要了解Elasticsearch如何分析您的文本，您可以使用以下API。

GET exemplo/_analyze
{
"text": ["h2 style margin 0 0 8px font size 16px color 064a7a 1 Síntese 
  Resumo Descrição do cliente h2 div id headertipodocumento1 style min 
  height 40px position relative class editable mce content body 
  contenteditable true spellcheck false p eu encaminho uma Carta ao ReI"],
"analyzer": "portuguese_br"
}

encaminho部分的输出如下所示：

{
  "token" : "encaminh",
  "start_offset" : 236,
  "end_offset" : 245,
  "type" : "<ALPHANUM>",
  "position" : 38
},
{
  "token" : "cart",
  "start_offset" : 250,
  "end_offset" : 255,
  "type" : "<ALPHANUM>",
  "position" : 40
},
{
  "token" : "rei",
  "start_offset" : 259,
  "end_offset" : 262,
  "type" : "<ALPHANUM>",
  "position" : 42
}

在分析器将encaminho文本转换为encaminh后，当您搜索caminho时，它与encaminh不匹配。您可以做什么？
1.您可以在编制索引时进行搜索（查看其他注解）
1.您可以将ngram analyzer功能添加到现有分析器中
1.您可以在搜索过程中使用模糊查询
其他注意事项：数据分析是在编制索引期间执行的。但在查询期间不会分析数据，因为您使用的是通配符（regex）查询。如果您可以使用match或multi_match，则您的查询将匹配。此外，匹配查询比通配符查询快。

GET exemplo/_search
{
  "from": 0,
  "query": {
    "match": {
      "content": "encaminho"
    }
  }
}

在字段内容中为术语“encaminhado”生成的标记为“encaminh”。尝试按术语“.caminho.”搜索时，没有匹配项。
如果您尝试使用{“regexp”：{【内容】：“.caminh."}}您可以获得文档。
另一个选项是模糊性。就像下面这个查询：

{
      "match": {
        "content": {
          "query": "caminho",
          "fuzziness": "AUTO"
        }
      }
    }

这样你也会得到结果。