下，当请求人造文档的词条向量时，随机选择获取统计信息的分片。使用routing将命中特定的分片。
首先，我们创建一个存储词条向量、有效载荷等的索引：
PUT /twitter/
{ "mappings": {
"tweet": {
"properties": {
"text": {
"type": "text",
"term_vector": "with_positions_offsets_payloads",
"store" : true,
"analyzer" : "fulltext_analyzer"
},
"fullname": {
"type": "text",
"term_vector": "with_positions_offsets_payloads",
"analyzer" : "fulltext_analyzer"
}
}
}
},
"settings" : {
"index" : {
"number_of_shards" : 1,
"number_of_replicas" : 0
},
"analysis": {
"analyzer": {
"fulltext_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "whitespace",
"filter": [
"lowercase",
"type_as_payload"
]
}
}
}
}
}
然后，我们添加一些文档：
PUT /twitter/tweet/1
{
"fullname" : "John Doe",
"text" : "twitter test test test "
}
PUT /twitter/tweet/2
{
"fullname" : "Jane Doe",
"text" : "Another twitter test ..."
}
以下请求返回文档1（John Doe）中字段text的所有信息和统计信息：
GET /twitter/tweet/1/_termvectors
{
"fields" : ["text"],
"offsets" : true,
"payloads" : true,
"positions" : true,
"term_statistics" : true,
"field_statistics" : true
}
响应：
{
"_id": "1",
"_index": "twitter",
"_type": "tweet",
"_version": 1,
"found": true,
"took": 6,
"term_vectors": {
"text": {
"field_statistics": {
"doc_count": 2,
"sum_doc_freq": 6,
"sum_ttf": 8
},
"terms": {
"test": {
"doc_freq": 2,
"term_freq": 3,
"tokens": [
{
"end_offset": 12,
"payload": "d29yZA==",
"position": 1,
"start_offset": 8
},
{
"end_offset": 17,
"payload": "d29yZA==",
"position": 2,
"start_offset": 13
},
{
"end_offset": 22,
"payload": "d29yZA==",
"position": 3,
"start_offset": 18
}
],
"ttf": 4
},
"twitter": {
"doc_freq": 2,
"term_freq": 1,
"tokens": [
{
"end_offset": 7,
"payload": "d29yZA==",
"position": 0,
"start_offset": 0
}
],
"ttf": 2
}
}
}
}
}
未明确存储在索引中的词条向量将自动计算。以下请求返回文档1中字段的所有信息和统计信息，即使词条尚未明确存储在索引中。请注意，对于字段text，术语不会重新生成。
GET /twitter/tweet/1/_termvectors
{
"fields" : ["text", "some_field_without_term_vectors"],
"offsets" : true,
"positions" : true,
"term_statistics" : true,
"field_statistics" : true
}
还可以为人造文档生成词条向量，也就是生成索引中不存在的文档。例如，以下请求将返回与示例1中相同的结果。所使用的映射由索引和类型确定。
如果动态映射打开（默认），则不在原始映射中的文档字段将被动态创建。
GET /twitter/tweet/_termvectors
{
"doc" : {
"fullname" : "John Doe",
"text" : "twitter test test test"
}
}
另外，可以通过使用per_field_analyzer参数来提供不同于当前的分析器。这对于以任何方式生成词条向量是有用的，特别是在使用人造文档时。当为已经存储的词条向量提供分析器时，将重新生成项向量。
GET /twitter/tweet/_termvectors
{
"doc" : {
"fullname" : "John Doe",
"text" : "twitter test test test"
},
"fields": ["fullname"],
"per_field_analyzer" : {
"fullname": "keyword"
}
}
响应：
{
"_index": "twitter",
"_type": "tweet",
"_version": 0,
"found": true,
"took": 6,
"term_vectors": {
"fullname": {
"field_statistics": {
"sum_doc_freq": 2,
"doc_count": 4,
"sum_ttf": 4
},
"terms": {
"John Doe": {
"term_freq": 1,
"tokens": [
{
"position": 0,
"start_offset": 0,
"end_offset": 8
}
]
}
}
}
}
}
最后，返回的词条可以根据他们的tf-idf分数进行过滤。在下面的例子中，我们从具有给定“plot”字段值的人造文档中获取三个“interesting”的关键字。请注意，关键字“Tony”或任何停止词不是响应的一部分，因为它们的tf-idf必须太低。
GET /imdb/movies/_termvectors
{
"doc": {
"plot": "When wealthy industrialist Tony Stark is forced to build an armored suit after a life-threatening incident, he ultimately decides to use its technology to fight against evil."
},
"term_statistics" : true,
"field_statistics" : true,
"positions": false,
"offsets": false,
"filter" : {
"max_num_terms" : 3,
"min_term_freq" : 1,
"min_doc_freq" : 1
}
}
响应：
{
"_index": "imdb",
"_type": "movies",
"_version": 0,
"found": true,
"term_vectors": {
"plot": {
"field_statistics": {
"sum_doc_freq": 3384269,
"doc_count": 176214,
"sum_ttf": 3753460
},
"terms": {
"armored": {
"doc_freq": 27,
"ttf": 27,
"term_freq": 1,
"score": 9.74725
},
"industrialist": {
"doc_freq": 88,
"ttf": 88,
"term_freq": 1,
"score": 8.590818
},
"stark": {
"doc_freq": 44,
"ttf": 47,
"term_freq": 1,
"score": 9.272792
}
}
}
}
}