Help:CirrusSearch/it

CirrusSearch is a new search engine for MediaWiki. The Wikimedia Foundation is migrating to CirrusSearch since it features key improvements over the previously used search engine, LuceneSearch. Questa pagina descrive le caratteristiche che sono nuove o differenti in confronto alle soluzioni precedenti.

Domande frequenti
Se la tua domanda non trova risposta qui, per piacere chiedi in discussione e qualcuno ti risponderà.

Che cosa è migliorato?
Il nuovo motore di ricerca offre miglioramenti cruciali rispetto al vecchio, cioè:


 * ricerca migliorata in molteplici lingue,
 * aggiornamenti più rapidi degli indici, cioè le modifiche alle pagine sono incluse nei risultati di ricerca molto più velocemente,
 * espansione dei template, cioè tutto il contenuto di una pagina è contenuto nei risultati di ricerca, anche se proviene da template.

Aggiornamenti
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.

Suggerimenti di ricerca
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.

La lettura dei caratteri ASCII/accentati/diacritici è abilitata per i testi in lingua inglese, ma ci sono dei problemi di formattazione con il risultato. Vedi 52656.

Ricerca nel testo
La funzionalità di ricerca testuale, che porta alla pagina dei risultati della ricerca, effettua la ricerca nel titolo, nei rinvii, nei titoli dei paragrafi e nel testo delle voci, quindi non dovrebbe presentare problemi. Il cambiamento principale è nei template, che sono "espansi" per permettere la ricerca anche all'interno del loro testo.

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.

Filters (intitle:, incategory: and linksto:)


Abbiamo migliorato un po' la sintassi.


 * Intitle:foo
 * Trova le voci il cui titolo contiene "foo" o i suoi derivati.
 * Intitle:"foo bar"
 * Trova le voci il cui titolo contiene "foo" e "bar", inclusi i loro derivati.
 * Intitle:bar foo
 * Trova le voci il cui titolo contiene "foo" e il cui titolo o il testo contiene "bar".
 * -intitle:Bar foo
 * Trova le voci il cui titolo non contiene "foo" e il cui titolo o il testo contiene "bar".
 * Intitle: bar foo
 * Errore di sintassi, esegue la ricerca delle voci il cui titolo o testo contiene "intitle" ":", "foo" e "bar".
 * Incategory:Musica
 * Trova le voci che sono nella Categoria:Musica
 * Incategory:"storia della musica"
 * Trova le voci che sono nella Categoria:Storia_della_musica
 * Incategory:incategory "musical": "1920"
 * Trova le voci che sono contemporaneamente nella Categoria:Musicals e nella Categoria:1920
 * -incategory:Incategory "musical": "1920"
 * Trova le voci che non sono nella Categoria:Musical, ma sono nella categoria:1920
 * Mucca*
 * Trova le voci il cui titolo o il testo contengono parole che iniziano con "mucca"
 * Linksto:Help:CirrusSearch
 * Trova le voci che contengono collegamenti alla pagina Help:CirrusSearch
 * -linksto: Help:CirrusSearch CirrusSearch
 * Trova le voci che menzionano CirrusSearch ma non sono collegate alla pagina Help:CirrusSearch

prefix:
Il prefisso: la sintassi nella forma corrente è invocata con una serie di funzionalità in modo da essere ricreata il più esattamente possibile.


 * prefix:mucca
 * Trova le voci il cui titolo inizia con la parola "mucca".
 * domestica prefix:mucca
 * Trova le voci il cui titolo inizia con la parola "mucca" e che contengono la parola "domestica".
 * domestica prefix:Mucca/
 * Trova tutte le sotto-pagine della voce "Mucca" che contengono la parola "domestica". Si tratta di una ricerca molto comune ed è spesso realizzata utilizzando uno speciale parametro URL chiamato.
 * domestica prefix:Discussione:Mucca/
 * Trova tutte le sotto-pagine della pagina di discussione "Discussione:Mucca" che contengono la parola "domestica".
 * mucca prefix:Pink Floyd/
 * Trova tutte le sotto-pagine della voce "Pink Floyd" che contengono la parola "mucca". In questo caso lo spazio tra le parole "Pink Floid" è ininfluente.

Si noti che si può ancora utilizzare la vecchia regola di dover scrivere prefix: alla fine del testo da ricercare.

Prefissi particolari

 * Find articles whose text is most similar to the text of the given articles.
 * 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 who's 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 who's 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

Forse cercavi:
I suggerimenti "Forse cercavi:" sono progettati per controllare che non si sia fatto un errore nello scrivere una frase non comune che potrebbe essere il titolo di una voce. A volte la funzione sembra suggerire più cose di quanto dovrebbe.

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.

Quotes and exact matches
Quotes turn on exact term matches. You can add a ~ to the quote to go back to the more aggressive matcher you know and love.

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:
You can filter pages to just those that use a template by adding  to the search. We try to emulate the template inclusion syntax so  finds pages with   and   would find transclusions of the article   from the main namespace. You can omit the quotes if the template's title you are looking for does not contain a space. will filter pages that do not contain that template.

You can combine all sorts of fun search syntax to get only middle quality images of 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:
will search text just in the wikitext. This will pick up template parameter names, URLs in link tags, etc. It has two flavors:
 * and
 * These work pretty similarly to  or regular text search in that they are fast but ignore punctuation.


 * 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 Regular Expression language. The version with the extra  runs the expression case insensitive and is even less efficient. Note that if the regexp contains whitespace, you must either escape each space character (\ ) or put everything after   in quotes (insource:"/foo bar/").
 * Tip: These return much much faster if there are other filters. Instead of searching for  search for.

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.

Vedi anche

 * Full specifications in the browser tests