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
