如何使用有效负载为每个术语添加不同的分数

Question

我创建了两个类，但我不知道如何处理我的函数的有效负载，它计算每个术语的分数。我不知道我是否必须创建作者类，请有人可以帮助我。 第一个问题是：

    import org.apache.lucene.analysis.payloads.PayloadHelper;
    import org.apache.lucene.search.similarities.DefaultSimilarity;
    import org.apache.lucene.util.BytesRef;



         public class BoostingSimilarity extends DefaultSimilarity {
                public float scorePayload(int docID, int start, int end, BytesRef payload) {
                    float pload = 1.0f;
                    if (payload != null) {
                        pload = PayloadHelper.decodeFloat(payload.bytes);
                    }
                    System.out.println("===>  docid: " + docID + " payload: " + pload);
                    return pload;
               }}

seconde classe是： 我添加了我的idflocal功能如下，但我不确定我做的是否正确：

           import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
            import org.apache.lucene.analysis.TokenFilter;
            import java.io.IOException;
            import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.PayloadAttribute;
            import org.apache.lucene.analysis.payloads.PayloadHelper;
            import org.apache.lucene.util.BytesRef;
            import  static Package.FonctionIDFlocal.idflocal;


            public class BulletinPayloadsFilter extends TokenFilter { 

            private PayloadAttribute attr;

            BulletinPayloadsFilter(TokenStream in,float idflocal) {
                super(in);
                attr = addAttribute(PayloadAttribute.class);
              }

              public final boolean incrementToken() throws IOException {
                if (input.incrementToken()) {
                  BytesRef p =new BytesRef(PayloadHelper.encodeFloat(idflocal));;
                  attr.setPayload(p);
                } else {
                  attr.setPayload(null);
                }
                return false;
            }
        } 

Answer 1

你到底在想什么？它看起来像是一种自定义评分机制，它根据有效负载中的浮点值对文档进行评分。