ES 分词 流程图 es如何分词

es-ik分词器

ik 带有两个分词器
ik_max_word ：会将文本做最细粒度的拆分；尽可能多的拆分出词语
ik_smart：会做最粗粒度的拆分；已被分出的词语将不会再次被其它词语占有

下面看看两个分词器对同一句中文的拆分结果:
ik_max_word

curl -XGET 'http://localhost:9200/_analyze?pretty&analyzer=ik_max_word' -d '联想是全球最大的笔记本厂商'
#返回
{
  "tokens" : [ {
    "token" : "联想",
    "start_offset" : 0,
    "end_offset" : 2,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 0
  }, {
    "token" : "全球",
    "start_offset" : 3,
    "end_offset" : 5,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 1
  }, {
    "token" : "最大",
    "start_offset" : 5,
    "end_offset" : 7,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 2
  }, {
    "token" : "笔记本",
    "start_offset" : 8,
    "end_offset" : 11,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 3
  }, {
    "token" : "笔记",
    "start_offset" : 8,
    "end_offset" : 10,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 4
  }, {
    "token" : "笔",
    "start_offset" : 8,
    "end_offset" : 9,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 5
  }, {
    "token" : "记",
    "start_offset" : 9,
    "end_offset" : 10,
    "type" : "CN_CHAR",
    "position" : 6
  }, {
    "token" : "本厂",
    "start_offset" : 10,
    "end_offset" : 12,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 7
  }, {
    "token" : "厂商",
    "start_offset" : 11,
    "end_offset" : 13,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 8
  } ]
}

ik_smart

curl -XGET 'http://localhost:9200/_analyze?pretty&analyzer=ik_smart' -d '联想是全球最大的笔记本厂商'
# 返回
{
  "tokens" : [ {
    "token" : "联想",
    "start_offset" : 0,
    "end_offset" : 2,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 0
  }, {
    "token" : "全球",
    "start_offset" : 3,
    "end_offset" : 5,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 1
  }, {
    "token" : "最大",
    "start_offset" : 5,
    "end_offset" : 7,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 2
  }, {
    "token" : "笔记本",
    "start_offset" : 8,
    "end_offset" : 11,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 3
  }, {
    "token" : "厂商",
    "start_offset" : 11,
    "end_offset" : 13,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 4
  } ]
}

创建索引

下面我们来创建一个索引，使用 ik
创建一个名叫 iktest 的索引，设置它的分析器用 ik ，分词器用 ik_max_word，并创建一个 article 的类型，里面有一个 subject 的字段，指定其使用 ik_max_word 分词器

curl -XPUT 'http://localhost:9200/iktest?pretty' -d '{
    "settings" : {
        "analysis" : {
            "analyzer" : {
                "ik" : {
                    "tokenizer" : "ik_max_word"
                }
            }
        }
    },
    "mappings" : {
        "article" : {
            "dynamic" : true,
            "properties" : {
                "subject" : {
                    "type" : "string",
                    "analyzer" : "ik_max_word"
                }
            }
        }
    }
}'

批量添加几条数据，这里我指定元数据 _id 方便查看，subject 内容为我随便找的几条新闻的标题

curl -XPOST http://localhost:9200/iktest/article/_bulk?pretty -d '
{ "index" : { "_id" : "1" } }
{"subject" : "＂闺蜜＂崔顺实被韩检方传唤 韩总统府促彻查真相" }
{ "index" : { "_id" : "2" } }
{"subject" : "韩举行＂护国训练＂ 青瓦台:决不许国家安全出问题" }
{ "index" : { "_id" : "3" } }
{"subject" : "媒体称FBI已经取得搜查令 检视希拉里电邮" }
{ "index" : { "_id" : "4" } }
{"subject" : "村上春树获安徒生奖 演讲中谈及欧洲排外问题" }
{ "index" : { "_id" : "5" } }
{"subject" : "希拉里团队炮轰FBI 参院民主党领袖批其“违法”" }
'

查询文档

查询 “希拉里和韩国”

curl -XPOST http://localhost:9200/iktest/article/_search?pretty  -d'
{
    "query" : { "match" : { "subject" : "希拉里和韩国" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<font color='red'>"],
        "post_tags" : ["</font>"],
        "fields" : {
            "subject" : {}
        }
    }
}
'
#返回
{
  "took" : 113,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 5,
    "successful" : 5,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : 4,
    "max_score" : 0.034062363,
    "hits" : [ {
      "_index" : "iktest",
      "_type" : "article",
      "_id" : "2",
      "_score" : 0.034062363,
      "_source" : {
        "subject" : "韩举行＂护国训练＂ 青瓦台:决不许国家安全出问题"
      },
      "highlight" : {
        "subject" : [ "<font color=red>韩</font>举行＂护<font color=red>国</font>训练＂ 青瓦台:决不许国家安全出问题" ]
      }
    }, {
      "_index" : "iktest",
      "_type" : "article",
      "_id" : "3",
      "_score" : 0.0076681254,
      "_source" : {
        "subject" : "媒体称FBI已经取得搜查令 检视希拉里电邮"
      },
      "highlight" : {
        "subject" : [ "媒体称FBI已经取得搜查令 检视<font color=red>希拉里</font>电邮" ]
      }
    }, {
      "_index" : "iktest",
      "_type" : "article",
      "_id" : "5",
      "_score" : 0.006709609,
      "_source" : {
        "subject" : "希拉里团队炮轰FBI 参院民主党领袖批其“违法”"
      },
      "highlight" : {
        "subject" : [ "<font color=red>希拉里</font>团队炮轰FBI 参院民主党领袖批其“违法”" ]
      }
    }, {
      "_index" : "iktest",
      "_type" : "article",
      "_id" : "1",
      "_score" : 0.0021509775,
      "_source" : {
        "subject" : "＂闺蜜＂崔顺实被韩检方传唤 韩总统府促彻查真相"
      },
      "highlight" : {
        "subject" : [ "＂闺蜜＂崔顺实被<font color=red>韩</font>检方传唤 <font color=red>韩</font>总统府促彻查真相" ]
      }
    } ]
  }
}

这里用了高亮属性 highlight，直接显示到 html 中，被匹配到的字或词将以红色突出显示。若要用过滤搜索，直接将 match 改为 term 即可

三、ik热词更新配置

网络词语日新月异，如何让新出的网络热词（或特定的词语）实时的更新到我们的搜索当中呢
先用 ik 测试一下 ：

curl -XGET 'http://localhost:9200/_analyze?pretty&analyzer=ik_max_word' -d '
成龙原名陈港生
'
#返回
{
  "tokens" : [ {
    "token" : "成龙",
    "start_offset" : 1,
    "end_offset" : 3,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 0
  }, {
    "token" : "原名",
    "start_offset" : 3,
    "end_offset" : 5,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 1
  }, {
    "token" : "陈",
    "start_offset" : 5,
    "end_offset" : 6,
    "type" : "CN_CHAR",
    "position" : 2
  }, {
    "token" : "港",
    "start_offset" : 6,
    "end_offset" : 7,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 3
  }, {
    "token" : "生",
    "start_offset" : 7,
    "end_offset" : 8,
    "type" : "CN_CHAR",
    "position" : 4
  } ]
}

ik 的主词典中没有”陈港生” 这个词，所以被拆分了。
现在我们来配置一下

修改 IK 的配置文件 ：$ES_HOME/plugins/ik/config/ik/IKAnalyzer.cfg.xml
修改如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">  
<properties>  
    <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
    <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->    
    <entry key="ext_dict">custom/mydict.dic;custom/single_word_low_freq.dic</entry>     
     <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
    <entry key="ext_stopwords">custom/ext_stopword.dic</entry>
    <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 --> 
    <entry key="remote_ext_dict">http://192.168.1.136/hotWords.php</entry>
    <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
    <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

这里我是用的是远程扩展字典，因为可以使用其他程序调用更新，且不用重启 ES，很方便；当然使用自定义的 mydict.dic 字典也是很方便的，一行一个词，自己加就可以了
既然是远程词典，那么就要是一个可访问的链接，可以是一个页面，也可以是一个txt的文档，但要保证输出的内容是 utf-8 的格式 重启 Elasticsearch
现在我们来测试一下，再次执行上面的请求，返回

...
  }, {
    "token" : "陈港生",
    "start_offset" : 5,
    "end_offset" : 8,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 2
  }, {
...

可以看到 ik 分词器已经匹配到了 “陈港生” 这个词