上课我们介绍了倒排索引，在里面提到了分词的概念，分词器就是用来分词的。



分词器是ES中专门处理分词的组件，英文为Analyzer，定义为：从一串文本中切分出一个一个的词条，并对每个词条进行标准化。它由三部分组成，

  • Character Filters：分词之前进行预处理，比如去除html标签
  • Tokenizer：将原始文本按照一定规则切分为单词
  • Token Filters：针对Tokenizer处理的单词进行再加工，比如转小写、删除或增新等处理，也就是标准化

 



预定义的分词器

ES自带的分词器有如下：

  • Standard Analyzer
  • 默认分词器
  • 按词切分，支持多语言
  • 小写处理
  • 支持中文采用的方法为单字切分
  • Simple Analyzer
  • 按照非字母切分
  • 小写处理
  • Whitespace Analyzer
  • 空白字符作为分隔符
  • Stop Analyzer
  • 相比Simple Analyzer多了去除请用词处理
  • 停用词指语气助词等修饰性词语，如the, an, 的， 这等
  • Keyword Analyzer
  • 不分词，直接将输入作为一个单词输出
  • Pattern Analyzer
  • 通过正则表达式自定义分隔符
  • 默认是\W+，即非字词的符号作为分隔符



ES默认对中文分词是一个一个字来解析，这种情况会导致解析过于复杂，效率低下，所以目前有几个开源的中文分词器，来专门解决中文分词，其中常用的叫IK

中文分词



  • 难点
  • 中文分词指的是将一个汉字序列切分为一个一个的单独的词。在英文中，单词之间以空格作为自然分界词，汉语中词没有一个形式上的分界符
  • 上下文不同，分词结果迥异，比如交叉歧义问题
  • 常见分词系统
  • IK：实现中英文单词的切分，可自定义词库，支持热更新分词词典
  • jieba：支持分词和词性标注，支持繁体分词，自定义词典，并行分词等
  • Hanlp：由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用
  • THUAC：中文分词和词性标注





安装配置ik中文分词插件



# 在Elasticsearch安装目录下执行命令，然后重启es
bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.3.0/elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip

# 如果由于网络慢，安装失败，可以先下载好zip压缩包，将下面命令改为实际的路径，执行，然后重启es
bin/elasticsearch-plugin install file:///path/to/elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip



ik两种分词模式ik_max_word 和 ik_smart 什么区别?

  • ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”，会穷尽各种可能的组合；
  • ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”。

你也可以直接上IK的github的教程来配置，https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik。

安装完后，修改elasticsearch.yml文件，把ik分词器设置为es的默认分词器

index.analysis.analyzer.default.type:ik

重启es，注意es中的每个节点都要进行上述配置。