【ElasticSearch】中文分词器

ES默认的analyzer(分词器),对英文单词比较友好,对中文分词效果不好。不过ES支持安装分词插件,增加新的分词器。

1、如何指定analyzer?

默认的分词器不满足需要,可以在定义索引映射的时候,指定text字段的分词器

例子:

复制代码
PUT /article
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":   { 
          "type": "text",
          "analyzer": "smartcn"
      }
    }
  }
}

只要在定义text字段的时候,增加一个analyzer配置,指定分词器即可,这里指定的分词器是smartcn,后面会介绍怎么安装smartcn插件。

分词器种类

目前中文分词器比较常用的有:smartcn和ik两种, 下面分别介绍这两种分词器。

smartcn分词器

smartcn是目前ES官方推荐的中文分词插件,不过目前不支持自定义词库。

插件安装方式:

复制代码
{ES安装目录}/bin/elasticsearch-plugin install analysis-smartcn


安装完成后,重启ES即可 一定要重启不然找不到分词器!!!

smartcn的分词器名字就叫做:smartcn

smartcn中文分词效果

复制代码
GET /_analyze
{
  "text": "红烧牛肉面",
  "analyzer": "smartcn"
}

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "红烧",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "牛肉面",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "word",
      "position" : 1
    }
  ]
}

ik分词器

ik支持自定义扩展词库,有时候分词的结果不满足我们业务需要,需要根据业务设置专门的词库,词库的作用就是自定义一批关键词,分词的时候优先根据词库设置的关键词分割内容,例如:词库中包含 "上海大学" 关键词,如果对"上海大学在哪里?"进行分词,"上海大学" 会做为一个整体被切割出来。(需要重启es)

安装ik插件:

复制代码
// 到这里找跟自己ES版本一致的插件地址
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

我本地使用的ES版本是7.8.0,所以选择的Ik插件版本地址是:

复制代码
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.8.0/elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip

安装命令

复制代码
{ES安装目录}/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.8.0/elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip

ik中文分词效果

ik分词插件支持 ik_smart 和 ik_max_word 两种分词器

ik_smart - 粗粒度的分词

ik_max_word - 会尽可能的枚举可能的关键词,就是分词比较细致一些,会分解出更多的关键词

例1:

复制代码
GET /_analyze
{
  "text": "上海人民广场麻辣烫",
  "analyzer": "ik_max_word"
}

输出:

复制代码
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "上海人",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "上海",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "人民",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "广场",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "麻辣烫",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "麻辣",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "烫",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 6
    }
  ]
}

例2:

复制代码
GET /_analyze
{
  "text": "上海人民广场麻辣烫",
  "analyzer": "ik_smart"
}

输出:

复制代码
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "上海",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "人民",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "广场",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "麻辣烫",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    }
  ]
}
相关推荐
放下华子我只抽RuiKe514 小时前
AI大模型开发-实战精讲:从零构建 RFM 会员价值模型(再进阶版:模拟数据 + 动态打分 + 策略落地)
大数据·人工智能·深度学习·elasticsearch·机器学习·搜索引擎·全文检索
Elastic 中国社区官方博客21 小时前
Elasticsearch Serverless 的无状态架构
大数据·数据库·elasticsearch·搜索引擎·云原生·架构·serverless
春日见1 天前
自动驾驶流派
大数据·人工智能·深度学习·elasticsearch·搜索引擎
爱吃糖的z1 天前
Elasticsearch Percolate Query使用优化案例-从2000到500ms
大数据·elasticsearch·搜索引擎
孫治AllenSun1 天前
【Canal】监听mysql的binlog日志,同步数据到redis和es
redis·mysql·elasticsearch
大志学java1 天前
idea中切换分支后,项目目录不显示的问题
java·elasticsearch·intellij-idea
堕落年代1 天前
Meilisearch核心搜索逻辑与主流向量搜索引擎(Elasticsearch、Milvus)深度对比
elasticsearch·搜索引擎·milvus
掘根1 天前
【即时通讯系统】环境搭建4——Elasticsearch(ES)
大数据·elasticsearch·搜索引擎
好运yoo1 天前
git fetch和git pull的区别
大数据·git·elasticsearch
薛不痒1 天前
github基础入门(3):版本控制(提交,分支删除,提交规范)
大数据·windows·git·elasticsearch·github