Elasticsearch

Elasticsearch(10) --- 内置分词器、中文分词器 内置分词器、中文分词器

这篇博客主要讲：分词器概念、ES内置分词器、ES中文分词器。

一、分词器概念 1、Analysis 和 Analyzer

Analysis： 文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程，也叫分词。

Analysis是通过Analyzer来实现的。

当一个文档被索引时，每个Field都可能会创建一个倒排索引（Mapping可以设置不索引该Field）。

倒排索引的过程就是将文档通过Analyzer分成一个一个的Term,每一个Term都指向包含这个Term的文档集合。

当查询query时，Elasticsearch会根据搜索类型决定是否对query进行analyze，然后和倒排索引中的term进行相关性查询，匹配相应的文档。

2 、Analyzer组成

分析器（analyzer）都由三种构件块组成的：character filters ， tokenizers ， token filters。

1) character filter 字符过滤器

在一段文本进行分词之前，先进行预处理，比如说最常见的就是，过滤html标签（<span>hello<span> --> hello），& --> and（I&you --> I and you）

2) tokenizers 分词器

英文分词可以根据空格将单词分开,中文分词比较复杂,可以采用机器学习算法来分词。

3) Token filters Token过滤器

将切分的单词进行加工。

大小写转换（例将“Quick”转为小写），去掉词（例如停用词像“a”、“and”、“the”等等），或者增加词（例如同义词像“jump”和“leap”）。

三者顺序：Character Filters--->Tokenizer--->Token Filter

三者个数：analyzer = CharFilters（0个或多个） + Tokenizer(恰好一个) + TokenFilters(0个或多个)

3、Elasticsearch的内置分词器

• Standard Analyzer - 默认分词器，按词切分，小写处理

• Simple Analyzer - 按照非字母切分(符号被过滤), 小写处理

• Stop Analyzer - 小写处理，停用词过滤(the,a,is)

• Whitespace Analyzer - 按照空格切分，不转小写

• Keyword Analyzer - 不分词，直接将输入当作输出

• Patter Analyzer - 正则表达式，默认\W+(非字符分割)

• Language - 提供了30多种常见语言的分词器

• Customer Analyzer 自定义分词器

4、创建索引时设置分词器

PUT new_index

{

	"settings": {

		"analysis": {

			"analyzer": {

				"std_folded": {

					"type": "custom",

					"tokenizer": "standard",

					"filter": [

						"lowercase",

						"asciifolding"

					]

				}

			}

		}

	},

	"mappings": {

		"properties": {

			"title": {

				"type": "text",

				"analyzer": "std_folded" #指定分词器

			},

			"content": {

				"type": "text",

				"analyzer": "whitespace" #指定分词器

			}

		}

	}

}

二、ES内置分词器

这里讲解下常见的几个分词器：Standard Analyzer、Simple Analyzer、whitespace Analyzer。

1、Standard Analyzer(默认)

1）示例

standard 是默认的分析器。

它提供了基于语法的标记化（基于Unicode文本分割算法），适用于大多数语言

POST _analyze

{

  "analyzer": "standard",

  "text":     "Like X 国庆放假的"

}

运行结果

2）配置

标准分析器接受下列参数：

• max_token_length ： 最大token长度，默认255
• stopwords ： 预定义的停止词列表，如_english_ 或 包含停止词列表的数组，默认是 _none_
• stopwords_path ： 包含停止词的文件路径

PUT new_index

{

  "settings": {

    "analysis": {

      "analyzer": {

        "my_english_analyzer": {

          "type": "standard",       #设置分词器为standard

          "max_token_length": 5,    #设置分词最大为5

          "stopwords": "_english_"  #设置过滤词

        }

      }

    }

  }

}

2、Simple Analyzer

simple 分析器当它遇到只要不是字母的字符，就将文本解析成term，而且所有的term都是小写的。

POST _analyze

{

  "analyzer": "simple",

  "text":     "Like X 国庆放假 的"

}

运行结果

3、Whitespace Analyzer

POST _analyze

{

  "analyzer": "whitespace",

  "text":     "Like X 国庆放假 的"

}

返回

三、中文分词

中文的分词器现在大家比较推荐的就是 IK分词器，当然也有些其它的比如 smartCN、HanLP。

这里只讲如何使用IK做为中文分词。

1、IK分词器安装

开源分词器 Ik 的github：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

注意 IK分词器的版本要你安装ES的版本一致，我这边是7.1.0那么就在github找到对应版本，然后启动命令

./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.1.0/elasticsearch-analysis-ik-7.1.0.zip

运行结果

注意 安装完插件后需重启Es，才能生效。

2、IK使用

IK有两种颗粒度的拆分：

ik_smart: 会做最粗粒度的拆分

ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分

1) ik_smart 拆分

GET /_analyze

{

  "text":"中华人民共和国国徽",

  "analyzer":"ik_smart"

}

运行结果

2）ik_max_word 拆分

GET /_analyze

{

  "text":"中华人民共和国国徽",

  "analyzer":"ik_max_word"

}

运行结果

参考

1、Elasticsearch Analyzers

2、Elasticsearch 分词器

3、Elasticsearch拼音分词和IK分词的安装及使用

 我相信，无论今后的道路多么坎坷，只要抓住今天，迟早会在奋斗中尝到人生的甘甜。

抓住人生中的一分一秒，胜过虚度中的一月一年！(15）