分析 包含下面的过程:
将一块文本分成适合于倒排索引的独立的词条
将这些词条统一化为标准格式以提高它们的“可搜索性”,或者 recall
分析器执行上面的工作。分析器实际上是将三个功能封装到了一个包里:
字符过滤器
首先,字符串按顺序通过每个 字符过滤器 。他们的任务是在分词前整理字符串。一个字符过滤器可以用来去掉 HTML,或者将 & 转化成 and。
分词器
其次,字符串被 分词器 分为单个的词条。一个简单的分词器遇到空格和标点的时候,可能会将文本拆分成词条。
Token 过滤器
最后,词条按顺序通过每个 token 过滤器 。这个过程可能会改变词条(例如,小写化Quick ),删除词条(例如, 像 a, and, the 等无用词),或者增加词条(例如,像 jump和 leap 这种同义词)。
内置分析器Elasticsearch 还附带了可以直接使用的预包装的分析器。接下来我们会列出最重要的分析器。为了证明它们的差异,我们看看每个分析器会从下面的字符串得到哪些词条:
“Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)”
标准分析器
标准分析器是 Elasticsearch 默认使用的分析器。它是分析各种语言文本最常用的选择。它根据 Unicode 联盟 定义的单词边界划分文本。删除绝大部分标点。最后,将词条小写。它会产生:
set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5
简单分析器
简单分析器在任何不是字母的地方分隔文本,将词条小写。它会产生:
set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans
空格分析器
空格分析器在空格的地方划分文本。它会产生:
Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)
语言分析器
特定语言分析器可用于 很多语言。它们可以考虑指定语言的特点。例如, 英语 分析器附带了一组英语无用词(常用单词,例如 and 或者 the ,它们对相关性没有多少影响),它们会被删除。 由于理解英语语法的规则,这个分词器可以提取英语单词的 词干 。
英语 分词器会产生下面的词条:
set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5
注意看 transparent、 calling 和 set_trans 已经变为词根格式
分析器使用场景当我们 索引 一个文档,它的全文域被分析成词条以用来创建倒排索引。 但是,当我们在全文域 搜索 的时候,我们需要将查询字符串通过 相同的分析过程 ,以保证我们搜索的词条格式与索引中的词条格式一致。
全文查询,理解每个域是如何定义的,因此它们可以做正确的事:
当你查询一个 全文域时, 会对查询字符串应用相同的分析器,以产生正确的搜索词条列表。
当你查询一个 精确值 域时,不会分析查询字符串,而是搜索你指定的精确值。
测试分析器有 些 时 候 很 难 理 解 分 词的 过 程 和 实 际 被 存 储 到索 引 中 的 词 条 , 特 别 是你 刚 接 触Elasticsearch。为了理解发生了什么,你可以使用 analyze API 来看文本是如何被分析的。在消息体里,指定分析器和要分析的文本
GET http://10.10.10.113:9200/_analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "Text to analyze"
}
结果中每个元素代表一个单独的词条:
{
"tokens": [{
"token": "text",
"start_offset": 0,
"end_offset": 4,
"type": "",
"position": 1
}, {
"token": "to",
"start_offset": 5,
"end_offset": 7,
"type ALPHANUM>",
"position": 2
}, {
"token": "analyze",
"start_offset": 8,
"end_offset": 15,
"type": "",
"position": 3
}]
}
token 是 实 际 存 储 到 索 引 中 的 词 条 。
position 指 明 词 条 在 原 始 文 本 中 出 现 的 位 置 。
start_offset 和 end_offset 指明字符在原始字符串中的位置。
指定分析器当 Elasticsearch 在你的文档中检测到一个新的字符串域,它会自动设置其为一个全文 字符串 域,使用 标准 分析器对它进行分析。你不希望总是这样。可能你想使用一个不同的分析器,适用于你的数据使用的语言。有时候你想要一个字符串域就是一个字符串域—不使用分析,直接索引你传入的精确值,例如用户 ID 或者一个内部的状态域或标签。要做到这一点,我们必须手动指定这些域的映射。
IK 分词器首先我们 发送 GET 请求查询分词效果
# GET http://localhost:9200/_analyze
{
"text":"测试单词"
}
ES 的默认分词器无法识别中文中测试、单词这样的词汇,而是简单的将每个字拆完分为一个词
结果是 测、试、单、词四个分词。
这样的结果显然不符合我们的使用要求,所以我们需要下载 ES 对应版本的中文分词器。
我们这里采用 IK 中文分词器,下载地址为:
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.8.0
将解压后的后的文件夹放入 ES 根目录下的 plugins 目录下,重启 ES 即可使用。
我们这次加入新的查询参数"analyzer":“ik_max_word”
# GET http://10.10.10.113:9200/_analyze
{
"text":"测试单词",
"analyzer":"ik_max_word"
}
结果是 测试、单词两个分词。
ik_max_word:会将文本做最细粒度的拆分
ik_smart:会将文本做最粗粒度的拆分
ES 中也可以进行扩展词汇,首先查询
# GET http://10.10.10.113:9200/_analyze
{
"text":"弗雷尔卓德",
"analyzer":"ik_max_word"
}
仅仅可以得到每个字的分词结果,我们需要做的就是使分词器识别到弗雷尔卓德也是一个词语，
首先进入 ES 根目录中的 plugins 文件夹下的 ik 文件夹,进入 config 目录,创建 custom.dic文件,写入弗雷尔卓德（多个的话，换行即可）。同时打开 IKAnalyzer.cfg.xml 文件,将新建的 custom.dic 配置其中,重启 ES 服务器。
自定义分析器IK Analyzer 扩展配置 custom.dic
虽然 Elasticsearch 带有一些现成的分析器,然而在分析器上 Elasticsearch 真正的强大之处在于,你可以通过在一个适合你的特定数据的设置之中组合字符过滤器、分词器、词汇单元过滤器来创建自定义的分析器。在 分析与分析器 我们说过,一个 分析器 就是在一个包里面组合了三种函数的一个包装器, 三种函数按照顺序被执行:
字符过滤器
字符过滤器 用来 整理 一个尚未被分词的字符串。例如,如果我们的文本是 HTML 格式的,它会包含像
或者
这样的 HTML 标签,这些标签是我们不想索引的。我们可以使用 html 清除 字符过滤器 来移除掉所有的 HTML 标签,并且像把 Á 转换为相对应的 Unicode 字符 Á 这样,转换 HTML 实体。一个分析器可能有 0 个或者多个字符过滤器。分词器
一个分析器 必须 有一个唯一的分词器。 分词器把字符串分解成单个词条或者词汇单元。 标准 分析器里使用的 标准 分词器 把一个字符串根据单词边界分解成单个词条,并且移除掉大部分的标点符号,然而还有其他不同行为的分词器存在。
例如, 关键词分词器完整地输出接收到的同样的字符串,并不做任何分词。 空格分词器只根据空格分割文本 。正则分词器根据匹配正则表达式来分割文本 。
词单元过滤器
经过分词,作为结果的 词单元流 会按照指定的顺序通过指定的词单元过滤器 。词单元过滤器可以修改、添加或者移除词单元。我们已经提到过 lowercase 和 stop 词过滤器 ,但是在 Elasticsearch 里面还有很多可供选择的词单元过滤器。 词干过滤器 把单词 遏制 为 词干。 ascii_folding 过滤器移除变音符,把一个像 “très” 这样的词转换为 “tres” 。ngram 和 edge_ngram 词单元过滤器 可以产生 适合用于部分匹配或者自动补全的词单元。
接下来,我们看看如何创建自定义的分析器:
# PUT http://10.10.10.113:9200/my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"char_filter": {
"&_to_and": {
"type": "mapping",
"mappings": [ "&=> and "]
}},
"filter": {
"my_stopwords": {
"type": "stop",
"stopwords": [ "the", "a" ]
}},
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"type":
"custom",
"char_filter": [ "html_strip", "&_to_and" ],
"tokenizer": "standard",
"filter": [ "lowercase", "my_stopwords" ]
}}
}
}
}
索引被创建以后,使用 analyze API 来 测试这个新的分析器
# GET http://10.10.10.113:9200/my_index/_analyze
{
"text":"The quick & brown fox",
"analyzer": "my_analyzer"
}
结果为quick、and、brown、fox。
