一、中文分词ik 

注意Elasticsearch版本要对应ik的版本

安装方式

方式1.开源分词器 Ik 的github：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

  下载后放到plugins文件夹里面

方式 2.使用命令安装，要对应版本，7.14.1是对应es版本，不一样请自行更改

./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.14.1/elasticsearch-analysis-ik-7.14.1.zip

 

 运行结果,重启es生效

 

2、IK使用

IK有两种颗粒度的拆分：

ik_smart: 会做最粗粒度的拆分

ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分

1) ik_smart 拆分

GET /_analyze
{
  "text":"中华人民共和国国徽",
  "analyzer":"ik_smart"
}

 2）ik_max_word 拆分

GET /_analyze
{
  "text":"中华人民共和国国徽",
  "analyzer":"ik_max_word"
}

二、ES内置分词器

这里讲解下常见的几个分词器：Standard Analyzer、Simple Analyzer、whitespace Analyzer。

1、Standard Analyzer(默认)
1）示例

standard 是默认的分析器。它提供了基于语法的标记化（基于Unicode文本分割算法），适用于大多数语言 

POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text":     "Like X 国庆放假的"
}

2）配置

标准分析器接受下列参数：

max_token_length ： 最大token长度，默认255
stopwords ： 预定义的停止词列表，如_english_或 包含停止词列表的数组，默认是 _none_
stopwords_path ： 包含停止词的文件路径

PUT new_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_english_analyzer": {
          "type": "standard",       #设置分词器为standard
          "max_token_length": 5,    #设置分词最大为5
          "stopwords": "_english_"  #设置过滤词
        }
      }
    }
  }
}

 

2、Simple Analyzer
simple 分析器当它遇到只要不是字母的字符，就将文本解析成term，而且所有的term都是小写的。

POST _analyze
{
  "analyzer": "simple",
  "text":     "Like X 国庆放假 的"
}

 

3、Whitespace Analyzer

 

POST _analyze
{
  "analyzer": "whitespace",
  "text":     "Like X 国庆放假 的"
}

 

三、分词器概念

1、Analysis 和 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来实现的。

当一个文档被索引时，每个Field都可能会创建一个倒排索引（Mapping可以设置不索引该Field）。

倒排索引的过程就是将文档通过Analyzer分成一个一个的Term,每一个Term都指向包含这个Term的文档集合。

当查询query时，Elasticsearch会根据搜索类型决定是否对query进行analyze，然后和倒排索引中的term进行相关性查询，匹配相应的文档。

2 、Analyzer组成
分析器（analyzer）都由三种构件块组成的：character filters ， tokenizers ， token filters。

1) character filter 字符过滤器

在一段文本进行分词之前，先进行预处理，比如说最常见的就是，过滤html标签（<span>hello<span> --> hello），& --> and（I&you --> I and you）

 

2) tokenizers 分词器

英文分词可以根据空格将单词分开,中文分词比较复杂,可以采用机器学习算法来分词。

3) Token filters Token过滤器

将切分的单词进行加工。大小写转换（例将“Quick”转为小写），去掉词（例如停用词像“a”、“and”、“the”等等），或者增加词（例如同义词像“jump”和“leap”）。

三者顺序：Character Filters--->Tokenizer--->Token Filter

三者个数：analyzer = CharFilters（0个或多个） + Tokenizer(恰好一个) + TokenFilters(0个或多个)

3、Elasticsearch的内置分词器
Standard Analyzer - 默认分词器，按词切分，小写处理

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+(非字符分割)

Language - 提供了30多种常见语言的分词器

Customer Analyzer 自定义分词器

4、创建索引时设置分词器

PUT new_index
{
	"settings": {
		"analysis": {
			"analyzer": {
				"std_folded": {
					"type": "custom",
					"tokenizer": "standard",
					"filter": [
						"lowercase",
						"asciifolding"
					]
				}
			}
		}
	},
	"mappings": {
		"properties": {
			"title": {
				"type": "text",
				"analyzer": "std_folded" #指定分词器
			},
			"content": {
				"type": "text",
				"analyzer": "whitespace" #指定分词器
			}
		}
	}
}