关于java:9种ElasticSearch分词器详解一文get-博学谷狂野架构师

ElasticSearch 分词器

• 作者: 博学谷狂野架构师

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  只分享干货、不吹水，让咱们一起加油！

概述

分词器的次要作用将用户输出的一段文本，依照肯定逻辑，剖析成多个词语的一种工具

什么是分词器

顾名思义，文本剖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，可应用 ES 内置的分析器或者按需定制化分析器。

举一个分词简略的例子：比方你输出 Mastering Elasticsearch，会主动帮你分成两个单词，一个是 mastering，另一个是 elasticsearch，能够看出单词也被转化成了小写的。

分词器的形成

分词器是专门解决分词的组件，分词器由以下三局部组成：

组成部分

character filter

接管原字符流，通过增加、删除或者替换操作扭转原字符流

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。一个字符过滤器能够有零个或者多个

tokenizer

简略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，然而对于中文来说，无奈应用这种形式来实现。在一个分词器中,有且只有一个tokenizeer

token filters

将切分的单词增加、删除或者扭转

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，不容许将token(分出的词)的position或者offset扭转。同时，在一个分词器中，能够有零个或者多个token filters.

分词程序

同时 Analyzer 三个局部也是有程序的，从图中能够看出，从上到下顺次通过 Character Filters，Tokenizer 以及 Token Filters，这个程序比拟好了解，一个文本进来必定要先对文本数据进行解决，再去分词，最初对分词的后果进行过滤。

索引和搜寻分词

文本分词会产生在两个中央：

• 创立索引：当索引文档字符类型为text时，在建设索引时将会对该字段进行分词。
• 搜寻：当对一个text类型的字段进行全文检索时，会对用户输出的文本进行分词。

配置分词器

默认ES应用standard analyzer，如果默认的分词器无奈合乎你的要求，能够本人配置

分词器测试

能够通过_analyzerAPI来测试分词的成果。

COPY# 过滤html 标签POST _analyze{    "tokenizer":"keyword", #原样输入    "char_filter":["html_strip"], # 过滤html标签    "text":"<b>hello world<b>"  # 输出的文本}

指定分词器

应用中央

分词器的应用中央有两个：

• 创立索引时
• 进行搜寻时

创立索引时指定分词器

如果设置手动设置了分词器，ES将依照上面程序来确定应用哪个分词器：

• 先判断字段是否有设置分词器，如果有，则应用字段属性上的分词器设置
• 如果设置了analysis.analyzer.default，则应用该设置的分词器
• 如果下面两个都未设置，则应用默认的standard分词器

字段指定分词器

为title属性指定分词器

COPYPUT my_index{  "mappings": {    "properties": {      "title":{        "type":"text",        "analyzer": "whitespace"      }    }  }}

设置默认分词器

COPYPUT my_index{  "settings": {    "analysis": {      "analyzer": {        "default":{          "type":"simple"        }      }    }  }}

搜寻时如何确定分词器

在搜寻时，通过上面参数顺次查看搜寻时应用的分词器：

• 搜寻时指定analyzer参数
• 创立mapping时指定字段的search_analyzer属性
• 创立索引时指定setting的analysis.analyzer.default_search
• 查看创立索引时字段指定的analyzer属性
• 如果下面几种都未设置，则应用默认的standard分词器。

指定analyzer

搜寻时指定analyzer查问参数

COPYGET my_index/_search{  "query": {    "match": {      "message": {        "query": "Quick foxes",        "analyzer": "stop"      }    }  }}

指定字段analyzer

COPYPUT my_index{  "mappings": {    "properties": {      "title":{        "type":"text",        "analyzer": "whitespace",        "search_analyzer": "simple"      }    }  }}

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类型字段做剖析，

不同的 Analyzer 会有不同的分词后果，内置的分词器有以下几种，基本上内置的 Analyzer 包含 Language Analyzers 在内，对中文的分词都不够敌对，中文分词须要装置其它 Analyzer

中文扩大分析器

中文分词器最简略的是ik分词器，还有jieba分词，哈工大分词器等

词语分词

规范分词器（Standard Tokenizer）

依据standardUnicode文本分段算法的定义，将文本划分为多个单词边界的上的术语

它是 ES 默认的分词器，它会对输出的文本按词的形式进行切分，切分好当前会进行转小写解决，默认的 stopwords 是敞开的。

应用案例

上面应用 Kibana 看一下它是怎么样进行工作的

原始内容

COPYIn 2020, Java is the best language in the world.

测试分词

在 Kibana 的开发工具（Dev Tools）中指定 Analyzer 为 standard，并输出文本 In 2020, Java is the best language in the world.，而后咱们运行一下：

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "standard"}

能够看出是依照空格、非字母的形式对输出的文本进行了转换，比方对 Java 做了转小写，对一些停用词也没有去掉，比方 in，其中 token 为分词后果；start_offset 为起始偏移；end_offset 为完结偏移；position 为分词地位。

可配置项

COPY{    "settings": {        "analysis": {            "analyzer": {                "my_english_analyzer": {                    "type": "standard",                    "max_token_length": 5,                    "stopwords": "_english_"                }            }        }    }}

简略分词器（Letter Tokenizer）

当simple分析器遇到非字母的字符时，它会将文本划分为多个术语，它小写所有术语，对于中文和亚洲很多国家的语言来说是无用的

它只包含了 Lower Case 的 Tokenizer，它会依照非字母切分，非字母的会被去除，最初对切分好的做转小写解决，而后接着用方才的输出文本，分词器换成 simple 来进行分词，运行后果如下：

应用案例

原始内容

COPYIn 2020, Java is the best language in the world.

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "simple"}

空白分词器（Whitespace Tokenizer）

它非常简单，依据名称也能够看出是依照空格进行切分的

该whitespace分析仪将文本分为方面每当遇到任何空白字符，和下面的分词器不同，空白分词器默认并不会将内容转换为小写。

应用案例

原始内容

COPYIn 2020, Java is the best language in the world.

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "whitespace"}

电子邮件分词器（UAX URL Email Tokenizer）

此分词器次要是针对email和url地址进行要害内容的标记。

应用案例

原始内容

COPY"Email me at john.smith@global-international.com"

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"Email me at john.smith@global-international.com",  "tokenizer": "uax_url_email"}

可配置项

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距离宰割。默认为255

COPY{    "settings": {        "analysis": {            "analyzer": {                "my_english_analyzer": {                    "type": "standard",                    "max_token_length": 5                }            }        }    }}

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非凡解决，然而，这些规定并不总是无效，并且此关键词生成器不适用于英语以外的大多数其余语言

特点

• 它最多将标点符号拆分为单词，删除标点符号，然而，不带空格的点被认为是查问关键词的一部分
• 此分词器能够将邮件地址和URL地址辨认为查问的term（词条）

应用案例

原始内容

COPY"The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone.",  "analyzer": "classic"}

可配置项

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距离宰割。默认为255。

COPY{    "settings": {        "analysis": {            "analyzer": {                "my_analyzer": {                    "tokenizer": "my_tokenizer"                }            },            "tokenizer": {                "my_tokenizer": {                    "type": "classic",                    "max_token_length": 5                }            }        }    }}

结构化文本分词

关键词分词器（Keyword Tokenizer）

它其实不做分词解决，只是将输出作为 Term 输入

关键词分词器其实是执行了一个空操作的剖析，它将任何输出的文本作为一个繁多的关键词输入。

应用案例

原始内容

COPY"In 2020, Java is the best language in the world."

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "keyword"}

会发现前后内容基本没有产生扭转，这也是这个分词器的作用，有些时候咱们针对一个须要分词查问的字段进行查问的时候，可能并不心愿查问条件被分词，这个时候就能够应用这个分词器，整个查问条件作为一个关键词应用

正则分词器（Pattern Tokenizer）

模式标记器应用 Java正则表达式。应用JAVA的正则表达式进行词语的拆分。

它能够通过正则表达式的形式进行分词，默认是用 \W+ 进行宰割的，也就是非字母的合乎进行切分的。

应用案例

原始内容

COPY"In 2020, Java is the best language in the world."

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "patter"}

可配置项

正则分词器有以下的选项

COPY{    "settings": {        "analysis": {            "analyzer": {                "my_email_analyzer": {                    "type": "pattern",                    "pattern": "\\W|_",                    "lowercase": true                }            }        }    }}

门路分词器（Path Tokenizer）

能够对文件系统的门路款式的申请进行拆分，返回被拆分各个层级内容。

应用案例

原始内容

COPY"/one/two/three"

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"/one/two/three",  "tokenizer":"path_hierarchy"}

可配置项

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出提供了 Language Analyzer 分词器，在外面能够指定不同的语言

反对语种

反对如下语种：

应用案例

上面咱们应用英语进行剖析

原始内容

COPY"In 2020, Java is the best language in the world."

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer":"english"}

自定义分词器

当内置的分词器无奈满足需要时，能够创立custom类型的分词器。

配置参数

创立索引

下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定义了两个别离为：lowercase和asciifolding

COPYPUT my_index{  "settings": {    "analysis": {      "analyzer": {        "my_custom_analyzer":{          "type":"custom",          "tokenizer":"standard",          "char_filter":["html_strip"],          "filter":["lowercase","asciifolding"]        }      }    }  }}

应用案例

原始内容

COPYIs this <b>déjà vu</b>?

测试分词

COPYPOST my_index/_analyze{  "text": "Is this <b>déjà vu</b>?",  "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曾经推出了3个大版本，在 2012 版本中，IK 实现了简略的分词歧义排除算法，标记着 IK 分词器从单纯的词典分词向模仿语义分词衍化

应用IK分词器

IK提供了两个分词算法:

• ik_smart：起码切分。
• ik_max_word：最细粒度划分。

ik_smart

应用案例

原始内容

COPY传智教育的教学质量是杠杠的

测试分词

COPYGET _analyze{  "analyzer": "ik_smart",  "text": "传智教育的教学质量是杠杠的"}

ik_max_word

应用案例

原始内容

COPY传智教育的教学质量是杠杠的

测试分词

COPYGET _analyze{  "analyzer": "ik_max_word",  "text": "传智教育的教学质量是杠杠的"}

自定义词库

咱们在应用IK分词器时会发现其实有时候分词的成果也并不是咱们所期待的

问题形容

例如咱们输出“传智教育的教学质量是杠杠的”，然而分词器会把“传智教育”进行拆开，分为了“传”，“智”，“教育”，但咱们心愿的是“传智教育”能够不被拆开。

解决方案

对于以上的问题，咱们只须要将本人要保留的词，加到咱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，创立咱们本人的字典文件yixin.dic，并增加内容：

COPYcd plugins/ik/configecho "传智教育" > custom.dic

扩大字典

进入咱们的elasticsearch目录 ：plugins/ik/config，关上IKAnalyzer.cfg.xml文件，进行如下配置：

COPYvi IKAnalyzer.cfg.xml#减少如下内容<entry key="ext_dict">custom.dic</entry>

再次测试

重启ElasticSearch，再次应用kibana测试

COPYGET _analyze{  "analyzer": "ik_max_word",  "text": "传智教育的教学质量是杠杠的"}

能够发现，当初咱们的词汇”传智教育”就不会被拆开了，达到咱们想要的成果了

本文由传智教育博学谷狂野架构师教研团队公布。

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