【9种】ElasticSearch分词器详解，一文get！！！| 博学谷狂野架构师

ElasticSearch 分词器

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概述

分词器的主要作用将用户输入的一段文本，按照一定逻辑，分析成多个词语的一种工具

什么是分词器

顾名思义，文本分析就是把全文本转换成一系列单词（term/token）的过程，也叫分词。在 ES 中，Analysis 是通过分词器（Analyzer） 来实现的，可使用 ES 内置的分析器或者按需定制化分析器。

举一个分词简单的例子：比如你输入 Mastering Elasticsearch，会自动帮你分成两个单词，一个是 mastering，另一个是 elasticsearch，可以看出单词也被转化成了小写的。

分词器的构成

分词器是专门处理分词的组件，分词器由以下三部分组成：

组成部分character filter

接收原字符流，通过添加、删除或者替换操作改变原字符流

例如：去除文本中的html标签，或者将罗马数字转换成阿拉伯数字等。一个字符过滤器可以有零个或者多个

tokenizer

简单的说就是将一整段文本拆分成一个个的词。

例如拆分英文，通过空格能将句子拆分成一个个的词，但是对于中文来说，无法使用这种方式来实现。在一个分词器中,有且只有一个tokenizeer

token filters

将切分的单词添加、删除或者改变

例如将所有英文单词小写，或者将英文中的停词a删除等，在token filters中，不允许将token(分出的词)的position或者offset改变。同时，在一个分词器中，可以有零个或者多个token filters.

分词顺序

同时 Analyzer 三个部分也是有顺序的，从图中可以看出，从上到下依次经过 Character Filters，Tokenizer 以及 Token Filters，这个顺序比较好理解，一个文本进来肯定要先对文本数据进行处理，再去分词，最后对分词的结果进行过滤。

索引和搜索分词

文本分词会发生在两个地方：

• 创建索引：当索引文档字符类型为text时，在建立索引时将会对该字段进行分词。
• 搜索：当对一个text类型的字段进行全文检索时，会对用户输入的文本进行分词。

配置分词器

默认ES使用standard analyzer，如果默认的分词器无法符合你的要求，可以自己配置

分词器测试

可以通过_analyzerAPI来测试分词的效果。

COPY# 过滤html 标签POST _analyze{"tokenizer":"keyword", #原样输出"char_filter":["html_strip"], # 过滤html标签"text":"hello world"  # 输入的文本}

指定分词器使用地方

分词器的使用地方有两个：

• 创建索引时
• 进行搜索时

创建索引时指定分词器

如果设置手动设置了分词器，ES将按照下面顺序来确定使用哪个分词器：

• 先判断字段是否有设置分词器，如果有，则使用字段属性上的分词器设置
• 如果设置了analysis.analyzer.default，则使用该设置的分词器
• 如果上面两个都未设置，则使用默认的standard分词器

字段指定分词器

为title属性指定分词器

COPYPUT my_index{  "mappings": {    "properties": {      "title":{        "type":"text",        "analyzer": "whitespace"      }    }  }}

设置默认分词器

COPYPUT my_index{  "settings": {    "analysis": {      "analyzer": {        "default":{          "type":"simple"        }      }    }  }}

搜索时如何确定分词器

在搜索时，通过下面参数依次检查搜索时使用的分词器：

• 搜索时指定analyzer参数
• 创建mapping时指定字段的search_analyzer属性
• 创建索引时指定setting的analysis.analyzer.default_search
• 查看创建索引时字段指定的analyzer属性
• 如果上面几种都未设置，则使用默认的standard分词器。

指定analyzer

搜索时指定analyzer查询参数

COPYGET my_index/_search{  "query": {    "match": {      "message": {        "query": "Quick foxes",        "analyzer": "stop"      }    }  }}

指定字段analyzer

COPYPUT my_index{  "mappings": {    "properties": {      "title":{        "type":"text",        "analyzer": "whitespace",        "search_analyzer": "simple"      }    }  }}

指定默认default_seach

COPYPUT my_index{  "settings": {    "analysis": {      "analyzer": {        "default":{          "type":"simple"        },        "default_seach":{          "type":"whitespace"        }      }    }  }}

内置分词器

es在索引文档时，会通过各种类型 Analyzer 对text类型字段做分析，

不同的 Analyzer 会有不同的分词结果，内置的分词器有以下几种，基本上内置的 Analyzer 包括 Language Analyzers 在内，对中文的分词都不够友好，中文分词需要安装其它 Analyzer

中文扩展分析器

中文分词器最简单的是ik分词器，还有jieba分词，哈工大分词器等

词语分词标准分词器（Standard Tokenizer）

根据standardUnicode文本分段算法的定义，将文本划分为多个单词边界的上的术语

它是 ES 默认的分词器，它会对输入的文本按词的方式进行切分，切分好以后会进行转小写处理，默认的 stopwords 是关闭的。

使用案例

下面使用 Kibana 看一下它是怎么样进行工作的

原始内容

COPYIn 2020, Java is the best language in the world.

测试分词

在 Kibana 的开发工具（Dev Tools）中指定 Analyzer 为 standard，并输入文本 In 2020, Java is the best language in the world.，然后我们运行一下：

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "standard"}

可以看出是按照空格、非字母的方式对输入的文本进行了转换，比如对 Java 做了转小写，对一些停用词也没有去掉，比如 in，其中 token 为分词结果；start_offset 为起始偏移；end_offset 为结束偏移；position 为分词位置。

可配置项

COPY{    "settings": {        "analysis": {            "analyzer": {                "my_english_analyzer": {                    "type": "standard",                    "max_token_length": 5,                    "stopwords": "_english_"                }            }        }    }}

简单分词器（Letter Tokenizer）

当simple分析器遇到非字母的字符时，它会将文本划分为多个术语，它小写所有术语，对于中文和亚洲很多国家的语言来说是无用的

它只包括了 Lower Case 的 Tokenizer，它会按照非字母切分，非字母的会被去除，最后对切分好的做转小写处理，然后接着用刚才的输入文本，分词器换成 simple 来进行分词，运行结果如下：

使用案例原始内容

COPYIn 2020, Java is the best language in the world.

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "simple"}

空白分词器（Whitespace Tokenizer）

它非常简单，根据名称也可以看出是按照空格进行切分的

该whitespace分析仪将文本分为方面每当遇到任何空白字符，和上面的分词器不同，空白分词器默认并不会将内容转换为小写。

使用案例原始内容

COPYIn 2020, Java is the best language in the world.

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "whitespace"}

电子邮件分词器（UAX URL Email Tokenizer）

此分词器主要是针对email和url地址进行关键内容的标记。

使用案例原始内容

COPY"Email me at john.smith@global-international.com"

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"Email me at john.smith@global-international.com",  "tokenizer": "uax_url_email"}

可配置项

max_token_length最大令牌长度。如果看到令牌超过此长度，则将其max_token_length间隔分割。默认为255

COPY{    "settings": {        "analysis": {            "analyzer": {                "my_english_analyzer": {                    "type": "standard",                    "max_token_length": 5                }            }        }    }}

经典分词器（Classic Tokenizer）

可对首字母缩写词，公司名称，电子邮件地址和互联网主机名进行特殊处理，但是，这些规则并不总是有效，并且此关键词生成器不适用于英语以外的大多数其他语言

特点

• 它最多将标点符号拆分为单词，删除标点符号，但是，不带空格的点被认为是查询关键词的一部分
• 此分词器可以将邮件地址和URL地址识别为查询的term（词条）

使用案例原始内容

COPY"The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."

测试分词

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

可配置项

max_token_length最大令牌长度。如果看到令牌超过此长度，则将其max_token_length间隔分割。默认为255。

COPY{    "settings": {        "analysis": {            "analyzer": {                "my_analyzer": {                    "tokenizer": "my_tokenizer"                }            },            "tokenizer": {                "my_tokenizer": {                    "type": "classic",                    "max_token_length": 5                }            }        }    }}

结构化文本分词关键词分词器（Keyword Tokenizer）

它其实不做分词处理，只是将输入作为 Term 输出

关键词分词器其实是执行了一个空操作的分析，它将任何输入的文本作为一个单一的关键词输出。

使用案例原始内容

COPY"In 2020, Java is the best language in the world."

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "keyword"}

会发现前后内容根本没有发生改变，这也是这个分词器的作用，有些时候我们针对一个需要分词查询的字段进行查询的时候，可能并不希望查询条件被分词，这个时候就可以使用这个分词器，整个查询条件作为一个关键词使用

正则分词器（Pattern Tokenizer）

模式标记器使用 Java正则表达式。使用JAVA的正则表达式进行词语的拆分。

它可以通过正则表达式的方式进行分词，默认是用 \W+ 进行分割的，也就是非字母的符合进行切分的。

使用案例原始内容

COPY"In 2020, Java is the best language in the world."

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "patter"}

可配置项

正则分词器有以下的选项

COPY{    "settings": {        "analysis": {            "analyzer": {                "my_email_analyzer": {                    "type": "pattern",                    "pattern": "\\W|_",                    "lowercase": true                }            }        }    }}

路径分词器（Path Tokenizer）

可以对文件系统的路径样式的请求进行拆分，返回被拆分各个层级内容。

使用案例原始内容

COPY"/one/two/three"

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"/one/two/three",  "tokenizer":"path_hierarchy"}

可配置项

COPY{    "settings": {        "analysis": {            "analyzer": {                "my_analyzer": {                    "tokenizer": "my_tokenizer"                }            },            "tokenizer": {                "my_tokenizer": {                    "type": "path_hierarchy",                    "delimiter": "-",                    "replacement": "/",                    "skip": 2                }            }        }    }}

语言分词（Language Analyzer）

ES 为不同国家语言的输入提供了 Language Analyzer 分词器，在里面可以指定不同的语言

支持语种

支持如下语种：

使用案例

下面我们使用英语进行分析

原始内容

COPY"In 2020, Java is the best language in the world."

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer":"english"}

自定义分词器

当内置的分词器无法满足需求时，可以创建custom类型的分词器。

配置参数

创建索引

上面的示例中定义了一个名为my_custom_analyzer的分词器

该分词器的type为custom，tokenizer为standard，char_filter为hmtl_strip,filter定义了两个分别为：lowercase和asciifolding

COPYPUT my_index{  "settings": {    "analysis": {      "analyzer": {        "my_custom_analyzer":{          "type":"custom",          "tokenizer":"standard",          "char_filter":["html_strip"],          "filter":["lowercase","asciifolding"]        }      }    }  }}

使用案例原始内容

COPYIs this déjà vu?

测试分词

COPYPOST my_index/_analyze{  "text": "Is this déjà vu?",  "analyzer": "my_custom_analyzer"}

中文分词器IKAnalyzer

IKAnalyzer是一个开源的，基于java的语言开发的轻量级的中文分词工具包

从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本，在 2012 版本中，IK 实现了简单的分词歧义排除算法，标志着 IK 分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化

使用IK分词器

IK提供了两个分词算法:

• ik_smart：最少切分。
• ik_max_word：最细粒度划分。

ik_smart使用案例原始内容

COPY传智教育的教学质量是杠杠的

测试分词

COPYGET _analyze{  "analyzer": "ik_smart",  "text": "传智教育的教学质量是杠杠的"}

ik_max_word使用案例原始内容

COPY传智教育的教学质量是杠杠的

测试分词

COPYGET _analyze{  "analyzer": "ik_max_word",  "text": "传智教育的教学质量是杠杠的"}

自定义词库

我们在使用IK分词器时会发现其实有时候分词的效果也并不是我们所期待的

问题描述

例如我们输入“传智教育的教学质量是杠杠的”，但是分词器会把“传智教育”进行拆开，分为了“传”，“智”，“教育”，但我们希望的是“传智教育”可以不被拆开。

解决方案

对于以上的问题，我们只需要将自己要保留的词，加到我们的分词器的字典中即可

编辑字典内容

进入elasticsearch目录plugins/ik/config中，创建我们自己的字典文件yixin.dic，并添加内容：

COPYcd plugins/ik/configecho "传智教育" > custom.dic

扩展字典

进入我们的elasticsearch目录 ：plugins/ik/config，打开IKAnalyzer.cfg.xml文件，进行如下配置：

COPYvi IKAnalyzer.cfg.xml#增加如下内容custom.dic

再次测试

重启ElasticSearch，再次使用kibana测试

COPYGET _analyze{  "analyzer": "ik_max_word",  "text": "传智教育的教学质量是杠杠的"}

可以发现，现在我们的词汇”传智教育”就不会被拆开了，达到我们想要的效果了

本文由传智教育博学谷狂野架构师教研团队发布。

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