ElasticSearch文档分析

ElasticSearch文档分析 包含下面的过程:

  • 将一块文本分成适合于倒排索引的独立的 词条
  • 将这些词条统一化为标准格式以提高它们的“可搜索性”,或者 recall

分析器执行上面的工作。分析器实际上是将三个功能封装到了一个包里

  • 字符过滤器

首先,字符串按顺序通过每个 字符过滤器 。他们的任务是在分词前整理字符串。一个字符过滤器可以用来去掉HTML,或者将 & 转化成 and。

  • 分词器

其次,字符串被 分词器 分为单个的词条。一个简单的分词器遇到空格和标点的时候,可能会将文本拆分成词条。

  • Token过滤器

最后,词条按顺序通过每个 token 过滤器 。这个过程可能会改变词条(例如,小写化 Quick ),删除词条(例如, 像 a, and, the 等无用词),或者增加词条(例如,像 jump 和 leap 这种同义词)。

内置分析器

Elasticsearch还附带了可以直接使用的预包装的分析器。接下来我们会列出最重要的分析器。为了证明它们的差异,我们看看每个分析器会从下面的字符串得到哪些词条:

"Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)"

  • 标准分析器

标准分析器是Elasticsearch默认使用的分析器。它是分析各种语言文本最常用的选择。它根据 Unicode 联盟 定义的 单词边界 划分文本。删除绝大部分标点。最后,将词条小写。它会产生

set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5

  • 简单分析器

简单分析器在任何不是字母的地方分隔文本,将词条小写。它会产生

set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans

  • 空格分析器

空格分析器在空格的地方划分文本。它会产生

Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)

  • 语言分析器

特定语言分析器可用于 很多语言。它们可以考虑指定语言的特点。例如, 英语 分析器附带了一组英语无用词(常用单词,例如 and 或者 the ,它们对相关性没有多少影响),它们会被删除。 由于理解英语语法的规则,这个分词器可以提取英语单词的 词干 。

英语 分词器会产生下面的词条

set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5

注意看 transparent、 calling 和 set_trans 已经变为词根格式

2 分析器使用场景

当我们 索引 一个文档,它的全文域被分析成词条以用来创建倒排索引。 但是,当我们在全文域 搜索 的时候,我们需要将查询字符串通过 相同的分析过程 ,以保证我们搜索的词条格式与索引中的词条格式一致。

全文查询,理解每个域是如何定义的,因此它们可以做正确的事:

  • 当你查询一个 全文 域时, 会对查询字符串应用相同的分析器,以产生正确的搜索词条列表。
  • 当你查询一个 精确值 域时,不会分析查询字符串,而是搜索你指定的精确值。

3 测试分析器

有些时候很难理解分词的过程和实际被存储到索引中的词条,特别是你刚接触Elasticsearch。为了理解发生了什么,你可以使用 analyze API 来看文本是如何被分析的。在消息体里,指定分析器和要分析的文本

GET http://localhost:9200/_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Text to analyze"
}

结果中每个元素代表一个单独的词条:

{
   "tokens": [
      {
         "token":        "text",
         "start_offset": 0,
         "end_offset":   4,
         "type":         "",
         "position":     1
      },
      {
         "token":        "to",
         "start_offset": 5,
         "end_offset":   7,
         "type":         "",
         "position":     2
      },
      {
         "token":        "analyze",
         "start_offset": 8,
         "end_offset":   15,
         "type":         "",
         "position":     3
      }
   ]
}

token 是实际存储到索引中的词条。 position 指明词条在原始文本中出现的位置。 start_offset 和 end_offset 指明字符在原始字符串中的位置。

4 指定分析器

当Elasticsearch在你的文档中检测到一个新的字符串域,它会自动设置其为一个全文 字符串 域,使用 标准 分析器对它进行分析。你不希望总是这样。可能你想使用一个不同的分析器,适用于你的数据使用的语言。有时候你想要一个字符串域就是一个字符串域—​不使用分析,直接索引你传入的精确值,例如用户ID或者一个内部的状态域或标签。要做到这一点,我们必须手动指定这些域的映射。

5 IK分词器

首先我们通过Postman发送GET请求查询分词效果

GET http://localhost:9200/_analyze
{
	"text":"测试单词"
}

ES的默认分词器无法识别中文中测试单词这样的词汇,而是简单的将每个字拆完分为一个词

{
    "tokens": [
        {
            "token": "测",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 1,
            "type": "",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "试",
            "start_offset": 1,
            "end_offset": 2,
            "type": "",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "单",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 3,
            "type": "",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "词",
            "start_offset": 3,
            "end_offset": 4,
            "type": "",
            "position": 3
        }
    ]
}

这样的结果显然不符合我们的使用要求,所以我们需要下载ES对应版本的中文分词器。

我们这里采用IK中文分词器,下载地址为: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.8.0

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。

我们这次加入新的查询参数"analyzer":"ik_max_word"

GET http://localhost:9200/_analyze
{
	"text":"测试单词",
	"analyzer":"ik_max_word"
}
  • ik_max_word:会将文本做最细粒度的拆分
  • ik_smart:会将文本做最粗粒度的拆分

使用中文分词后的结果为:

{
    "tokens": [
        {
            "token": "测试",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "单词",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 4,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 1
        }
    ]
}

ES中也可以进行扩展词汇,首先查询

GET http://localhost:9200/_analyze
{
	"text":"弗雷尔卓德",
	"analyzer":"ik_max_word"
}

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.xml文件,将新建的custom.dic配置其中,重启ES服务器

ElasticSearch文档分析_第1张图片

ElasticSearch文档分析_第2张图片

6 自定义分析器

虽然Elasticsearch带有一些现成的分析器,然而在分析器上Elasticsearch真正的强大之处在于,你可以通过在一个适合你的特定数据的设置之中组合字符过滤器、分词器、词汇单元过滤器来创建自定义的分析器。在 分析与分析器 我们说过,一个 分析器 就是在一个包里面组合了三种函数的一个包装器, 三种函数按照顺序被执行:

  • 字符过滤器

字符过滤器 用来 整理 一个尚未被分词的字符串。例如,如果我们的文本是HTML格式的,它会包含像 

 或者 

 这样的HTML标签,这些标签是我们不想索引的。我们可以使用 html清除 字符过滤器 来移除掉所有的HTML标签,并且像把 Á 转换为相对应的Unicode字符 Á 这样,转换HTML实体。一个分析器可能有0个或者多个字符过滤器。

  • 分词器

一个分析器 必须 有一个唯一的分词器。 分词器把字符串分解成单个词条或者词汇单元。 标准 分析器里使用的 标准 分词器 把一个字符串根据单词边界分解成单个词条,并且移除掉大部分的标点符号,然而还有其他不同行为的分词器存在。

例如, 关键词 分词器 完整地输出 接收到的同样的字符串,并不做任何分词。 空格 分词器 只根据空格分割文本 。 正则 分词器 根据匹配正则表达式来分割文本 。

  • 词单元过滤器

经过分词,作为结果的 词单元流 会按照指定的顺序通过指定的词单元过滤器 。

词单元过滤器可以修改、添加或者移除词单元。我们已经提到过 lowercase 和 stop 词过滤器 ,但是在 Elasticsearch 里面还有很多可供选择的词单元过滤器。 词干过滤器 把单词 遏制 为 词干。 ascii_folding 过滤器移除变音符,把一个像 "très" 这样的词转换为 "tres" 。 ngram 和 edge_ngram 词单元过滤器 可以产生 适合用于部分匹配或者自动补全的词单元。

接下来,我们看看如何创建自定义的分析器:

PUT http://localhost:9200/my_index
{
    "settings": {
        "analysis": {
            "char_filter": {
                "&_to_and": {
                    "type":       "mapping",
                    "mappings": [ "&=> and "]
            }},
            "filter": {
                "my_stopwords": {
                    "type":       "stop",
                    "stopwords": [ "the", "a" ]
            }},
            "analyzer": {
                "my_analyzer": {
                    "type":         "custom",
                    "char_filter":  [ "html_strip", "&_to_and" ],
                    "tokenizer":    "standard",
                    "filter":       [ "lowercase", "my_stopwords" ]
            }}
}}}

索引被创建以后,使用 analyze API 来 测试这个新的分析器

GET http://127.0.0.1:9200/my_index/_analyze
{
    "text":"The quick & brown fox",
    "analyzer": "my_analyzer"
}

下面的缩略结果展示出我们的分析器正在正确地运行

{
    "tokens": [
        {
            "token": "quick",
            "start_offset": 4,
            "end_offset": 9,
            "type": "",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "and",
            "start_offset": 10,
            "end_offset": 11,
            "type": "",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "brown",
            "start_offset": 12,
            "end_offset": 17,
            "type": "",
            "position": 3
        },
        {
            "token": "fox",
            "start_offset": 18,
            "end_offset": 21,
            "type": "",
            "position": 4
        }
    ]
}

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