पाठ्य जानकारी की अस्पष्ट खोज खोज क्वेरी के समान या उसके करीब स्ट्रिंग्स की खोज है.
उसी समय, पाठ स्ट्रिंग्स की fuzziness या समानता की डिग्री का मूल्यांकन अक्सर संपादन दूरी (Levenshtein दूरी) का उपयोग करके किया जाता है। और दो स्ट्रिंग्स की संपादन दूरी वर्ण प्रतिस्थापन, सम्मिलन, और विलोपन कार्रवाई की न्यूनतम संख्या है जो एक स्ट्रिंग को दूसरे में बदलने के लिए आवश्यक है। दो आसन्न वर्णों के एक स्थानांतरण को एक वैध संपादन ऑपरेशन (Damerau-Levenshtein दूरी) के रूप में भी माना जा सकता है।
PPSM उदाहरण में एक अस्पष्ट खोज 2 संपादनों के दिए गए fuzziness मान के लिए खोज क्वेरी "पेड़" और खोज परिणाम "ये" है। यहां चरित्र "r" को "h" द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है और वर्ण "e" और "s" को स्थानांतरित किया गया है। यही है, इन दो शब्दों के लिए Damerau-Levenshtein दूरी PPSM उदाहरण में इस फजी खोज में 2 है।
निम्न विधियों का उपयोग अक्सर फजी खोज को लागू करने के लिए किया जाता है:
इस आवेदन में, PPSM में शब्दों का एक फजी मैच प्राप्त करने के लिए, आपको 1 से 9 वर्णों तक गलतियों (fuzziness मान) की आवश्यक संख्या निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है। आप केवल न्यूनतम संख्या में अंतर वाले शब्दों की खोज करने के लिए, या किसी दिए गए अंतर की संख्या के भीतर सभी शब्दों की खोज करने के लिए विकल्प भी सेट कर सकते हैं।
GroupDocs.Search लाइब्रेरी में कई अन्य फजी मिलान विकल्प हैं। उदाहरण के लिए, आप शब्दों के बीच अंतर की संख्या को शब्द लंबाई के रैखिक फ़ंक्शन के रूप में सेट कर सकते हैं, या यहां तक कि शब्द लंबाई के प्रत्येक मान के लिए व्यक्तिगत रूप से अंतरों की संख्या भी सेट कर सकते हैं।
आप कई अन्य फ़ाइल स्वरूपों में भी फजी खोज कर सकते हैं। कृपया नीचे पूरी सूची देखें।