1.下面简述下如何根据explain解释TFIDF和BM25的评分计算
2.首先是TFIDF
使用ik_smart分词器，ES为2.3.3
文档是：分词结果是
"伟业我爱我家"     分词结果：【伟业，我，爱我，家】
"我爱我家"     【我，爱我，家】
这两个。
multi_match  匹配，query=我爱我家
排名如下
-----------------------------------------------------------
"伟业我爱我家"    "_score": 6.8563557,
详细参数 
"我"：tf=1,idf=6.7638364,fieldNorm=0.5，queryNorm=0.07292504,
“爱我”： tf=1,idf=6.7638364,fieldNorm=0.5，queryNorm=0.07292504
“家”： tf=1,idf=6.278329,fieldNorm=0.5，queryNorm=0.07292504
----------------------------------------------------------
"我爱我家"          "_score": 6.7839246,
"我"：tf=1,idf=6.9336233,fieldNorm=0.5，queryNorm=0.07370365,
“爱我”： tf=1,idf=6.9336233,fieldNorm=0.5，queryNorm=0.07370365
“家”： tf=1,idf=6.9336233,fieldNorm=0.5，queryNorm=0.07370365
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其中queryNorm是由每个term词项的idf综合计算而来，所以在每个文档中，他都是一样的。
然后仔细比较得分，觉得每个得分都可以被推算出来
但是排序结果不符合期望：
queryNorm 官方文档也说了基本没有什么用
tf=1没什么可说
idf有些问题，比如"爱我"在这两个文档中是不同的(这是因为这两个文档在不同的分片中引起的)
那这么说来，TFIDF的得分就仅仅受tf,idf，fieldNorm控制，
而idf因为分片不均匀可能会出现一点差异，fieldNorm又犹由于精度让长度为3或者4 的文档值都为0.5
。综上：tfidf在这种量不多(200万)的短文本检索下，效果很差。
这种情况下，我该怎么优化这个排序呢（让“我爱我家”，排在"伟业我爱我家"前面呢？）
 
 
 
------------------BM25的详情稍后补上-------------------------