ES 分词器
概述
分词器的主要作用将用户输入的一段文本，按照一定逻辑，分析成多个词语的一种工具
什么是分词器
顾名思义，文本分析就是把全文本转换成一系列单词（term/token）的过程，也叫分词。在 ES 中，Analysis
是通过分词器（Analyzer） 来实现的，可使用 ES 内置的分析器或者按需定制化分析器。
举一个分词简单的例子：比如你输入 Mastering Elasticsearch，会自动帮你分成两个单词，一个是 mastering，另一个是 elasticsearch，可以看出单词也被转化成了小写的。
分词器的构成
分词器是专门处理分词的组件，分词器由以下三部分组成：
character filter
接收原字符流，通过添加、删除或者替换操作改变原字符流
例如：去除文本中的html标签，或者将罗马数字转换成阿拉伯数字等。一个字符过滤器可以有零个或者多个
tokenizer
简单的说就是将一整段文本拆分成一个个的词。
例如拆分英文，通过空格能将句子拆分成一个个的词，但是对于中文来说，无法使用这种方式来实现。在一个分词器中,有且只有一个tokenizeer
token filters
将切分的单词添加、删除或者改变
例如将所有英文单词小写，或者将英文中的停词a删除等，在token filters中，不允许将token(分出的词)的position或者offset改变。同时，在一个分词器中，可以有零个或者多个token filters.
分词顺序
同时 Analyzer 三个部分也是有顺序的，从图中可以看出，从上到下依次经过 Character Filters，Tokenizer 以及 Token Filters，这个顺序比较好理解，一个文本进来肯定要先对文本数据进行处理，再去分词，最后对分词的结果进行过滤。
索引和搜索分词
文本分词会发生在两个地方：
- 创建索引：当索引文档字符类型为text时，在建立索引时将会对该字段进行分词。
- 搜索：当对一个text类型的字段进行全文检索时，会对用户输入的文本进行分词。
配置分词器
默认ES使用standard analyzer，如果默认的分词器无法符合你的要求，可以自己配置
分词器测试
可以通过_analyzerAPI来测试分词的效果。
COPY# 过滤html 标签
POST _analyze
{
"tokenizer":"keyword", #原样输出
"char_filter":["html_strip"], # 过滤html标签
"text":"hello world" # 输入的文本
}
指定分词器
使用地方
分词器的使用地方有两个：
- 创建索引时
- 进行搜索时
创建索引时指定分词器
如果手动设置了分词器，ES将按照下面顺序来确定使用哪个分词器：
- 先判断字段是否有设置分词器，如果有，则使用字段属性上的分词器设置
- 如果设置了analysis.analyzer.default，则使用该设置的分词器
- 如果上面两个都未设置，则使用默认的standard分词器
字段指定分词器
为title属性指定分词器
PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"title":{
"type":"text",
"analyzer": "whitespace"
}
}
}
}
指定默认default_seach
COPYPUT my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"default":{
"type":"simple"
},
"default_seach":{
"type":"whitespace"
}
}
}
}
}
内置分词器
es在索引文档时，会通过各种类型 Analyzer 对text类型字段做分析，
不同的 Analyzer 会有不同的分词结果，内置的分词器有以下几种，基本上内置的 Analyzer 包括 Language Analyzers 在内，对中文的分词都不够友好，中文分词需要安装其它 Analyzer
| 分析器 | 描述 | 分词对象 | 结果 |
|---|---|---|---|
| standard | 标准分析器是默认的分析器，如果没有指定，则使用该分析器。它提供了基于文法的标记化(基于 Unicode 文本分割算法，如 Unicode 标准附件 # 29所规定) ，并且对大多数语言都有效。 | The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone. | [ the, 2, quick, brown, foxes, jumped, over, the, lazy, dog’s, bone ] |
| simple | 简单分析器将文本分解为任何非字母字符的标记，如数字、空格、连字符和撇号、放弃非字母字符，并将大写字母更改为小写字母。 | The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone. | [ the, quick, brown, foxes, jumped, over, the, lazy, dog, s, bone ] |
| whitespace | 空格分析器在遇到空白字符时将文本分解为术语 | The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone. | [ The, 2, QUICK, Brown-Foxes, jumped, over, the, lazy, dog’s, bone. ] |
| stop | 停止分析器与简单分析器相同，但增加了删除停止字的支持。默认使用的是 english 停止词。 | The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone. | [ quick, brown, foxes, jumped, over, lazy, dog, s, bone ] |
| keyword | 不分词，把整个字段当做一个整体返回 | The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone. | [The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone.] |
| pattern | 模式分析器使用正则表达式将文本拆分为术语。正则表达式应该匹配令牌分隔符，而不是令牌本身。正则表达式默认为 w+ (或所有非单词字符)。 | The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone. | [ the, 2, quick, brown, foxes, jumped, over, the, lazy, dog, s, bone ] |
| 多种西语系 arabic, armenian, basque, bengali, brazilian, bulgarian, catalan, cjk, czech, danish, dutch, english等等 | 一组旨在分析特定语言文本的分析程序。 |
分词器 _analyze 的使用
#standard
GET _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}
#simpe
GET _analyze
{
"analyzer": "simple",
"text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}
GET _analyze
{
"analyzer": "stop",
"text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}
#stop
GET _analyze
{
"analyzer": "whitespace",
"text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}
#keyword
GET _analyze
{
"analyzer": "keyword",
"text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}
GET _analyze
{
"analyzer": "pattern",
"text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}
#english
GET _analyze
{
"analyzer": "english",
"text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}
POST _analyze
{
"analyzer": "icu_analyzer",
"text": "他说的确实在理”"
}
POST _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "他说的确实在理”"
}
POST _analyze
{
"analyzer": "icu_analyzer",
"text": "这个苹果不大好吃"
}
可以看出是按照空格、非字母的方式对输入的文本进行了转换，比如对 Java 做了转小写，对一些停用词也没有去掉，比如 in，其中 token 为分词结果；start_offset 为起始偏移；end_offset 为结束偏移；position 为分词位置。
使用分析器进行分词
课程Demo
#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，直接将输入当作输出
#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
#2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening
其他常用分词器
电子邮件分词器（UAX URL Email Tokenizer）
此分词器主要是针对email和url地址进行关键内容的标记。
GET _analyze
{
"text":"Email me at [email protected]",
"tokenizer": "uax_url_email"
}
经典分词器（Classic Tokenizer）
可对首字母缩写词，公司名称，电子邮件地址和互联网主机名进行特殊处理，但是，这些规则并不总是有效，并且此关键词生成器不适用于英语以外的大多数其他语言
特点
- 它最多将标点符号拆分为单词，删除标点符号，但是，不带空格的点被认为是查询关键词的一部分
- 此分词器可以将邮件地址和URL地址识别为查询的term（词条）
GET _analyze
{
"text":"The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone.",
"analyzer": "classic"
}
路径分词器（Path Tokenizer）
可以对文件系统的路径样式的请求进行拆分，返回被拆分各个层级内容。
GET _analyze
{
"text":"/one/two/three",
"tokenizer":"path_hierarchy"
}
自定义分词器
当内置的分词器无法满足需求时，可以创建custom类型的分词器。
配置参数
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| tokenizer | 内置或定制的tokenizer.(必须) |
| char_filter | 内置或定制的char_filter(非必须) |
| filter | 内置或定制的token filter(非必须) |
| position_increment_gap | 当值为文本数组时，设置改值会在文本的中间插入假空隙。设置该属性，对与后面的查询会有影响。默认该值为100. |
- 创建索引
上面的示例中定义了一个名为my_custom_analyzer的分词器
该分词器的type为custom，tokenizer为standard，char_filter为hmtl_strip,filter定义了两个分别为：lowercase和asciifolding
PUT my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_custom_analyzer":{
"type":"custom",
"tokenizer":"standard",
"char_filter":["html_strip"],
"filter":["lowercase","asciifolding"]
}
}
}
}
}
- 测试使用自定义分词
POST my_index/_analyze
{
"text": "Is this déjà vu?",
"analyzer": "my_custom_analyzer"
}
中文分词器
IKAnalyzer
IKAnalyzer是一个开源的，基于java的语言开发的轻量级的中文分词工具包
从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本，在 2012 版本中，IK 实现了简单的分词歧义排除算法，标志着 IK 分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化
使用IK分词器
IK提供了两个分词算法:
- ik_smart：最少切分。
- ik_max_word：最细粒度划分。
ik_smart 分词算法
使用案例
原始内容
GET _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "传智教育的教学质量是杠杠的"
}
ik_max_word 分词算法
GET _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "传智教育的教学质量是杠杠的"
}
自定义词库
我们在使用IK分词器时会发现其实有时候分词的效果也并不是我们所期待的
问题描述
例如我们输入“传智教育的教学质量是杠杠的”，但是分词器会把“传智教育”进行拆开，分为了“传”，“智”，“教育”，但我们希望的是“传智教育”可以不被拆开。
解决方案
对于以上的问题，我们只需要将自己要保留的词，加到我们的分词器的字典中即可
编辑字典内容
进入elasticsearch目录plugins/ik/config中，创建我们自己的字典文件yixin.dic，并添加内容：
cd plugins/ik/config
echo "传智教育" > custom.dic
扩展字典
进入我们的elasticsearch目录 ：plugins/ik/config，打开IKAnalyzer.cfg.xml文件，进行如下配置：
vi IKAnalyzer.cfg.xml
#增加如下内容
<entry key="ext_dict">custom.dic</entry>
再次测试
重启ElasticSearch，再次使用kibana测试
GET _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "传智教育的教学质量是杠杠的"
}
可以发现，现在我们的词汇”传智教育”就不会被拆开了，达到我们想要的效果了
分词的可配置项
standard 分词器可配置项
| 选项 | 描述 |
|---|---|
| max_token_length | 最大令牌长度。如果看到令牌超过此长度，则将其max_token_length间隔分割。默认为255。 |
| stopwords | 预定义的停用词列表，例如english或包含停用词列表的数组。默认为none。 |
| stopwords_path | 包含停用词的文件的路径。 |
COPY{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_english_analyzer": {
"type": "standard",
"max_token_length": 5,
"stopwords": "_english_"
}
}
}
}
}
正则分词器（Pattern Tokenizer） 可配置选项
可配置项
正则分词器有以下的选项
| 选项 | 描述 |
|---|
|pattern |正则表达式|
|flags |正则表达式标识|
|lowercase| 是否使用小写词汇|
|stopwords |停止词的列表。|
|stopwords_path |定义停止词文件的路径。|
COPY{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_email_analyzer": {
"type": "pattern",
"pattern": "\\W|_",
"lowercase": true
}
}
}
}
}
路径分词器（Path Tokenizer）可配置选项
| 选项 | 描述 |
|---|---|
| delimiter | 用作路径分隔符的字符 |
| replacement | 用于定界符的可选替换字符 |
| buffer_size | 单次读取到术语缓冲区中的字符数。默认为1024。术语缓冲区将以该大小增长，直到所有文本都被消耗完为止。建议不要更改此设置。 |
| reverse | 正向还是反向获取关键词 |
| skip | 要忽略的内容 |
COPY{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"tokenizer": "my_tokenizer"
}
},
"tokenizer": {
"my_tokenizer": {
"type": "path_hierarchy",
"delimiter": "-",
"replacement": "/",
"skip": 2
}
}
}
}
}
语言分词（Language Analyzer）
ES 为不同国家语言的输入提供了 Language Analyzer 分词器，在里面可以指定不同的语言