ElasticSearch中文分词器-IK分词器的使用

朱雀 2023-05-30 03:58 154阅读 0赞

## IK分词器的使用 ##

首先我们通过`Postman`发送`GET`请求查询分词效果

GET http://localhost:9200/_analyze
    {
        "text":"农业银行"
    }

得到如下结果，可以发现es的默认分词器无法识别中文中`农业`、`银行`这样的词汇，而是简单的将每个字拆完分为一个词，这显然不符合我们的使用要求。

{
        "tokens": [
            {
                "token": "农",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 1,
                "type": "<IDEOGRAPHIC>",
                "position": 0
            },
            {
                "token": "业",
                "start_offset": 1,
                "end_offset": 2,
                "type": "<IDEOGRAPHIC>",
                "position": 1
            },
            {
                "token": "银",
                "start_offset": 2,
                "end_offset": 3,
                "type": "<IDEOGRAPHIC>",
                "position": 2
            },
            {
                "token": "行",
                "start_offset": 3,
                "end_offset": 4,
                "type": "<IDEOGRAPHIC>",
                "position": 3
            }
        ]
    }

首先我们访问 [https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases][https_github.com_medcl_elasticsearch-analysis-ik_releases] 下载与es对应版本的中文分词器。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。

我们这次加入新的参数`"analyzer":"ik_max_word"`

*  k\_max\_word：会将文本做最细粒度的拆分，例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民共和国、人民、人、民、共和国、共和、和、国国、国歌」，会穷尽各种可能的组合
 *  ik\_smart：会将文本做最粗粒度的拆分，例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「中华人民共和国、国歌」

GET http://localhost:9200/_analyze
    {
        "analyzer":"ik_max_word",
        "text":"农业银行"
    }

得到如下结果

{
        "tokens": [
            {
                "token": "农业银行",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 4,
                "type": "CN_WORD",
                "position": 0
            },
            {
                "token": "农业",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 2,
                "type": "CN_WORD",
                "position": 1
            },
            {
                "token": "银行",
                "start_offset": 2,
                "end_offset": 4,
                "type": "CN_WORD",
                "position": 2
            }
        ]
    }

百度搜索中每天都会收录新的词汇，es中也可以进行扩展词汇。

我们首先查询`弗雷尔卓德字段`

GET http://localhost:9200/_analyze
    {
        "analyzer":"ik_max_word",
        "text":"弗雷尔卓德"
    }

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。

{
        "tokens": [
            {
                "token": "弗",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 1,
                "type": "CN_CHAR",
                "position": 0
            },
            {
                "token": "雷",
                "start_offset": 1,
                "end_offset": 2,
                "type": "CN_CHAR",
                "position": 1
            },
            {
                "token": "尔",
                "start_offset": 2,
                "end_offset": 3,
                "type": "CN_CHAR",
                "position": 2
            },
            {
                "token": "卓",
                "start_offset": 3,
                "end_offset": 4,
                "type": "CN_CHAR",
                "position": 3
            },
            {
                "token": "德",
                "start_offset": 4,
                "end_offset": 5,
                "type": "CN_CHAR",
                "position": 4
            }
        ]
    }

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`。同时代开`IKAnalyzer.cfg`文件，将新建的`custom.dic`配置其中，重启es。

<?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>
        
        <entry key="ext_dict">custom.doc</entry>
         
        <entry key="ext_stopwords"></entry>
        
        
        
        
    </properties>

再次查询发现es的分词器可以识别到`弗雷尔卓德词汇`

{
        "tokens": [
            {
                "token": "弗雷尔卓德",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 5,
                "type": "CN_WORD",
                "position": 0
            },
            {
                "token": "弗雷尔",
                "start_offset": 0,
                "end_offset": 3,
                "type": "CN_WORD",
                "position": 1
            },
            {
                "token": "卓",
                "start_offset": 3,
                "end_offset": 4,
                "type": "CN_CHAR",
                "position": 2
            },
            {
                "token": "德",
                "start_offset": 4,
                "end_offset": 5,
                "type": "CN_CHAR",
                "position": 3
            }
        ]
    }

[https_github.com_medcl_elasticsearch-analysis-ik_releases]: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases