IK分词器的使用
首先我们通过Postman发送GET请求查询分词效果
GET http://localhost:9200/_analyze
{
"text":"农业银行"
}得到如下结果，可以发现es的默认分词器无法识别中文中农业、银行这样的词汇，而是简单的将每个字拆完分为一个词，这显然不符合我们的使用要求。
{
"tokens": [
{
"token": "农",
"start_offset": 0,
"end_offset": 1,
"type": "",
"position": 0
},
{
"token": "业",
"start_offset": 1,
"end_offset": 2,
"type": "",
"position": 1
},
{
"token": "银",
"start_offset": 2,
"end_offset": 3,
"type": "",
"position": 2
},
{
"token": "行",
"start_offset": 3,
"end_offset": 4,
"type": "",
"position": 3
}
]
} 首先我们访问 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 下载与es对应版本的中文分词器。将解压后的后的文件夹放入es根目录下的plugins目录下，重启es即可使用。
我们这次加入新的参数"analyzer":"ik_max_word"
- k_max_word：会将文本做最细粒度的拆分，例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「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：会将文本做最粗粒度的拆分，例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「中华人民共和国、国歌」
GET http://localhost:9200/_analyze
{
"analyzer":"ik_max_word",
"text":"农业银行"
}得到如下结果
{
"tokens": [
{
"token": "农业银行",
"start_offset": 0,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 0
},
{
"token": "农业",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "CN_WORD",
"position": 1
},
{
"token": "银行",
"start_offset": 2,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 2
}
]
}百度搜索中每天都会收录新的词汇，es中也可以进行扩展词汇。
我们首先查询弗雷尔卓德字段
GET http://localhost:9200/_analyze
{
"analyzer":"ik_max_word",
"text":"弗雷尔卓德"
}仅仅可以得到每个字的分词结果，我们需要做的就是使分词器识别到弗雷尔卓德也是一个词语。
{
"tokens": [
{
"token": "弗",
"start_offset": 0,
"end_offset": 1,
"type": "CN_CHAR",
"position": 0
},
{
"token": "雷",
"start_offset": 1,
"end_offset": 2,
"type": "CN_CHAR",
"position": 1
},
{
"token": "尔",
"start_offset": 2,
"end_offset": 3,
"type": "CN_CHAR",
"position": 2
},
{
"token": "卓",
"start_offset": 3,
"end_offset": 4,
"type": "CN_CHAR",
"position": 3
},
{
"token": "德",
"start_offset": 4,
"end_offset": 5,
"type": "CN_CHAR",
"position": 4
}
]
}首先进入es根目录中的plugins文件夹下的ik文件夹，进入config目录，创建custom.dic文件，写入弗雷尔卓德。同时打开IKAnalyzer.cfg文件，将新建的custom.dic配置其中，重启es。
IK Analyzer 扩展配置
custom.doc
再次查询发现es的分词器可以识别到弗雷尔卓德词汇
{
"tokens": [
{
"token": "弗雷尔卓德",
"start_offset": 0,
"end_offset": 5,
"type": "CN_WORD",
"position": 0
},
{
"token": "弗雷尔",
"start_offset": 0,
"end_offset": 3,
"type": "CN_WORD",
"position": 1
},
{
"token": "卓",
"start_offset": 3,
"end_offset": 4,
"type": "CN_CHAR",
"position": 2
},
{
"token": "德",
"start_offset": 4,
"end_offset": 5,
"type": "CN_CHAR",
"position": 3
}
]
}