简介

分词器是es中的一个组件，通俗意义上理解，就是将一段文本按照一定的逻辑，分析成多个词语，同时对这些词语进行常规化的一种工具；ES会将text格式的字段按照分词器进行分词，并编排成倒排索引，正是因为如此，es的查询才如此之快。

一个analyzer即分析器，无论是内置的还是自定义的，只是一个包含character filters（字符过滤器）、 tokenizers（分词器）、token filters（令牌过滤器）三个细分模块的包。

看下这三个细分模块包的作用：

character filters（字符过滤器）：分词之前的预处理，过滤无用字符

token filters（令牌过滤器）：停用词、时态转换，大小写转换、同义词转换、语气词处理等。

tokenizers（分词器）：切词

自定义分词器

先来看个自定义分词器，了解整个分析器analyzer的构造

PUT custom_analysis
{
  "settings":{
    "analysis":{	#分析配置，可以设置char_filter(字符过滤器)、filter(令牌过滤器)、tokenizer(分词器)、analyzer(分析器)
      "char_filter": { # 字符过滤器配置
        "my_char_filter":{ #定义一个字符过滤器：my_char_filter
          "type":"mapping", # 字符过滤器类型：主要有三种：html_strip(标签过滤)、mapping(字符替换)、pattern_replace(正则匹配替换)
          "mappings":[	# mapping的参数:表示 '&' 会被替换成 'and'
            "& => and",
            "| => or"
          ]
        },
        "html_strip_char_filter":{
          "type":"html_strip",
          "escaped_tags":["a"]
        }
      },
      "filter": {	# 令牌过滤器配置
        "my_stopword":{ # 定义一个令牌过滤器：my_stopword
          "type":"stop", # 令牌过滤器类型：stop（停用（删除）词）
          "stopwords":[	# stop的参数：表示这些词会被删除
            "is",
            "in",
            "the",
            "a",
            "at",
            "for"
          ]
        }
      },
      "tokenizer": {	# 分词器配置
        "my_tokenizer":{ # 定义一个分词器my_tokenizer
          "type":"pattern", # 分词器类型：pattern 正则匹配
          "pattern":"[ ,.!?]" # pattern的参数：会根据这几个字符进行分割
        }
      },
      "analyzer": {	# 分析器：可以理解成组合了字符过滤器、令牌过滤器、分词器的一个整体。
        "my_analyzer":{ #定义一个分析器：my_analyzer
          "type":"custom", 
          "char_filter":["my_char_filter","html_strip_char_filter"], # 使用的字符过滤器
          "filter":["my_stopword"], # 使用的令牌过滤器
          "tokenizer":"my_tokenizer" # 使用的分词器
        }
      }
    }
  }
}

字符过滤器（character filters）

字符过滤器是分词之前的预处理，过滤无用字符，主要有这三种：html_strip、mapping、pattern_replace

html_strip

html_strip用于过滤html标签，它有个参数escaped_tags可以设置保留的标签

看下面例子

PUT index_html_strip
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "char_filter": {
        "my_char_filter":{
          "type":"html_strip",
          "escaped_tags":["a"] 
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_analyzer":{
          "tokenizer":"keyword",
          "char_filter":["my_char_filter"]
        }
      }
    }
  }
}
GET my_index/_analyze
{
  "analyzer": "my_analyzer",
  "text": "<p>要的话就<a>点击</a></p>"
}

结果：p标签过滤掉了，而a标签保留了

mapping

mapping是字符替换

看下面例子，可以设置一些敏感词替换成*

PUT index_mapping
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "char_filter": {
        "my_char_filter":{
          "type":"mapping",
          "mappings":[
            "滚 => *",
            "垃圾 => *",
            "手枪 => *",
            "你妈 => *"
            ] 
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_analyzer":{
          "tokenizer":"keyword",
          "char_filter":["my_char_filter"]
        }
      }
    }
  }
}
GET index_mapping/_analyze
{
  "analyzer": "my_analyzer",
  "text": "你妈的，小垃圾，拿上你的手枪，滚远点！"
}

结果：可以看到设置的敏感词被替换成*了

pattern_replace

pattern_replace是正则匹配替换

可以匹配手机号码，将中间四个数字加密处理

PUT index_pattern_replace
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "char_filter": {
        "my_char_filter":{
          "type":"pattern_replace",
          "pattern":"(\\d{3})\\d{4}(\\d{4})",
          "replacement":"$1****$2"
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_analyzer":{
          "tokenizer":"keyword",
          "char_filter":["my_char_filter"]
        }
      }
    }
  }
}
GET index_pattern_replace/_analyze
{
  "analyzer": "my_analyzer",
  "text": "你的手机号是18814142694"
}

结果：

令牌过滤器（token filters）

停用词（stop）、大小写转换（lowercase）、同义词转换（synonym）等。

stop-停用词

停用词有个参数可以设置删除的词语：stopwords

PUT /index_stop
{
  "settings": {
      "analysis": {
        "analyzer": {
          "my_stop": {
            "tokenizer": "whitespace",
            "filter": [ "my_stop" ]
          }
        },
        "filter": {
          "my_stop": {
            "type": "stop",
            "stopwords": [
            "is",
            "in",
            "the",
            "a",
            "at",
            "for"
          ]
          }
        }
      }
    }
}
GET index_stop/_analyze
{
  "analyzer": "my_stop",
  "text": ["What is a apple?"]
}

结果：

synonym-同义词

同义词过滤器需要配置同义词的文件路径synonyms_path，需要放在项目目录下的config文件目录里

（本项目同义词文件完整路径：/app/elasticsearch-8.4.2/config/analysis/synonym.txt）

蒙丢丢 => 'DaB'

PUT /index_synonym
{
  "settings": {
      "analysis": {
        "analyzer": {
          "synonym": {
            "tokenizer": "whitespace",
            "filter": [ "synonym" ]
          }
        },
        "filter": {
          "synonym": {
            "type": "synonym",
            "synonyms_path": "analysis/synonym.txt"
          }
        }
      }
    }
}
GET index_synonym/_analyze
{
  "analyzer": "synonym",
  "text": ["蒙丢丢"]
}

结果：

分词器（tokenizer）

分词器的作用就是用来切词的。

常见的分词器有：

standard：默认分词器，中文支持的不理想，会逐字拆分

pattern：以正则匹配分隔符，把文本拆分成若干词项

simple pattern：以正则匹配词项，速度比pattern tokenizer快

whitespace：以空白符分割

GET _analyze
{
  "analyzer": "whitespace",
  "text": ["What is a apple?"]
}

结果

中文分词器

ES的中文分词器需要下载插件安装使用的。

安装&部署

ik下载地址：GitHub - medcl/elasticsearch-analysis-ik: The IK Analysis plugin integrates Lucene IK analyzer into elasticsearch, support customized dictionary.

点击Releases，选择版本下载

在根目录下的plugins文件夹下，创建ik文件目录，将下载的插件解压到ik目录下

ik配置文件说明

IKAnalyzer.cfg.xml:IK分词配置文件
main.dic：主词库:
stopword.dic：英文停用词，不会建立在倒排索引中
quantifier.dic：特殊词库:计量单位等
suffix.dic：特殊词库: 后级名
surname.dic： 特殊词库: 百家姓
preposition：特殊词库: 语气词
自定义词库:网络词汇、流行词、自造词等

重启ES

/app/elasticsearch-8.4.2/bin/elasticsearch -d
/app/kibana-8.4.2/bin/kibana &

使用

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",  #中文分词器：ik_max_word
  "text": ["今天真是美好的一天"]
}

结果

{
  "tokens": [
    {
      "token": "今天",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "天真",
      "start_offset": 1,
      "end_offset": 3,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "真是",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 4,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "美好",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 6,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "的",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "一天",
      "start_offset": 7,
      "end_offset": 9,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "一",
      "start_offset": 7,
      "end_offset": 8,
      "type": "TYPE_CNUM",
      "position": 6
    },
    {
      "token": "天",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 9,
      "type": "COUNT",
      "position": 7
    }
  ]
}