第四章-分词

下雨天留客天留我不留

本打算先介绍“简单搜索”，对ES的搜索有一个直观的感受。但在写的过程中发现分词无论如何都绕不过去。term查询，match查询都与分词息息相关，索性先介绍分词。

ES作为一个开源的搜索引擎，其核心自然在于搜索，而搜索不同于我们在MySQL中的select查询语句，无论我们在百度搜索一个关键字，或者在京东搜索一个商品时，常常无法很准确的给出一个关键字，例如我们在百度希望搜索“Java教程”，我们希望结果是“Java教程”、“Java”、“Java基础教程”，甚至是“教程Java”。MySQL虽然能满足前三种查询结果，但却无法满足最后一种搜索结果。

虽然我们很难做到对于百度或者京东的搜索（这甚至需要了解Lucene和搜索的底层原理），但我们能借助ES做出一款不错的搜索产品。

ES的搜索中，分词是非常重要的概念。掌握分词原理，对待一个不甚满意的搜索结果我们能定位是哪里出了问题，从而做出相应的调整。

ES中，只对字符串进行分词，在ElasticSearch2.x版本中，字符串类型只有string，ElasticSearch5.x版本后字符串类型分为了text和keyword类型，需要明确的分词只在text类型。

ES的默认分词器是standard，对于英文搜索它没有问题，但对于中文搜索它会将所有的中文字符串挨个拆分，也就是它会将“中国”拆分为“中”和“国”两个单词，这带来的问题会是搜索关键字为“中国”时，将不会有任何结果，ES会将搜索字段进行拆分后搜索。当然，你可以指定让搜索的字段不进行分词，例如设置为keyword字段。

分词体验

前面说到ES的默认分词器是standard,可直接通过API指定分词器以及字符串查看分词结果。

使用standard进行英文分词：

POST http://localhost:9200/_analyze
{
    "analyzer":"standard",
    "text":"hello world"
}

ES响应：

{
    "tokens": [
        {
            "token": "hello",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 5,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "world",
            "start_offset": 6,
            "end_offset": 11,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 1
        }
    ]
}

如果我们对“helloword”进行分词，结果将只有“helloword”一个词，standsard对英文按照空格进行分词。

使用standard进行中文分词：

POST http://localhost:9200/_analyze
{
    "analyzer":"standard",
    "text":"学生"
}

ES响应：

{
    "tokens": [
        {
            "token": "学",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 1,
            "type": "<IDEOGRAPHIC>",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "生",
            "start_offset": 1,
            "end_offset": 2,
            "type": "<IDEOGRAPHIC>",
            "position": 1
        }
    ]
}

“学生”显然应该是一个词，不应该被拆分。也就是说如果字符串中是中文，默认的standard不符合我们的需求。幸运地是， ES支持第三方分词插件。在ES中的中文分词插件使用最为广泛的是ik插件。

ik插件

既然是插件，就需要安装。注意，版本5.0.0起，ik插件已经不包含名为ik的分词器，只含ik_smart和ik_max_word，事实上后两者使用得也最多。

ik插件安装

ik下载地址（直接下载编译好了的zip文件，需要和ES版本一致）：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v6.3.2。ik历史版本下载页面：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases。

下载完成后解压elasticsearch-analysis-ik-6.3.2.zip将解压后的文件夹直接放入ES安装目录下的plugins文件夹中，重启ES。

使用ik插件的ik_smart分词器：

POST http://localhost:9200/_analyze
{
  "analyzer":"ik_smart",
  "text":"学生"
}

ES响应：

{
    "tokens": [
        {
            "token": "学生",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 0
        }
    ]
}

这才符合我们的预期。那么ik插件中的ik_smart和ik_max_word有什么区别呢？简单来讲，ik_smart会按照关键字的最粗粒度进行分词，比如搜索“北京大学”时，我们知道“北京大学”是一个特定的词汇，它并不是指“北京的大学”，我们不希望搜索出“四川大学”，“重庆大学”等其他学校，此时“北京大学”不会被分词。而ik_max_word则会按照最细粒度进行分词，同样搜索“北京大学”时，我们也知道“北京”和“大学”都是一个词汇，所以它将会被分词为“北京大学”，“北京大”，“北京”，“大学”，显然如果搜索出现后三者相关结果，这会给我们带来更多无用的信息。

所以我们在进行搜索时，常常指定ik_smart为分词器。

有时候一个词并不在ik插件的词库中，例如很多网络用语等。我们希望搜索“小米手机”的时候，只出现“小米的手机”而不会出现“华为手机”、“OPPO手机”，但“小米手机”并不在ik词库中，此时我们可以将“小米手机”添加到ik插件的自定义词库中。

“小米手机”使用ik_smart的分词结果：

{
    "tokens": [
        {
            "token": "小米",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "手机",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 4,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 1
        }
    ]
}

进入ik插件安装目录elasticsearch-5.6.0/plugins/elasticsearch/config，创建名为custom.dic的自定义词库，向文件中添加“小米手机”并保存。仍然是此目录，修改IKAnalyzer.cfg.xml文件，如下所示：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
        <entry key="ext_dict">custom.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
        <entry key="ext_stopwords"></entry>
        <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
        <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
        <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

重启ES后，再次通过ik_smart对“小米手机”进行分词，发现“小米手机”不再被分词。

创建映射指定分词器

在创建映射时，我们可以指定字段采用哪种分词器，避免我们在每次搜索时都指定。

1. 创建word索引 PUT http://localhost:9200/word
2. 创建analyzer_demo类型已经定义映射Mapping

   PUT http://localhost:9200/word/analyzer_demo/_mapping
   {
    "properties":{
        "name":{
            "type":"text",
         "analyzer":"ik_smart"
        }
    }
   }

3. 查看word索引结构 GET http://localhost:9200/word

   ES响应：

   {
       "word": {
           "aliases": {},
           "mappings": {
               "analyzer_demo": {
                   "properties": {
                       "name": {
                           "type": "text",
                           "analyzer": "ik_smart"
                       }
                   }
               }
           },
           "settings": {
               "index": {
                   "creation_date": "1561304920088",
                   "number_of_shards": "5",
                   "number_of_replicas": "1",
                   "uuid": "A2YO9GpzRrGAIm2Q6rCoWA",
                   "version": {
                       "created": "5060099"
                   },
                   "provided_name": "word"
               }
           }
       }
   }

可以看到ES在对name字段进行分词时会采用ik_smart分词器。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yulinfeng/p/11216377.html