Help:CirrusSearch/pt

CirrusSearch é o novo motor de busca para a MediaWiki. Apresenta melhorias importantes em relação ao antigo, LuceneSearch. Esta página descreve os recursos que são novos ou diferentes em comparação com as soluções do passado.

Perguntas frequentes
Se a sua pergunta não for respondida aqui, sinta-se à vontade para colocá-la na página de discussão e alguém irá responder-lhe.

O que foi melhorado?
O novo motor de busca dispõe de três principais melhorias em relação ao antigo, nomeadamente:


 * Melhor suporte para pesquisas em diferentes idiomas.
 * Atualizações mais rápidas para o índice de pesquisa, ou seja, as alterações nos artigos são refletidas muito mais rápido nos resultados.
 * Abrangência em predefinições, o que significa que todo o conteúdo num artigo que esteja incluído numa predefinição será refletido nos resultados da pesquisa.

Atualizações
Atualizações no índice de pesquisa são feitas em tempo quase real. Deverá ser capaz de pesquisar as mesmas assim que estas forem feitas. As mudanças em predefinições devem, em poucos minutos, entrar em vigor nos artigos que as incluam. As mudanças em predefinições usam a fila de espera, por isso o desempenho pode variar. Uma edição nula ao artigo irá forçar a mudança, mas isso não deverá ser necessário se tudo está estiver a correr bem.

Sugestões de pesquisa
As sugestões de pesquisa que aparecem quando digita na caixa de pesquisa são ordenadas substancialmente pelo número de ligações internas recebidas. Algo digno de nota é que se começar a sua pesquisa com um til (~), não vamos encontrar nenhum artigo que deseje e pode seguir a qualquer momento, ao carregar na tecla "Enter", para a página de resultados de pesquisa.

ASCII/accents/diacritics folding is turned on for English text, but there are some formatting problems with the result. See 52656.

Pesquisa completa de texto
A pesquisa completa de texto (aquela que o leva à página de resultados) em títulos, redirecionamentos, cabeçalhos e textos de artigo não deverá trazer quaisquer surpresas. A grande alteração é que agora também abrange predefinições.

Existem alguns erros técnicos relevantes em aberto:


 * Frases correspondentes de forma rigorosa nem sempre estão devidamente destacadas

Filtros (intitle: e incategory:)


Reforçámos um pouco a sintaxe em torno destes exemplos.


 * intitle:foo
 * Encontre artigos cujos títulos contenham a palavra "foo". Permite pesquisa de derivados.
 * intitle:"bar foo"
 * Encontre artigos cujos títulos contenham as palavras "bar" e "foo". Permite pesquisa de derivados.
 * intitle:bar foo
 * Encontre artigos cujos títulos contenham a palavra "bar" e, quer seja título ou texto, possuam a palavra "foo"
 * -intitle:bar foo
 * Encontre artigos cujos títulos não contenham a palavra "bar", mas, quer seja no título ou texto incluso, possuam a palavra "foo".
 * intitle: bar foo
 * Erro de sintaxe, devolve aos resultados de pesquisa artigos cujos títulos ou textos incluam as palavras "intitle:", "foo" e/ou "bar".
 * incategory:Música
 * Encontra artigos que estejam na Categoria:Música
 * incategory:"História da música‎"
 * Encontra artigos que estejam na Categoria:História da música‎
 * incategory:"musicais" incategory:"1920"
 * Encontra artigos que estejam em ambas as categorias, Categoria:Musicais e Categoria:1920
 * -incategory:"musicais" incategory:"1920"
 * Encontra artigos que não estejam na Categoria:Musicais, mas sim na Categoria:1920
 * vaca*
 * Encontra artigos cujos títulos ou textos contenham frases começadas por "vaca"

prefix:
Na sua forma atual, a sintaxe prefix: é invocada para vários tipos de funcionalidades, logo foi recriada com o maior tipo de exatidão possível.


 * prefix:vaca
 * Encontre artigos nos domínios de conteúdo cujo título comece com a palavra "vaca".
 * doméstica prefix:vaca
 * Encontre artigos nos domínios de conteúdo cujo título comece com a palavra "vaca" e contenha a palavra "doméstica".
 * doméstica prefix:Vaca/
 * Encontre todas as subpáginas do artigo "Vaca" nos domínios de conteúdo que contenham a palavra "doméstica". Este tipo de pesquisa é bastante comum e frequentemente construído com um parâmetro de URL especial chamado.
 * doméstica prefix:Discussão:Vaca/
 * Encontre todas as subpáginas da página de discussão "Discussão:Vaca", no domínio de discussão, que contenham a palavra "doméstica".
 * vaca prefix:Pink Floyd/
 * Encontre todas as subpáginas do artigo "Pink Floyd", nos domínios de conteúdo, que contenham a palavra "vaca". O espaço não é significativo agora.

Repare que a regra anterior, de incluir prefix: no final da consulta, ainda se aplica.

Prefixos especiais

 * morelike:endotérmico
 * Encontre artigos cujo texto seja semelhante a endotérmico.
 * Discussão:Foo
 * Encontre artigos no domínio de discussão cujo título ou texto contenha a palavra "foo"

Será que quis dizer
As sugestões "Será que quis dizer" são projetadas para perceber se digitou incorretamente uma frase incomum, que pode também ser um título do artigo. Se assim for, será informado sobre o erro.

Prefer phrase matches
If you don't have too much special syntax in your query we'll give perfect phrase matches a boost. I'm being intentionally vague because I'm not sure exactly what "too much special syntax" should be. Right now if you add any explicit phrases to your search we'll turn off this feature.

Fuzzy search
Putting a ~ after a search term (but not double quotes) activates fuzzy search. You can also put a number from 0 to 1 to control the "fuzziness" fraction, e.g. nigtmare~.9 or lighnin~.1 or lighnin~0.1. Closer to one is less fuzzy.

Phrase search and proximity
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 proper name for this "closeness" is "phrase slop". The default "phrase slop" is 1.

Aspas e correspondências exatas
As aspas ("") ajudam a encontrar os termos correspondentes exatos. Pode adicionar um til (~) à citação para regressar à correspondência mais explícita que conhece e adora.

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.

This will eventually be on by default for Wikinews, but there is no reason why you can't activate it in any of your searches.

hastemplate:
Pode filtrar as páginas que usem predefinições ao incluir o prefixo  na sua pesquisa. Estamos a tentar melhorar a abrangência às predefinições, para que assim  possa encontrar páginas com   e   consiga encontrar transclusões do artigo , a partir do domínio principal. Poderá omitir as aspas caso o título da predefinição de que está à procura não contenha espaços. filtrará as páginas que contenham essa predefinição.

Pode combinar todos os tipos de sintaxe divertidos para encontrar apenas imagens de um certo tipo de qualidade sobre a China:.

boost-templates:
You can boost pages scores based on what templates they contain. This can be done directly in the search via  or you can set the default for all searches via the new   message. replaces the contents of  if the former is specified. The syntax is a bit funky but was chosen for simplicity. Some examples:
 * Find files in the China category sorting quality images first.
 * Find files in the China category sorting quality images first.


 * Find files in the China category sorting quality images first and low quality images last.
 * Find files in the China category sorting quality images first and low quality images last.


 * Find files about popcorn sorting quality images first and low quality images last. Remember that through the use of the  message this can be reduced to just.
 * Find files about popcorn sorting quality images first and low quality images last. Remember that through the use of the  message this can be reduced to just.

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:

 * Em breve com a versão 1.24wmf10.

O prefixo  pesquisará apenas no wiki texto. Irá encontrar nomes de parâmetros de predefinições, URL em marcações, etc. Possui duas formatações:
 * e
 * O seu modo de funcionamento é bastante semelhante ao, pois ambos pesquisam uma versão do código-fonte. Deverá ser tão rápido como uma pesquisa regular. A versão entre aspas procura por frases no código.


 * and
 * These run Regular expressions against the page source. 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.  This link contains an explanation of the syntax and this link contains an actual grammar for the regex language. The version with the extra   runs the expression case insensitive and is even more inefficient.

Texto auxiliar
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 then the rest of the article text and it is in the snippet only if there are no main article snippets matching the search.

Introdução
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.

Ver também

 * Especificações completas nos testes em navegador