IK分词器安装

看一篇很不错的关于IK分词的安装的博文，已经测试过了，可以使用

一、IK简介

    IK Analyzer是一个开源的，基于java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4个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开 始，IK发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。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。  

    IK Analyzer 2012特性:

    1.采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，支持细粒度和智能分词两种切分模式；

    2.在系统环境：Core2 i7 3.4G双核，4G内存，window 7 64位， Sun JDK 1.6_29 64位 普通pc环境测试，IK2012具有160万字/秒（3000KB/S）的高速处理能力。

    3.2012版本的智能分词模式支持简单的分词排歧义处理和数量词合并输出。

    4.采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母、数字、中文词汇等分词处理，兼容韩文、日文字符

    5.优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。特别的，在2012版本，词典支持中文，英文，数字混合词语。

二、安装IK分词插件

    假设读者已经安装好ES，如果没有的话，请参考ElasticSearch入门 —— 集群搭建。安装IK分词需要的资源可以从这里下载，整个安装过程需要三个步骤：

    1、获取分词的依赖包

    通过git clone https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik，下载分词器源码，然后进入下载目录，执行命 令：mvn clean package，打包生成elasticsearch-analysis-ik-1.2.5.jar。将这个jar拷贝到ES_HOME/plugins /analysis-ik目录下面，如果没有该目录，则先创建该目录。

    2、ik目录拷贝

    将下载目录中的ik目录拷贝到ES_HOME/config目录下面。

    3、分词器配置

    打开ES_HOME/config/elasticsearch.yml文件，在文件最后加入如下内容：

index:
  analysis:                   
    analyzer:      
      ik:
          alias: [ik_analyzer]
          type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider
      ik_max_word:
          type: ik
          use_smart: false
      ik_smart:
          type: ik
          use_smart: true
index.analysis.analyzer.default.type: ik

    ok！插件安装已经完成，请重新启动ES，接下来测试ik分词效果啦！

三、ik分词测试

    1、创建一个索引，名为index。   

curl -XPUT http://localhost:9200/index

    2、为索引index创建mapping。

curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_mapping -d'
{
    "fulltext": {
             "_all": {
            "analyzer": "ik"
        },
        "properties": {
            "content": {
                "type" : "string",
                "boost" : 8.0,
                "term_vector" : "with_positions_offsets",
                "analyzer" : "ik",
                "include_in_all" : true
            }
        }
    }
}'

    3、测试

curl 'http://localhost:9200/index/_analyze?analyzer=ik&pretty=true' -d '
{
"text":"世界如此之大"
}'

    显示结果如下：

{
  "tokens" : [ {
    "token" : "text",
    "start_offset" : 4,
    "end_offset" : 8,
    "type" : "ENGLISH",
    "position" : 1
  }, {
    "token" : "世界",
    "start_offset" : 11,
    "end_offset" : 13,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 2
  }, {
    "token" : "如此",
    "start_offset" : 13,
    "end_offset" : 15,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 3
  }, {
    "token" : "之大",
    "start_offset" : 15,
    "end_offset" : 17,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 4
  } ]
}