Elasticsearch 分词器

分词器（Analyzer）是Elasticsearch中用于文本分析与处理的组件。它的主要作用是将用户输入的一段文本，按照一定逻辑分析成多个词语。这个过程也叫做文本分析或文本切分。

分词器由三部分组成：字符过滤器（Character Filters）、分词器（Tokenizer）和标记过滤器（Token Filters）。

在Elasticsearch中，分词器可以在创建索引和搜索时使用。

创建索引时：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。此时，可以按照以下顺序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。
搜索时：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。此时，可以通过以下参数依次检查搜索时使用的分词器：
- 搜索时指定analyzer参数。
- 创建mapping时指定字段的search_analyzer属性。
- 创建索引时指定setting的analysis.analyzer.default_search。
- 如果上面几种都未设置，则使用默认的standard分词器。

Elasticsearch提供了多种内置分词器，如标准分词器（Standard Analyzer）、语言分词器（如中文分词器）等。这些分词器可以根据不同的需求进行选择和配置。

同时，Elasticsearch也支持自定义分词器。用户可以根据自己的需求编写分词器，实现自定义的拆分规则和词语处理逻辑。自定义分词器需要编写自己的分词器和字符过滤器，并在Elasticsearch中注册分词器。

标准分词器（Standard Analyzer）
- Elasticsearch的默认分词器。
- 根据空格和标点符号将文本拆分为词项，并进行小写转换和标点符号过滤。
- 适用于大多数情况，但对中文文本的支持不够理想。
简单分词器（Simple Analyzer）
- 通过非字母字符来分割文本。
- 将单词转换为小写形式，并去除数字类型的字符。
- 适用于简单的文本处理需求，不适用于需要处理复杂文本的场景。
空白分词器（Whitespace Analyzer）
- 仅通过空格来分割文本，不进行其他处理。
- 适用于需要保留原始文本的场景。
关键字分词器（Keyword Analyzer）
- 不对文本进行拆分，将整个文本作为一个词项。
- 通常用于不需要进行分词的字段，如关键字字段或精确匹配字段。
模式分词器（Pattern Analyzer）
- 允许用户自定义拆分模式，通过正则表达式来定义Token的拆分规则。
- 适用于需要灵活控制文本拆分的场景。
停止词分词器（Stop Analyzer）
- 与简单分词器类似，但增加了对删除停止词的支持。
- 默认使用英语停止词列表，如"the"、"a"、"an"等。
语言分词器
- Elasticsearch还提供了多种针对特定语言的分词器，如英语、中文、法语等。
- 这些分词器会根据特定的语言规则和特征进行分词处理，以提供更准确的分词效果。

IK分词器
- 一个开源的、基于Java语言开发的中文分词工具包。
- 提供了两种分词算法：ik_smart（最少切分）和ik_max_word（最细粒度划分）。
- 支持词库扩展和自定义词典，适用于对中文文本的更精确分词和分析需求。
Smart Chinese Analyzer（smartcn）
- Elasticsearch内置的中文分词器。
- 使用机器学习算法进行分词，适用于简体中文和繁体中文。
- 易于使用，无需额外配置，具有较高的分词准确性和召回率。
拼音分词器
- 可以将中文分成对应的全拼、全拼首字母等。
- 在搜索框中输入拼音时，可以出现对应的目标结果。

用户还可以根据自己的需求编写自定义分词器，实现自定义的拆分规则和词语处理逻辑。自定义分词器需要编写自己的分词器和字符过滤器，并在Elasticsearch中注册分词器。

在Elasticsearch中，分词器通常是以插件的形式进行安装的。用户可以从相应分词插件的官网或git上下载插件包，然后将其上传到Elasticsearch集群所在的节点，并使用命令进行安装。安装完成后，还需要重启Elasticsearch服务以使分词插件生效。

在配置分词器时，用户可以在创建索引时指定分词器的相关设置，包括字符过滤器、分词器和标记过滤器等。

以IK分词器为例，IK分词器是Elasticsearch的一个中文分词插件，它提供了多种分词模式供用户选择。以下是一个使用IK分词器的示例：

shell 复制代码

GET _analyze/?pretty
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "庆祝祖国六十岁生日快乐"
}

返回结果中，分词器将传入的text文本分割为了若干个词汇短语，如"庆祝"、"祖国"、"六十岁"等。