ElasticSearch学习 ④ IK分词器(elasticsearch插件)+自定义字典

  ES默认的分词器把中文每个字看作一个词，比如说：“我爱喝水”会被划分为“我”，“爱”，“喝”，“水”。显然不是很符合要求，所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。

  ik分词器提供了两个分词算法：ik_smart和ik_max_word ,其中ik_smart为最少切分, ik_max_word为最细粒度划分

1.下载（版本要与ElasticSearch版本对应）

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

2.安装（解压，重启es即可）

 3.使用kibana进行测试

ik_smart：最少切分：

 ik_max_word：最细粒度划分（穷尽词库的可能）

 从上面看，感觉分词都比较正常，但是大多数，分词都满足不了我们的想法，如下例：（金毛狮王是一个完整的词，不想让他乱分）

 根据默认拆分的结果，发现我们需要增加“金毛”和“金毛狮王”2个词条并删除“金”和“毛”2个词条。这里就可以用自定义字典来实现

打开 ..\elasticsearch-7.12.1\plugins\ik\config\IKAnalyzer.cfg.xml

可以看到有2个配置 ext_dict 和 ext_stopwords。分别是扩展和停用字典

 参照默认的dic文件，在config目录新建 my_ext.dic 和 my_stop.dic

然后配置到 IKAnalyzer.cfg

重启ES 测试

 自定义字典：

比如说“母猪的产后护理”，我想自定义“猪的”为一组词，这样的话，默认的分词并不能满足我们的要求，所以我们需要自定义词。

1.新建自定义字典文档

2.添加新词汇到自定义字典文档

 

 3.配置

编写配置文件，将新增的字典注入到配置文件中(注意 不可以配置两个自定义字典，会报错)

4.重启ES和kibana