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 line. Stemming is disabled.
 * intitle:foo bar
 * Find articles whose title contains foo and whose title or text contains bar.
 * -intitle:foo bar
 * Find articles whose title does not contain foo and whose title or text contains bar.
 * incategory:Music
 * Find articles that are in Category:Music
 * incategory:"music history"
 * Find articles that are in 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.

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

morelike:
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: These settings can be made persistent by overriding  in Help:System message.
 * Find articles whose text is most similar to the text of the given articles.
 * Find articles about stinging insects.
 * Find templates about regex searching for template usage on the wiki.
 * Find articles about stinging insects.
 * Find templates about regex searching for template usage on the wiki.
 * Find templates about regex searching for template usage on the wiki.
 * : 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:

Namespace
A search domain consisting of one namespace, or "all", can be specified at the beginning of a query. Two or more namespaces may be set at the search results page, Special:Search, in the Advanced dialog. This can be set for the query, or for the user's default search domain. Enter a namespace name, or enter, or enter a colon    for mainspace.

Namespace aliases are accepted. For the File namespace,  is accepted.


 * 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 "foo".
 * Add  to the File namespace query to remove the results from commons.
 * Find articles in the File namespace on this wiki and commons whose title or text contains the word "foo".
 * Add  to the File namespace query to remove the results from commons.
 * Add  to the File namespace query to remove the results from commons.

You cannot use an interwiki prefix as a namespace to search other projects.

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
Surrounding some words with quotes declares that you are searching for those words close together. You can add a ~ and then a number after the second quote to control just how close you mean. The default "closeness" is zero. One means one extra word allowed, and so on. For more than two words in the phrase, the closeness equals the total number of extra words, provided that all the words are also in order left to right.

For the closeness value of words given in right to left order, count and discard all the extra words, then add twice the the total count of remaining words minus one (in other words, add twice the number of segments). For the full proximity algorithm, see Elastic Search.

An explicit AND is required between two phrases because of the "inner" quotation marks.

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:
This can pick up template arguments, URLs, links, html, etc. It has two forms, one is an indexed search, and the other is regex based.

Tip: Instead of running a bare insource:/regexp/, these return much much faster when you limit the regexp search-domain to the results of one or more index-based searches. An "exact string" regexp search is a basic search; it will simply "quote" the entire regexp, or "backslash-escape" all non-alphanumeric characters in the string. All regexp searches also require that the user develop a simple filter to generate the search domain for the regex engine to search:



Any search without a namespace or prefix searches your default search domain, settable at Special:Search. It is commonly reset by power users to All namespaces, but if this occurs for a bare regexp search, then on a large wiki it will probably incur an HTML timeout before completing the search.

A regex search actually scours each page character-by character. By contrast, an indexed search actually queries a few records from a database separate from the wiki, and provides nearly instant results. When using a regex, include other search terms to limit the regex search domain as much as possible. There are many search terms that use an index and so instantly provide a highly refined search domain for the /regexp/. In order of general effectiveness:


 * insource:"" with quotation marks, duplicating the regexp except without the slashes or escape characters, is ideal.
 * intitle, incategory, and linksto are excellent filters.
 * "word1 word2 word3", with or without the quotation marks, are OK.
 * hastemplate: if it produces less than a few hundred thousand pages, is OK.
 * namespace: is practically useless, but may enable a slow regexp search to complete.

The prefix operator is especially useful with a { {FULLPAGENAME}} or a subdirectory argument. To develop a new regexp, or refine a complex regexp, use  in any edit box. Search terms that do not increase the efficiency of a regexp search are the page-scoring operators: morelike, boost-template, and prefer-recent.

Metacharacters
This section covers how to escape metacharacters. For the actual meaning of the metacharacters see the explanation of the syntax. For the formal definition see the Lucene grammar for regular expressions.

The use of a regexp to search for an exact string that includes non-alphanumeric characters is a basic search. It finds regular expression metacharacters literally by placing the entire regexp inside double quotation marks, which blindly "quotes" or "escapes" any possible metacharacters from their advanced search meaning. An advanced search usually escapes metacharacters one at a time with a backslash.

For example  matches a '2', a literal plus sign, another '2', an equals sign, a '4' and a literal dot, with one possible space character between each math term. The equals sign has no special, metacharacter meaning in CirrusSearch, and so need not be escaped, but its OK to escape or quote any character because it basically has no effect. An exact-string search usually "quotes" the regexp because this will neutralize all metacharacter meanings.

The square-bracket notation for creating your own character-class also escapes metacharacters. To target a literal right square bracket in your character-class pattern, it must be backslash escaped, otherwise it can be interpreted as the closing delimiter of the character-class pattern definition. The first position of a character class will also escape the right square bracket. Inside the delimiting square brackets of a character class, the dash character also has special meaning (range) but can it too can be included literally in the class the same way as the right square bracket can. For example both of these patterns target character that is either a dash or a right square bracket or a dot:  or.

Advanced example
For example, using metacharacters to find the usage of a template called Val having, inside the template call, an unnamed parameter containing a possibly signed, three to four digit number, possibly surrounded by space characters, AND on the same page, inside a template Val call, a named argument "fmt=commas" having any allowable spaces around it, (it could be the same template call, or a separate one):



It is fast because it uses two filters so that every page the regexp crawls has the highest possible potential. Assuming your search domain is set to ALL, it searches the entire wiki, because it offers no namespace or prefix.

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.