解释 Elasticsearch 中的相关性和得分？
在Elasticsearch中，相关性是指搜索词与文档之间的匹配程度。得分是Elasticsearch根据文档与查询的匹配程度计算出来的一个分数，用于表示文档的相关性。
Elasticsearch会根据用户的查询在索引中找到所有包含搜索词的文档，并按照相关性对这些文档进行打分。相关性评分的目的是确定搜索结果的质量和排序。相关性评分越高，表示搜索结果与用户查询的匹配程度越好。
在Elasticsearch 5.0版本之前，Elasticsearch使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法来进行相关性判断和打分。TF-IDF算法考虑了词频（Term Frequency）和逆文档频率（Inverse Document Frequency）。词频表示词在文档中的出现次数，逆文档频率表示词在整个文档集合中的普遍程度。根据TF-IDF算法，搜索词在文档中出现的次数越多，这个词对文档的相关性贡献越大。但是，如果这个词在整个文档集合中出现的次数越多，它对文档的相关性贡献越小，因为它在整个集合中普遍存在，不足以区分文档的重要性。
从Elasticsearch 5.0版本开始，默认使用了BM25（Best Matching 25）算法来进行相关性判断和打分。BM25算法在计算相关性得分时，考虑了文档的长度和搜索词的位置等因素。BM25算法相对于TF-IDF算法更为先进和准确，它在实际应用中表现更好。所以，对于Elasticsearch 5.0及以后的版本，推荐使用BM25算法来进行相关性判断和打分。