Help:CirrusSearch/uk

CirrusSearch is a new search engine for MediaWiki. The Wikimedia Foundation migrated to CirrusSearch since it features key improvements over the previously used search engine, LuceneSearch. На цій сторінці описані нові чи інакші властивості цього пошуковика порівняно з попереднім.

Часті запитання
Якщо ви не знайшли відповіді на ваше запитання, не вагайтеся запитувати на сторінці обговорення, і хтось вам відповість.

Що покращилося?
Новий пошуковий рушій відрізняється трьома основними покращеннями порівняно зі старим рушієм, а саме:


 * Краща підтримка пошуку різними мовами.
 * Швидше оновлення пошукового індексу, що означає, що зміни у статтях відображаються у пошукових результатах набагато швидше.
 * Expanding templates, meaning that all content from a template is now reflected in search results.

Оновлення
Updates to the search index are done in near real time. You should be able to search for your changes as soon as you make them. Changes to templates should take effect in articles that include the template in a few minutes. The templates changes use the job queue, so performance may vary. A null edit to the article will force the change through, but that shouldn't be required if everything is going well.

Варіанти пошуку
The search suggestions you get when you type into the search box that drops down candidate pages is substantively the same with articles sorted by the number of incoming links. Worth noting is that if you start your search with ~ we won't find any articles as you type and you can safely hit enter at any time to jump to the search results page.

Символи ASCII, наголоси і діакритичні знаки увімкнуті в англійському тексті, але виникають певні проблеми з форматуванням результатів. Див. 52656.

Повнотекстовий пошук
Повнотекстовий пошук (той, який прямо веде вас до сторінки результатів) відбувається за заголовками, перенаправленнями, назвами розділів та всім текстом статей, так що тут нічого надзвичайного не буде. Головна новина в тому, що відтепер розкриваються також шаблони.

Stemming
There is support for dozens of languages, but all languages are wanted. There is a list of currently supported languages at elasticsearch.org; see their documentation on contributing to submit requests or patches.

Фільтри (intitle:, incategory:, linksto:)


Ми доволі таки ускладнили синтаксис навколо цих фільтрів.


 * intitle:foo
 * Find articles whose title contains foo. Stemming is enabled for foo.
 * intitle:"fine line"
 * Find articles whose title contains fine then line. Stemming is enabled. Matches The finest (lines) but not The finest ever lines.
 * intitle:foo bar
 * Find articles whose title contains foo and whose title or text contains bar.
 * -intitle:foo bar
 * Знаходить сторінки, в заголовку яких нема "foo" і заголовок або текст містить "bar".
 * intitle: foo bar
 * Синтаксична помилка, призводить до пошуку сторінок, заголовок чи текст котрих містить "intitle:", "foo" і "bar".
 * incategory:Music
 * Знаходить сторінки, включені до категорії Category:Music
 * incategory:"music history"
 * Знаходить сторінки, включені до категорії Category:Music_history
 * incategory:"musicals" incategory:"1920"
 * Знаходить сторінки, включені одночасно до категорій Category:Musicals та Category:1920
 * -incategory:"musicals" incategory:"1920"
 * знаходить сторінки, включені до категорії Category:1920, але не включені до Category:Musicals
 * cow*
 * знаходить сторінки, заголовок або текст котрих містить слова, що починаються з "cow"
 * linksto:Help:CirrusSearch
 * знаходить статті, що посилаються на дану сторінку
 * -linksto:Help:CirrusSearch CirrusSearch
 * знаходить статті, які згадують CirrusSearch, але не посилаються на сторінку Help:CirrusSearch

prefix:
В його теперішньому вигляді синтаксис оператора "prefix:" передбачає масу функцій, так що він реорганізований на максимально вузьку роботу.


 * prefix:cow
 * Знаходить у просторі імен статті, назва яких починається зі слова "cow".
 * domestic prefix:cow
 * Знаходить у просторі імен статті, назва яких починається зі слова "cow" і в тексті яких є слово "domestic".
 * domestic prefix:Cow/
 * Знаходить у просторі імен усі під-сторінки статті "Cow", в яких зустрічається слово "domestic". Це доволі поширений спосіб пошуку, часто запускається з використанням особливого параметру URL:.
 * domestic prefix:Talk:Cow/
 * Знаходить у просторі імен обговорень всі додаткові сторінки від сторінки обговорення "Talk:Cow", на яких зустрічається слово "domestic".
 * cow prefix:Pink Floyd/
 * Знаходить у просторі імен змісту всі додаткові сторінки статті "Pink Floyd", на яких є слово "cow". Пробіл значення не має.

Завважте, старе правило, що в кінці запиту слід вставляти "prefix:", все ще діє.

Спеціальні префікси

 * Find articles whose text is most similar to the text of the given articles.
 * The  query works by choosing a set of words in the input articles and run a query with the chosen words. You can tune the way it works by adding the following parameters to the search results URL:
 * : Minimum number of documents (per shard) that need a term for it to be considered.
 * : Maximum number of documents (per shard) that have a term for it to be considered.
 * : Maximum number of terms to be considered.
 * : Minimum number of times the term appears in the input to doc to be considered. For small fields this value should be 1.
 * : Minimal length of a term to be considered. Defaults to 0.
 * : The maximum word length above which words will be ignored. Defaults to unbounded (0).
 * (comma separated list of values): These are the fields to use. Allowed fields are,  ,  ,  ,   and.
 * ( | ): use only the field data. Defaults to : the system will extract the content of the   field to build the query.
 * : The percentage of terms to match on. Defaults to 0.3 (30 percent).
 * Example:
 * These settings can be made persistent by overriding  in Help:System message.
 * Find articles in the talk namespace whose title or text contains the word foo
 * Find articles in the file namespace on this wiki and commons whose title or text contains the word
 * You can add  to the query (like  ) to remove the results from commons
 * Find articles in the file namespace on this wiki and commons whose title or text contains the word
 * You can add  to the query (like  ) to remove the results from commons
 * You can add  to the query (like  ) to remove the results from commons
 * You can add  to the query (like  ) to remove the results from commons

Може ви мали на увазі...
Фраза "Може ви мали на увазі..." застосовується, щоб підказати, що введений вами запит містить неточності, і не подібний на назву статті. Це щоб ви знали. Пропоновані варіанти часом теж не є ближчі до істини 😊.

Бажана збіжність фрази
Якщо ви не застосували надто специфічного пошукового синтаксису, пошук в першу чергу спрямовується на точний відповідник. Насправді важко точно сказати, скільки "спеціального синтаксису" можна вважати надмірним. Одним словом, якщо у вашому запиті будуть якісь закручені вирази, прямий пошук вимикається.

Розмитий пошук
Вставлення символу ~ після пошукової фрази (але без подвійних лапок) вмикає розмитий пошук. Можна також вказати число від 0 до 1 для керування пропорцією "нечіткості", наприклад: кошмар~.9 або блискавка~.1 чи блискавка~0.1. Ближче до одиниці буде менш розмитий пошук.

Пошук фраз і близькість слів
Взявши слова в лапки, тим самим ви задаєте, що ці слова мають стояти близько між собою. Можете додати ~ і тоді після лапок число, яке визначає бажану близькість між словами. Також цю близькість означають терміном "злитність фрази". За умовчанням злитність дорівнює 1.

Цитати і дослівна збіжність
Лапки допомагають встановити точнішу відповідність запиту. Можна додати ~ після лапок, щоб добитись чіткішої збіжності, до якої ми звикли і прагнемо.

prefer-recent:
You can give recently edited articles a boost in the search results by adding "prefer-recent:" to the beginning of your search. By default this will scale 60% of the score exponentially with the time since the last edit, with a half life of 160 days. This can be modified like this: "prefer-recent:,". proportion_of_score_to_scale must be a number between 0 and 1 inclusive. half_life_in_days must be greater than 0 but allows decimal points. This number works pretty well if very small. I've tested it around .0001, which is 8.64 seconds.

Це значення буде увімкнуте за умовчанням у Wikinews,але я не бачу причин, чому б не активувати її при будь-якому пошуку.

hastemplate:
You can find pages that use a certain template by adding the filter  to the search. We provide for the usual "syntactic sugar" of template calls. This means the lenient pagename and fullpagename capitalization works, and the main namespace abbreviation, ":" works. For example to find which pages transclude Quality image the full search (in all your preferred namespaces) can be: , and for that same template name in the main namespace, this works. You can omit the quotes if the template title does not contain a space. will filter pages that do not contain that template.

For wikitext that calls a template directly, you can use insource:, but hastemplate: searches the "post-expansion inclusion", so hastemplate: can find a template acting only temporarily as a "secondary template" or "meta-template", which are seen in neither the source nor content, ( but only included as a helper to any other template producing the final content). All content from a template is now reflected in search results is still the relevant philosophy here.

boost-templates:
Можна збільшити пошукову оцінку сторінок залежно від того, які шаблони вони містять. Це можна зробити просто в пошуковому запиті з допомогою  або встановивши замовчання для всіх запитів через нове повідомлення. заміняє вміст, якщо він був указаний. Синтаксис трохи специфічний, але був вибраний для наочності. Приклади:


 * Знаходить файли в категорії China, сортуючи якісні зображення на початок.
 * Знаходить файли в категорії China, сортуючи якісні зображення на початок.


 * Знаходить файли в категорії China, сортуючи високоякісні зображення на початок, а низькоякісні - в кінець.
 * Знаходить файли в категорії China, сортуючи високоякісні зображення на початок, а низькоякісні - в кінець.


 * Знаходить файли про попкорн сортуючи високоякісні зображення на початок, а низькоякісні - в кінець. Пам'ятайте, що під час використання повідомлення  його можна взагалі скоротити до.
 * Знаходить файли про попкорн сортуючи високоякісні зображення на початок, а низькоякісні - в кінець. Пам'ятайте, що під час використання повідомлення  його можна взагалі скоротити до.

Don't try to add decimal points to the percentages. They don't work and search scoring is such that they are unlikely to matter much.

A word of warning about : if you add really really big or small percentages they can poison the full text scoring. Think, for example, if enwiki boosted featured articles by a million percent. Then searches for terms mentioned in featured articles would find the featured articles before exact title matches of the terms. Phrase matching would be similarly blown away so a search like  would find a featured article with those words scattered throughout it instead of the article for Brave New World.

Sorry for the inconsistent  in the name. Sorry again but the quotes are required on this one. Sorry also for the funky syntax. Sorry we don't try to emulate the template transclusion syntax like we do with.

insource:
searches wikitext. It has two flavors: one is delimited by /by slashes/:
 * and
 * These are like regular content search in that they are fast and case-insensitive, but they only recognize letters and numbers and spaces, and ignore the non-alphanumeric characters such as brackets, punctuation marks, or math symbols.


 * and
 * This can pick up template arguments, URLs, links, html etc. They are as thorough and precise as possible because they search wikitext by Regular expressions. They aren't efficient and we only allow a few of them to run at a time on the search cluster, but they are very powerful. The version with the extra   runs the expression case-insensitive, and is even less efficient.


 * Tip: Instead of running insource: searches directly, these return much much faster if they never run alone, but always alongside other items in the query to act as filters results, such as:


 * To refine a regular expression search you should test it against target data on test pages. You can restrict it to subpages of your user page with:
 * To search for regular expression metacharacters literally, you must "escape" them, usually one at a time with a backslash .  You can also escape a set of characters in two ways using delimiters: double-quote-escape, and square-bracket escape. Inside these you can still backslash-escape the double-quote or square bracket characters: for example, , or   which matches a literal dash, dot, or right square bracket. Since a forward slash delimits the entire regexp, you must always escape it inside the regexp.  Inside a template, a regexp search for a pipe character is also template-escaped: the search box version of insource:/\|/ becomes the template version insource/\{ {!}}/. For the metacharacters and there meanings see the explanation of the syntax.  For the formal definition see the Lucene grammar for regular expressions.
 * To search for regular expression metacharacters literally, you must "escape" them, usually one at a time with a backslash .  You can also escape a set of characters in two ways using delimiters: double-quote-escape, and square-bracket escape. Inside these you can still backslash-escape the double-quote or square bracket characters: for example, , or   which matches a literal dash, dot, or right square bracket. Since a forward slash delimits the entire regexp, you must always escape it inside the regexp.  Inside a template, a regexp search for a pipe character is also template-escaped: the search box version of insource:/\|/ becomes the template version insource/\{ {!}}/. For the metacharacters and there meanings see the explanation of the syntax.  For the formal definition see the Lucene grammar for regular expressions.


 * For example, to find usage of a template called Val with an unnamed parameter of three to four digits having a possible minus sign and, on the same page, Val with a named argument "fmt=commas":

Auxiliary text
Cirrus considers some text in the page to be "auxiliary" to what the page is actually about. Examples include table contents, image captions, and "This article is about the XYZ. For ZYX see ZYX" style links. You can also mark article text as auxiliary by adding the  class to the html element containing the text.

Auxiliary text is worth less than the rest of the article text and it is in the snippet only if there are no main article snippets matching the search.

Lead text
Cirrus assumes that non-auxiliary text that is between the top of the page and the first heading is the "lead in" paragraph. Matches from the lead in paragraph are worth more in article ranking.

Commons search
By default when the search contains the file namespace, Cirrus will search commons as well. You can disable this behavior by adding  to the search. If you are using a namespace prefix to select the namespace the syntax looks like. If you aren't using a namespace prefix to select the namespace then the syntax looks like.