在Elasticsearch中，根据一个词找到对应的倒排索引是通过以下过程完成的：
1. 分词器的应用：在索引文档时，Elasticsearch使用分词器（Analyzer）对文本进行处理。分词器将长的文本字符串分成一个个较小的词项（Terms）。这个过程涉及到词项的分词（Tokenization），即将文本字符串拆分成独立的单词或短语。
2. 词项的规范化：分词后的词项还需要进行规范化操作，以便在搜索过程中能够正确匹配。规范化操作包括将词项全部转换为小写、去除停止词（如"and", "the"等常见但没有实际意义的词）以及去除词干化（将词项还原为其原始词干，如将"running"还原为"run"）。
3. 倒排索引的查询：Elasticsearch构建了倒排索引（Inverted Index）来加速搜索过程。倒排索引是一种将词项映射到对应文档的数据结构。通过倒排索引，可以快速检索到具有特定词项的文档。每个词项都会与一个或多个文档相关联。
4. 搜索词的匹配：在进行搜索时，输入的用户查询也会经过相同的分词器和规范化过程，以确保与索引时相同的处理方式。然后，Elasticsearch使用相同的算法来查找与查询中的词项匹配的倒排索引条目。
5. 搜索结果：当倒排索引被查询匹配后，Elasticsearch会根据指定的排序算法（如相关性算法）计算相关性得分（Relevance Score），以确定结果的相关程度。最后，匹配的文档按照得分进行排序，并作为结果返回给用户。
通过分词器、规范化和倒排索引，Elasticsearch能够高效地将用户查询的词项与对应的倒排索引匹配，以实现快速准确的文档搜索和检索功能。
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