是的，ElasticSearch了解文本相似度中的TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法。TF-IDF是一种用于衡量文档中词语重要性的度量方法，常用于文本搜索和文本相似度比较。

在ElasticSearch中，TF-IDF可以通过其自带的分析器（Analyzer）和聚合功能来实现。通过使用适当的分析器对文档进行分词，可以计算每个单词在文档中的频率和在整个文档集合中的稀有程度，从而得到TF-IDF值。这些值可以用于相似度比较和搜索排名。

除了TF-IDF之外，ElasticSearch还提供了其他文本相似度算法，如余弦相似度、编辑距离和词向量模型等。用户可以根据需求选择适当的算法来进行文本相似度比较和搜索。

简单地说，就是你检索一个词，匹配出来的文章，网页太多了。比如 1000 个，这些内容再该怎么呈现，哪些在前面哪些在后面。这需要也有个对匹配度的评分。
TF-IDF 就是干这个的。
TF = Term Frequency 词频，一个词在这个文档中出现的频率。值越大，说明这文档越匹配，正向指标。
IDF = Inverse Document Frequency 反向文档频率，简单点说就是一个词在所有文档中都出现，那么这个词不重要。比如“的、了、我、好”这些词所有文档都出现，对检索毫无帮助。反向指标。

TF-IDF = TF / IDF
复杂的公式，就不写了，主要理解他的思想即可。