1. 概述

分词器是Elasticsearch中很重要的一个组件，用来将一段文本分析成一个一个的词，Elasticsearch再根据这些词去做倒排索引。

今天我们就来聊聊分词器的相关知识。

2. 内置分词器

2.1 概述

Elasticsearch 中内置了一些分词器，这些分词器只能对英文进行分词处理，无法将中文的词识别出来。

2.2 内置分词器介绍

standard：标准分词器，是Elasticsearch中默认的分词器，可以拆分英文单词，大写字母统一转换成小写。

simple：按非字母的字符分词，例如：数字、标点符号、特殊字符等，会去掉非字母的词，大写字母统一转换成小写。

whitespace：简单按照空格进行分词，相当于按照空格split了一下，大写字母不会转换成小写。

stop：会去掉无意义的词，例如：the、a、an 等，大写字母统一转换成小写。

keyword：不拆分，整个文本当作一个词。

2.3 查看分词效果通用接口

GET http://192.168.1.11:9200/_analyze

参数：

{
    "analyzer": "standard",  
    "text": "I am a man."
}

响应：

{
    "tokens": [
        {
            "token": "i",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 1,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "am",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 4,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "a",
            "start_offset": 5,
            "end_offset": 6,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "man",
            "start_offset": 7,
            "end_offset": 10,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 3
        }
    ]
}

3. IK分词器

3.1 概述

Elasticsearch中内置的分词器不能对中文进行分词，因此我们需要再安装一个能够支持中文的分词器，IK分词器就是个不错的选择。

3.2 下载IK分词器

下载网址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

image image

3.3 IK分词器的安装

1）为IK分词器创建目录

# cd /usr/local/elasticsearch-7.14.1/plugins

# mkdir ik

2）将IK分词器压缩包拷贝到CentOS7的目录下，例如：/home

3）将压缩包解压到刚刚创建的目录

# unzip elasticsearch-analysis-ik-7.14.1.zip -d /usr/local/elasticsearch-7.14.1/plugins/ik/

4）重启Elasticsearch

3.4 IK分词器介绍

ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，适合 Term Query；

ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，适合 Phrase 查询。

IK分词器介绍来源于GitHub：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

3.5 分词效果

GET http://192.168.1.11:9200/_analyze

参数：

{
    "analyzer": "ik_max_word", 
    "text": "我是一名Java高级程序员"
}

响应：

{
    "tokens": [
        {
            "token": "我",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 1,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "是",
            "start_offset": 1,
            "end_offset": 2,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "一名",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 4,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "一",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 3,
            "type": "TYPE_CNUM",
            "position": 3
        },
        {
            "token": "名",
            "start_offset": 3,
            "end_offset": 4,
            "type": "COUNT",
            "position": 4
        },
        {
            "token": "java",
            "start_offset": 4,
            "end_offset": 8,
            "type": "ENGLISH",
            "position": 5
        },
        {
            "token": "高级",
            "start_offset": 8,
            "end_offset": 10,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 6
        },
        {
            "token": "程序员",
            "start_offset": 10,
            "end_offset": 13,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 7
        },
        {
            "token": "程序",
            "start_offset": 10,
            "end_offset": 12,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 8
        },
        {
            "token": "员",
            "start_offset": 12,
            "end_offset": 13,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 9
        }
    ]
}

4. 自定义词库

4.1 概述

在进行中文分词时，经常出现分析出的词不是我们想要的，这时我们就需要在IK分词器中自定义我们自己词库。

例如：追风人，分词后，只有 追风 和 人，而没有 追风人，导致倒排索引后查询时，用户搜 追风 或 人 可以搜到 追风人，搜 追风人 反而搜不到 追风人。

4.2 自定义词库

# cd /usr/local/elasticsearch-7.14.1/plugins/ik/config

# vi IKAnalyzer.cfg.xml

在配置文件中增加自己的字典

image

# vi my.dic

在文本中加入 追风人，保存。

重启Elasticsearch即可。

5. 综述

今天简单聊了一下 Elasticsearch（ES）分词器的相关知识，希望可以对大家的工作有所帮助。

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