如何配置solr/lucene执行levenshtein编辑距离搜索?

我在一个非常简单的SOLR/Lucene数据库中放了一长串单词。我的目标是从单词查询列表中找到“相似”词,其中“相似性”被明确理解为(damerau)levensinedit distance。我知道SOLR为拼写建议提供了如此大的距离。

schema.xml ,我已配置字段类型 string :

<fieldType name="string" class="solr.StrField" sortMissingLast="true" omitNorms="true"/>

<field name='term' type='string' indexed='true' stored='true' required='true'/>

我想搜索这个字段并根据它们的levenshtein编辑距离返回结果。但是,当我运行 webspace~0.1 与SOLR的调试和解释相反,报告显示计算分数时考虑了很多因素,例如:

"1582":"
1.1353534 = (MATCH) sum of:
  1.1353534 = (MATCH) weight(term:webpage^0.8148148 in 1581), product of:
    0.08618848 = queryWeight(term:webpage^0.8148148), product of:
      0.8148148 = boost
      13.172914 = idf(docFreq=1, maxDocs=386954)
      0.008029869 = queryNorm
    13.172914 = (MATCH) fieldWeight(term:webpage in 1581), product of:
      1.0 = tf(termFreq(term:webpage)=1)
      13.172914 = idf(docFreq=1, maxDocs=386954)
      1.0 = fieldNorm(field=term, doc=1581)

idf s等等是没有意义的,因为每个文档只包含一个术语。我试图使用拼写建议组件,但未能使其返回实际的相似性分数。

任何人都能提供如何配置SOLR来执行leventhin/jaro winkler/n-gram搜索的提示吗 没有 做一些额外的事情,比如 tf , 以色列国防军 , boost 包括在内?有没有SOLR的简单配置示例?我发现选择的数量确实令人望而生畏。