Elasticsearch从入门到放弃：分词器初印象

Elasticsearch 系列回来了，先给因为这个系列关注我的同学说声抱歉，拖了这么久才回来，这个系列虽然叫「Elasticsearch 从入门到放弃」，但只有三篇就放弃还是有点过分的，所以还是回来继续更新。

之前我们聊过了

Elasticsearch 的索引

和

文档

，不太熟悉的话可以先翻阅一下前文。今天再一起聊一下 Elasticsearch 的分词器。

关于分词

如果你是讲 Elasticsearch 作为搜索引擎，那么你应该需要对分词进行了解，Elasticsearch 的分词是将全文本转换为一系列单词，这样有助于在搜索时得到相关的结果以及相关性分析。例如我们有一个文本为“I love Elasticsearch”，然后 Elasticsearch 可以将其分解为三个单词，这时我们无论搜索哪个单词，都能搜到这个文本。

Elasticsearch 通过分词器对文本进行分词处理，Elasticsearch 的分词器是由 Character Filters、Tokenizer 和Token Filter 三部分组成。在介绍它们之前，我们先来简单了解一下 Analyze API，它可以帮助我们快速测试一个 Analyzer 的作用，它的用法也非常简单：

GET /_analyze
{
  "analyzer" : "standard",
  "text" : "Quick Brown Foxes!"
}

其中，analyzer 是指定的分词器，text 是被测试的文本，这样就能得到这个文本分词后的效果。

这是最简单的一种用法，此外，我们还可以在 path 中指定 index，用于测试指定索引中 mapping 设置的 analyzer 或者索引默认的 analyzer。当然，你也可以测试一下自定义的 analyzer，只需要在参数中设置好 Character Filters、Tokenizer 和Token Filter 即可。关于 Analyze API 更多的使用方法可以自行查阅官方文档

Analyze API

内置 Analyzer

为了方便使用，Elasticsearch 为我们提供了几种内置 Analyzer：

Fingerprint：它可以将文本处理为小写的、去除扩展的、有序的、唯一的单词
Keyword：不分词
Language：提供了30多种常见语言的分词器
Pattern：使用正则表达式分词，默认\W+（非字符分隔）
Simple：按照非字母切分，小写处理
Standard：默认分词器，会基于 Unicode 文本语法，按照单词划分，并进行小写处理
Stop：小写处理，过滤停用词（the, a, is）
Whitespace：按照空格切分，不转小写

现在我们来测试一下 Whitespace Analyzer

GET _analyze
{
  "analyzer": "whitespace",
  "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."
}

它的执行结果是

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "The",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "2",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "word",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "QUICK",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "word",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "Brown-Foxes",
      "start_offset" : 12,
      "end_offset" : 23,
      "type" : "word",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "jumped",
      "start_offset" : 24,
      "end_offset" : 30,
      "type" : "word",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "over",
      "start_offset" : 31,
      "end_offset" : 35,
      "type" : "word",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "the",
      "start_offset" : 36,
      "end_offset" : 39,
      "type" : "word",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "lazy",
      "start_offset" : 40,
      "end_offset" : 44,
      "type" : "word",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "dog's",
      "start_offset" : 45,
      "end_offset" : 50,
      "type" : "word",
      "position" : 8
    },
    {
      "token" : "bone.",
      "start_offset" : 51,
      "end_offset" : 56,
      "type" : "word",
      "position" : 9
    }
  ]
}

如果有兴趣，可以自行测试一下其他的内置 Analyzer。除了内置的 Analyzer 之外，你也可以根据需要自定义分词器。

下面我们来看怎么定义我们需要的 Analyzer。

前面提到 Analyzer 由三部分组成，其中 Character Filters 用于对原始文本进行处理（例如去掉html标签），Tokenizer 是按照指定规则进行切分，Token Filter 负责将切分的单词进行加工（例如转小写）。

Character Filters

Character Filters 是分词的第一步，Elasticsearch 用它来对原始文本进行一些处理。内置的 Character Filters 有三个，分别是：

HTML strip：使用解码值替换HTML标签
Mapping：使用指定的替换项替换指定的字符串
Pattern replace：使用指定的替换项替换正则匹配的字符串

HTML strip 默认会替换文本中所有的 HTML 标签，你也可以通过设置

escaped_tags

，将一些特定的标签排除

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "tokenizer": "keyword",
          "char_filter": [
            "my_custom_html_strip_char_filter"
          ]
        }
      },
      "char_filter": {
        "my_custom_html_strip_char_filter": {
          "type": "html_strip",
          "escaped_tags": [
            "b"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

这个自定义 Analyzer 就不会替换标签 b。

在这里插入图片描述

Tokenizer

在对原始文本进行初步的处理之后，Tokenizer 就要上场了，它帮助我们根据指定的规则进行分词，Elasticsearch 同样提供了一些内置的 Tokenizer。

Character group：按照配置的字符组进行切分
Classic：针对英语语法进行分词
Edge n-gram：从单词的起始字符开始按长度依次切分quick 会被分为[q, qu, qui, quic, quick]
Keyword：不切分
Letter：遇到非字母的字符进行切分
Lowercase：与类似 Letter 类似，不过它会把切分后的单词转为小写
N-gram：把单词切分为指定长度的字符串集合，quick 会被分为[qu, ui, ic, ck]
Path hierarchy：对路径进行切分，/foo/bar/baz 会分为[/foo, /foo/bar, /foo/bar/baz]
Pattern：根据正则匹配进行切分
Simple pattern：正则会受到一些限制，但不支持按照匹配到的分割符切分
Simple pattern split：是支持按照匹配到的分割符切分的Simple pattern
Standard：按照单词进行切分
Thai：针对泰语进行切分
UAX URL email：与 Standard 相似，但它会把 url 或邮箱当作一个整体
Whitespace：按照空格进行切分

在这里你可以先对这些内置的 Tokenizer 有个初步的了解，知道它们能干什么，在具体使用的时候可以查阅官方文档进行更详细的了解，很多 Tokenizer 还支持一些参数配置，这些到实际场景中灵活使用就好。

Token Filter

Elasticsearch 内置的 Token Filter 非常多，这里列几个常用的吧：

Trim：删除前后空格
Uppercase：转大写
Lowercase：转小写
Stop：停用词过滤
……

Elasticsearch 中内置的这些分词器及组件可以满足我们日常的大部分需求了，能够做到灵活应用就很厉害了。如果真的遇到解决不了的问题，你也可以尝试自定义分词器，例如对我们的中文进行分词。

中文分词

中文分词的难点在于，它不像英文那样有天然的空格可以进行切分，我们也不能简单的把它分成一个个的字，而是要分成有意义的词。

比较不错的中文分词器有 ICU Analyzer、IK 和 THULAC

ICU Analyzer

ICU Analyzer 并不是 Elasticsearch 内置的分词器，所以我们需要预先安装插件才能使用

执行命令

elasticsearch-plugin install analysis-icu

进行安装，安装好以后可以使用命令
elasticsearch-plugin list
进行查看。

安装好之后就可以运行下面这个例子

GET _analyze
{
  "analyzer": "standard", 
  "text": "觉得好看就点赞"
}

GET _analyze
{
  "analyzer": "icu_analyzer", 
  "text": "觉得好看就点赞"
}

你会发现 standard analyzer 就是把这句话拆成一个个字，而 icu analyzer 基本会根据语义进行拆分。

总结

经过本文的介绍，相信你对 Elasticsearch 的分词器也有了一个初步的认识，知道它由什么组成，能够使用 Analyze API 对一个分词器进行简单的测试，也基本能够自定义一些分词器了。

我对内置的 Token Filter 介绍的比较少，你可以结合官方文档，对你感兴趣的 Token Filter 进行更深入的研究，如果有什么问题也欢迎和我讨论。

原文链接：https://blog.csdn.net/K_Ohaha/article/details/107029888