ES-分词器安装与使用详解

安装分词器

windows环境，分词器有2种安装方式，1.直接命令安装；2.压缩包安装

IK分词器

查看ik分词器文档，找到安装方式介绍

文档链接：

方式1

复制代码

elasticsearch-plugin install https://get.infini.cloud/elasticsearch/analysis-ik/7.10.0

方式2

下载压缩包，然后解压放入到 es的plugins目录

找到es对应的版本，然后下载

验证是否安装成功

复制代码

elasticsearch-plugin list

测试分词器

需要先重启ES

java 复制代码

POST /_analyze   
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "中华人民"   
}

结果

java 复制代码

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "中华人民",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "中华",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "华人",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "人民",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    }
  ]
}

分词器的组成

分词器（Analyzer）是用于将文本拆分为词项（Token）的工具。分词器由以下三个部分组成：

字符过滤器（Character Filters）：对原始文本进行预处理（如去除 HTML 标签、替换字符等）。
分词器（Tokenizer）：将文本拆分为词项。
词项过滤器（Token Filters）：对分词后的词项进行处理（如小写转换、去除停用词等）

分词器种类

分词器	特点	适用场景	优点	缺点	示例
Standard Analyzer	默认分词器，基于 Unicode 文本分割算法，按空格和标点符号分词，转换为小写。	英文或其他基于空格分隔的语言	简单易用，无需额外配置。	不支持中文分词，对特殊字符敏感。	`"Hello, world!"` → `["hello", "world"]`
english Analyzer	转换成小写，词干提取、停用词过滤				"Barking a games"-> $"bark","game"$
Simple Analyzer	按非字母字符分词，转换为小写。	简单的英文分词	轻量级，适合简单场景。	无法处理复杂文本，不支持中文。	`"Hello, world!"` → `["hello", "world"]`
Whitespace Analyzer	按空格分词，不转换大小写。	需要保留大小写的场景	保留原始大小写，适合特定需求。	无法处理标点符号，不支持中文。	`"Hello, world!"` → `["Hello,", "world!"]`
Keyword Analyzer	将整个文本作为一个词项，不进行分词。	需要精确匹配的场景（如 ID、标签）	保留完整文本，适合精确匹配。	不适合全文搜索。	`"Hello, world!"` → `["Hello, world!"]`
Pattern Analyzer	基于正则表达式分词，默认按非字母字符分词，转换为小写。	需要自定义分词规则的场景	灵活，支持自定义正则表达式。	配置复杂，性能较低。	`"Hello, world!"` → `["hello", "world"]`
Language Analyzer	针对特定语言（如英语、法语、德语）优化分词。	多语言支持	针对特定语言优化，分词效果较好。	需要指定语言，不支持中文。	`"Hello, world!"` → `["hello", "world"]`
IK Analyzer	支持中文分词，提供 `ik_smart`（智能分词）和 `ik_max_word`（最大分词）两种模式。	中文文本处理	中文分词效果好，支持自定义词典。	需要额外安装插件，重启 Elasticsearch。	`"你好世界"` → `["你好", "世界"]`（`ik_smart`）或 `["你好", "世界", "你好世界"]`（`ik_max_word`）
Jieba Analyzer	支持中文分词，提供 `search`（搜索模式）和 `index`（索引模式）两种模式。	中文文本处理	中文分词效果好，支持自定义词典。	需要额外安装插件，重启 Elasticsearch。	`"你好世界"` → `["你好", "世界"]`（`search`）或 `["你好", "世界", "你好世界"]`（`index`）
Nori Analyzer	针对韩语优化的分词器。	韩语文本处理	韩语分词效果好，支持自定义词典。	需要额外安装插件，重启 Elasticsearch。	`"안녕하세요"` → `["안녕", "하세요"]`
Kuromoji Analyzer	针对日语优化的分词器。	日语文本处理	日语分词效果好，支持自定义词典。	需要额外安装插件，重启 Elasticsearch。	`"こんにちは"` → `["こんにちは"]`
Stempel Analyzer	针对波兰语优化的分词器。	波兰语文本处理	波兰语分词效果好，支持自定义词典。	需要额外安装插件，重启 Elasticsearch。	`"Witaj świecie"` → `["witaj", "świecie"]`