【ElasticSearch】中文分词器

ES默认的analyzer（分词器），对英文单词比较友好，对中文分词效果不好。不过ES支持安装分词插件，增加新的分词器。

1、如何指定analyzer？
默认的分词器不满足需要，可以在定义索引映射的时候，指定text字段的分词器

例子：

PUT /article
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":   { 
          "type": "text",
          "analyzer": "smartcn"
      }
    }
  }
}

只要在定义text字段的时候，增加一个analyzer配置，指定分词器即可，这里指定的分词器是smartcn，后面会介绍怎么安装smartcn插件。

分词器种类

目前中文分词器比较常用的有：smartcn和ik两种，下面分别介绍这两种分词器。

smartcn分词器

smartcn是目前ES官方推荐的中文分词插件，不过目前不支持自定义词库。

插件安装方式：

{ES安装目录}/bin/elasticsearch-plugin install analysis-smartcn

在这里插入图片描述

安装完成后，重启ES即可 一定要重启不然找不到分词器！！！。
smartcn的分词器名字就叫做：smartcn

smartcn中文分词效果

GET /_analyze
{
  "text": "红烧牛肉面",
  "analyzer": "smartcn"
}

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "红烧",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "牛肉面",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "word",
      "position" : 1
    }
  ]
}

在这里插入图片描述

ik分词器

ik支持自定义扩展词库，有时候分词的结果不满足我们业务需要，需要根据业务设置专门的词库，词库的作用就是自定义一批关键词，分词的时候优先根据词库设置的关键词分割内容，例如：词库中包含 “上海大学” 关键词，如果对“上海大学在哪里？”进行分词，“上海大学” 会做为一个整体被切割出来。（需要重启es）

安装ik插件：

// 到这里找跟自己ES版本一致的插件地址
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

我本地使用的ES版本是7.8.0，所以选择的Ik插件版本地址是：

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.8.0/elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip

安装命令

{ES安装目录}/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.8.0/elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip

在这里插入图片描述

ik中文分词效果

ik分词插件支持 ik_smart 和 ik_max_word 两种分词器

ik_smart - 粗粒度的分词
ik_max_word - 会尽可能的枚举可能的关键词，就是分词比较细致一些，会分解出更多的关键词

例1:

GET /_analyze
{
  "text": "上海人民广场麻辣烫",
  "analyzer": "ik_max_word"
}

输出：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "上海人",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "上海",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "人民",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "广场",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "麻辣烫",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "麻辣",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "烫",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 6
    }
  ]
}

例2:

GET /_analyze
{
  "text": "上海人民广场麻辣烫",
  "analyzer": "ik_smart"
}

输出：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "上海",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "人民",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "广场",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "麻辣烫",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    }
  ]
}