Elasticsearch中的切词怎么实现的?
在搜索引擎技术原理这篇文章中写道,搜索引擎中有一个分词,切词的步骤,就是使用Analyzer来实现的。这篇文章将对Analyzer分词器进行铺开讲解。
Analysis与Analyzer分词器
•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•可使用 Elasticsearch 内置的分析器/或者按需定制化分析器•除了在数据写入时转换词条,匹配 Query 语句时候也需要用相同的分析器对查询语句进行分析
### Analyzer的组成
•分词器是专门处理分词的组件,Analyzer 由三部分组成,分别入下:
1.Character Filters
:针对原始文本处理,例如去除html2.Tokenizer
:按照原则切分为单词3.Token Filter
:将切分的单词进行加工,将单词从大写转换为小写,删除 stopwords,增加同义词
### Elasticsearch内置的分词器
•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,直接将输入当做输出•Patter Analyzer
:正则表达式,默认 W+ (非字符分割)•Language
:提供共了30多种常见语言的分词器•Customer Analyzer
:自定义分词器
_analyzer API简单介绍
关于Analyzer的几种用法如下
//指定analyzer进行测试
GET _analyze
{
analyzer: standard, #指定Analyzer分词器
text : Mastering Elasticsearch, elasticsearch in Action #使用分词器要拆分的文本
}
//指定索引字段进行测试Analyzer
POST bulk_index/_analyze #对指定的索引进行分词器拆分
{
field: title, #标题
text: Mastering Elasticsearch #要拆分的文本
}
//自定义分词器进行测试
POST _analyze
{
tokenizer: standard,
filter: [lowercase],
text: Mastering Elasticsearch
}
### Standard Analyzer分词器
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025774-c70921bb2865b33.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")上面又讲到 Standard Analyzer是Elasticsearch默认的分词器,按词切分,主要是按照词汇空格去切分,然后转小写处理
**实例**
//standard
GET _analyze
{
analyzer: standard, //指定分词器
text: 3 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening. //要拆分的文本
}
**结果如下** 运行结果可以看到,我们的text都被拆分成了一个个单词,并进行转小写处理
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025775-3f2121eac1e8200.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")### Simple Analyzer分词器
simple analyzer分词器按非字母划分,非字母的都被去掉,并且进行转小写处理。
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025776-8d87083bad3762e.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")**实例**
//Simple
GET _analyze
{
analyzer: simple,
text: 3 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening.
}
上面的测试,下面效果可以看到,Simple会把非字母的都去掉,`3 running` 中的 3 已经被去掉了,然后再进行了一个转小写处理
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025776-e7b4d687f5c921a.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")
### Stop Analyzer
Stop Analyzer分词器会将文本进行转小写处理,然后过滤掉停用词(the, a, is...)
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025778-1b608dc9235b01b.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")**实例**
//Stop
GET _analyze
{
analyzer: stop,
text: 3 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening.
}
运行结果如下图所示,将所有文本进行了转小写处理,然后过滤掉了停用词 (3 in the)
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025779-a4ac2572336a704.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")### Whitespace Analyzer分词
Whitespace分词器是按照空格切分,然后不转小写
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025780-56fda3c99ac8611.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")**实例**
//whitespace
GET _analyze
{
analyzer: whitespace,
text: 中华 人民 共 和国 3 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening.
}
可以看到如下图所示,按照空格拆分后的文本,没有进行小写转换
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025781-96b2546910d2d70.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")### Keyword Analyzer 分词
keyword即不会进行分词,而是按照源文本信息当做输出
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025782-c9e1be3b3bdb350.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")**实例**
//Keyword
GET _analyze
{
analyzer: keyword,
text: 中华 人民 共 和国 3 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening.
}
可以看到如下图所示,没有拆分字符,也没有转小写处理和停用词过滤,而是按照源文件信息输出
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025782-dd4e8472d2e6bcc.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")### Pattern Analyzer分词
Patter Analyzer是通过正则表达式进行分词,默认是 W+ ,非字符的符号进行分割。
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025783-c64166504eff6bb.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")**实例**
//Pattern
GET _analyze
{
analyzer: pattern,
text: 中华 人民 共 和国 3 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening.
}
可以看到如下图所示,pattern analyzer对非字符的符号进行了分割,然后进行了转小写处理,我们文本中的 `中华 人民 共 和国`和 `brown-foxes`中的 - 连接符,不是字符,所以pattern对他们进行了分割。
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025783-2752c79357b3588.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")
### Language Analyzer
Elasticsearch为不同国家语言的输入提供了Language Analyzer的一个分词器 我们可以在其中指定分词的语言来进行分词
**实例**
//Language
GET _analyze
{
analyzer: english,
text: 3 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening.
}
如下图所示运行结果,由 english 来进行分词后,把 `running` 转换成了 `run`,然后`foxes`转换为了 `fox`,`evening`转换为了 `even`,还把所有的词转换为了小写,并有停用词过滤功能,把 `in``the` 过滤掉了
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025785-5c3f8cff86468a3.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")
### ICU Analyzer
ICU Analyzer需要通过插件的形式获取 ICU ANalyzer提供了 Unicode 的支持,更好的支持亚洲语言,所以在中文分词上ICU Analyzer用的比较普遍 `./elasticsearch-plugin install analysis-icu` 安装完成后重启Elasticsearch后查看插件
curl -XGET ‘http://192.168.31.215:9201/_cat/plugins?v‘
name component version
elastic_node1 analysis-icu 7.4.0
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025786-05a61df11b81d21.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")**实例**
//我们先看标准的 _analyze
GET _analyze
{
analyzer: standard,
text: 他说的却是在理!
}
标准的_analyze运行结果如下,标准的_analyze分词器是把每个词单独分开了
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025787-61b582221c7d9fd.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")-
//icu_analyzer我们再来看icu_analyzer
GET _analyze
{
analyzer: icu_analyzer,
text: 他说的确实在理!
}
分词结果如下,说的和确实放在了一起,要比其它分词器好多了
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025789-90d8d5b1e38d5d8.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")### IK 中文分词器
IK中文分词器支持自定义词库,支持热更新分词字典 IK分词器项目地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik IK分词器版本地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
**1.安装IK分词器**
方法一在线安装:
使用elastic用户来进行安装
安装的IK分词器版本要和Elasticsearch版本一致
[elastic@elastic elastic_node1]$ ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.0/elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip
方法二离线安装:
[elastic@elastic elastic_node1]$ mkdir plugins/analysis-ik
[elastic@elastic elastic_node1]$ cd plugins/analysis-ik
然后将下载的zip包解压到analysis-ik目录即可
[elastic@elastic analysis-ik]$ unzip -o elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip -d /usr/local/elastic_node1/plugins/analysis-ik/
**2.安装完成后需要重启Elasticsearch** 重启过程略
**3.查看插件**
[root@elastic elastic_node1]# curl -XGET -u elastic:26tBktGolYCyZD2pPISW ‘http://192.168.31.215:9201/_cat/plugins?v‘
name component version
elastic_node1 analysis-icu 7.4.0
elastic_node1 analysis-ik 7.4.0
**4.实例** 自 IK分词插件v5.0.0 起移除名为 ik 的analyzer和tokenizer,请分别使用 ik_smart 和 ik_max_word。
//ik_max_word
GET _analyze
{
analyzer: ik_max_word,
text: 他说的确实在理!
}
//ik_smart
GET _analyze
{
analyzer: ik_smart,
text: 他说的确实在理!
}
![Elasticsearch中的切词怎么实现的?](https://www.94zyw.com/wp-content/uploads/2020/06/1592025790-73f1c20a970b7f8.png "Elasticsearch中的切词怎么实现的?")
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