【elasticsearch】7、通过analyzer进行分词

analysis与analyzer

• analysis - 文本分析是把全文本转换一系列单词（term/token）的过程，也叫分词
• analysis 是通过analyzer实现的
  • 可以使用elasticsearch内置的分析器，或者按需定制化分析器

• 除了在数据写入时转换词条，匹配query语句的时候也需要用相同的分析器对查询语句进行分析

  
  分词转换

analysis的组成

• 分词器是专门处理分词的组件，analyzer由三部分组成
  • character filters（针对原始文本处理，例如去除html）
  • tokenizer（按照规则切分未单词）

  • token filter（将切分的单词进行加工，小写，删除stopwords，增加同义词）

    
    分词器组成

elasticsearch内置的分词器

• Simple Analyzer – 按照非字母切分（符号被过滤），小写处理
• Stop Analyzer – 小写处理，停用词过滤（the，a，is）
• Whitespace Analyzer – 按照空格切分，不转小写
• Keyword Analyzer – 不分词，直接将输入当作输出
• Patter Analyzer – 正则表达式，默认 \W+ (非字符分隔)
• Language – 提供了30多种常见语言的分词器
• Customer Analyzer 自定义分词器

使用analyzer api

analyzer api

• 直接指定analyzer进行测试
• 指定索引的字段进行测试
• 自定义分词器进行测试

standard analyzer

standaed analyzer

• 默认分词器
• 按词切分
• 小写处理

simple analyzer

simple analyzer

• 按照非字母切分，非字母的都被去除
• 小写处理

whitespace analyzer

whitespace analyzer

• 按照空格切分

stop analyzer

stop analyzer

• 相比 simple analyzer，多了stop filter（会把the,a,is等修饰性词语去除）

keyword analyzer

keyword analyzer

• 不分词，直接将输入当一个term输出

pattern analyzer

pattern analyzer

• 通过正则表达式进行分词
• 默认是\W+，非字符的符号进行分割

language analyzer

language analyzer

中文分词的难点

• 中文句子，切分成一个一个的词（不是字）
• 英文中，单词有自然的空格作为分隔
• 一句中文，在不同的上下文，有不同的理解
  • 这个苹果，不大好吃/这个苹果，不大，好吃

icu analyzer

icu analyzer

• 需要安装plugin
  • bin/elasticsearch-plugin install analysis-icu
• 提供了unicode的支持，更好地支持亚洲语言

更多的中文分词器

• ik
  • 支持自定义词库，支持热更新分词字典
  • https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
• thulac
  • thu lexucal analyzer for chinese，清华大学自然语言处理和社会人文计算实验室的一套中文分词器
  • https://github.com/microbun/elasticsearch-thulac-plugin

查看不同的analyzer的效果

#standard
GET _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}

#simpe
GET _analyze
{
  "analyzer": "simple",
  "text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}


GET _analyze
{
  "analyzer": "stop",
  "text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}


#stop
GET _analyze
{
  "analyzer": "whitespace",
  "text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}

#keyword
GET _analyze
{
  "analyzer": "keyword",
  "text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "pattern",
  "text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}


#english
GET _analyze
{
  "analyzer": "english",
  "text": "2 running Quick brown-foxes leap over lazy dogs in the summer evening."
}


POST _analyze
{
  "analyzer": "icu_analyzer",
  "text": "他说的确实在理”"
}


POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "他说的确实在理”"
}


POST _analyze
{
  "analyzer": "icu_analyzer",
  "text": "这个苹果不大好吃"
}