ElasticSearch六--ES--Analyzer分词

Analyzer分词

Analysis 和 Analyzer

Analysis - 文本分析是把全文本转换成一系列单词（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，或者按需制定分析器

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，由三部分组成

• Character Filters (针对原始文本处理，例如去除html)
• Tokenizer (按照规则切分为单词)
• Token Filter(将切分的单词进行加工，小写，删除 stopwords,增加同义词)

例子：

将 Mastering Elasticsearch & Elasticsearch in Action 经过上面的步骤就会产生

• master
• elasticsearch
• action

ES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，直接将输入当做输出
• Patter Analyzer - 正则表达式，默认\W+(非字符分隔)
• Language - 提供了30多种常见语言的分词器
• Customer Analyzer 自定义分词器

使用 _analyzer API

直接指定 Analyzer 进行测试

指令

GET /_analyze
{
    "analyzer":"standard",
    "text":"Mastering Elasticsearch & Elasticsearch in Action"
}

结果

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "mastering",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "elasticsearch",
      "start_offset" : 10,
      "end_offset" : 23,
      "type" : "",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "elasticsearch",
      "start_offset" : 25,
      "end_offset" : 38,
      "type" : "",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "in",
      "start_offset" : 39,
      "end_offset" : 41,
      "type" : "",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "action",
      "start_offset" : 42,
      "end_offset" : 48,
      "type" : "",
      "position" : 4
    }
  ]
}

指定索引的字段进行测试

指令

POST test_home/_analyze
{
  "field": "job_name",
  "text":"Mastering Elasticsearch, Elasticsearch in Action"
}

结果

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "mastering",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "elasticsearch",
      "start_offset" : 10,
      "end_offset" : 23,
      "type" : "",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "elasticsearch",
      "start_offset" : 25,
      "end_offset" : 38,
      "type" : "",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "in",
      "start_offset" : 39,
      "end_offset" : 41,
      "type" : "",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "action",
      "start_offset" : 42,
      "end_offset" : 48,
      "type" : "",
      "position" : 4
    }
  ]
}

自定义分词进行测试

指令

POST _analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": ["lowercase"],
  "text":"Mastering Elasticsearch, Elasticsearch in Action"
}

结果

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "mastering",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "elasticsearch",
      "start_offset" : 10,
      "end_offset" : 23,
      "type" : "",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "elasticsearch",
      "start_offset" : 25,
      "end_offset" : 38,
      "type" : "",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "in",
      "start_offset" : 39,
      "end_offset" : 41,
      "type" : "",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "action",
      "start_offset" : 42,
      "end_offset" : 48,
      "type" : "",
      "position" : 4
    }
  ]
}

中文分词的难点

中文句子，切分成一个个词（不是一个个字）

英文字，单词有自然地空格进行切分

一句中文，在不同的上下文，有不同的理解

推荐的一些中文分词器：

• icu
• ik : https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
• thulac : https://github.com/microbun/elasticsearch-thulac-plugin

极客时间 ES 学习笔记