玩转ES，一文教你掌握IK中文分词器

柔光的暖阳◎ 2022-09-05 06:12 218阅读 0赞

# 前言 #

ES默认的分词器对中文分词并不友好，所以我们一般会安装中文分词插件，以便能更好的支持中文分词检索。  
而ES的中文分词器中，最流行的必然是IK分词器。

--------------------

# 一、IK分词器介绍 #

**IK分词器在是一款基于词典和规则的中文分词器**。这里讲解的IK分词器是独立于Elasticsearch、Lucene、Solr，可以直接用在java代码中的部分。实际工作中IK分词器一般都是集成到Solr和Elasticsearch搜索引擎里面使用。

IK分词采用Java编写。

IK分词的效果主要取决于词库，目前自带主词典拥有27万左右的汉语单词量。对于应用领域的不同，需要各类专业词库的支持。词库还可以自己维护。

**IK分词器地址**：[https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik][https_github.com_medcl_elasticsearch-analysis-ik]

IK分词器有两种分词模式：`ik_max_word`和`ik_smart`

# 二、IK分词器安装 #

## 1、离线安装 ##

1.  下载预编译的安装包，下载地址：[https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases][https_github.com_medcl_elasticsearch-analysis-ik_releases]

IK分词器版本和ES版本的匹配关系：  
![在这里插入图片描述][eeb0630b03be4eff8a1a8ddd8b32ffac.png]

1.  创建创建目录

cd $ES_HOME/plugins/ && mkdir ik

1.  解压安装包  
    将下载的预编译包解压到新建的目录中

cp  elasticsearch-analysis-ik-7.13.0.zip    $ES_HOME/plugins/ik
    cd  $ES_HOME/plugins/ik
    unzip  elasticsearch-analysis-ik-7.13.0.zip

## 2、install在线安装 ##

./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.13.0/elasticsearch-analysis-ik-7.13.0.zip

# 三、分词模式 #

IK分词器有两种分词模式：

1.细粒度模式 `ik_max_word`  
2.智能模式 `ik_smart`

**2种模式的分词演示：**

**细粒度模式**  
采用细粒度模式ik\_max\_word:会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,华，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。

POST _analyze
    { 
      "text": ["中华人民共和国国歌"],
      "analyzer": "ik_max_word"
    }

**执行结果：**

{ 
      "tokens" : [
        { 
          "token" : "中华人民共和国",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 7,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 0
        },
        { 
          "token" : "中华人民",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 4,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 1
        },
        { 
          "token" : "中华",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 2,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 2
        },
        { 
          "token" : "华人",
          "start_offset" : 1,
          "end_offset" : 3,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 3
        },
        { 
          "token" : "人民共和国",
          "start_offset" : 2,
          "end_offset" : 7,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 4
        },
        { 
          "token" : "人民",
          "start_offset" : 2,
          "end_offset" : 4,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 5
        },
        { 
          "token" : "共和国",
          "start_offset" : 4,
          "end_offset" : 7,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 6
        },
        { 
          "token" : "共和",
          "start_offset" : 4,
          "end_offset" : 6,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 7
        },
        { 
          "token" : "国",
          "start_offset" : 6,
          "end_offset" : 7,
          "type" : "CN_CHAR",
          "position" : 8
        },
        { 
          "token" : "国歌",
          "start_offset" : 7,
          "end_offset" : 9,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 9
        }
      ]
    }

**分词规则：**

1.  当查询词在词典中不存在时，会按字拆分  
    例如：在北–>在，北
2.  当查询词在词典中存在，且长度为两个字时，有时拆分有时不拆分  
    例如：甲乙–>甲乙 ， 联通–>联通，联，通
3.  当查询词在词典中存在，且查询词的一部分也在词典在中存在，则分别拆分  
    例如：甲乙丙丁–>甲乙丙丁，甲乙，丙丁 中国联通–>中国联通，中国，国联，联通，通
4.  当查询词任意部分都不在词典中存储，则按字拆分

**智能模式**  
智能模式ik\_smart会做最粗粒度的拆分。比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”，适合 Phrase 查询。

POST _analyze
    { 
      "text": ["中华人民共和国国歌"],
      "analyzer": "ik_smart"
    }

**执行结果：**

{ 
      "tokens" : [
        { 
          "token" : "中华人民共和国",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 7,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 0
        },
        { 
          "token" : "国歌",
          "start_offset" : 7,
          "end_offset" : 9,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 1
        }
      ]
    }

**分词规则：**

1.  当查询词在词典中不存在时，会按字拆分  
    例如：在北–>在，北
2.  当查询词在词典中存在，不做拆分  
    例如：甲乙–>甲乙，甲乙丙丁–>甲乙丙丁
3.  当查询词任意部分都不在词典中存储，则按字拆分

**最佳实践：**  
依据上述规律，我们可以在写入数据时使用ik\_max\_word，增加分词数量，提高被命中几率，在查询数据时使用ik\_smart，减少分词数量，提升结果准确率，减少无关结果

# 四、IK分词器实战 #

## 1、创建索引 ##

说明：创建索引my-index-000001，字段content的类型为text。所以在数据写入时会进行分词存储。  
通过analyzer属性指定写入分词器采用细粒度模式`ik_max_word`；通过search\_analyzer属性指定查询时采用智能模式`ik_smart`

PUT my-index-000001
    { 
      "mappings": { 
        "properties": { 
          "content": { 
            "type": "text", 
            "analyzer": "ik_max_word",
            "search_analyzer": "ik_smart"
          }
        }
      }
    }

## 2、添加数据 ##

PUT my-index-000001/_doc/1
    { 
      "content": "美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"
    }
    PUT my-index-000001/_doc/2
    { 
      "content": "公安部：各地校车将享最高路权"
    }
    PUT my-index-000001/_doc/3
    { 
      "content": "中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"
    }
    PUT my-index-000001/_doc/4
    { 
      "content": "中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"
    }

## 3、全文检索查询 ##

GET my-index-000001/_search
    { 
      "query": { 
        "match": { 
          "content": "中国"
        }
      },
      "highlight" : { 
            "fields" : { 
                "content" : { }
            }
        }
    }

查询结果：

"hits" : { 
        "total" : { 
          "value" : 2,
          "relation" : "eq"
        },
        "max_score" : 0.63013375,
        "hits" : [
          { 
            "_index" : "my-index-000001",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "3",
            "_score" : 0.63013375,
            "_source" : { 
              "content" : "中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"
            },
            "highlight" : { 
              "content" : [
                "中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘<em>中国</em>渔船"
              ]
            }
          },
          { 
            "_index" : "my-index-000001",
            "_type" : "_doc",
            "_id" : "4",
            "_score" : 0.63013375,
            "_source" : { 
              "content" : "中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"
            },
            "highlight" : { 
              "content" : [
                "<em>中国</em>驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"
              ]
            }
          }
        ]
      }

# 五、词典配置 #

很多时候默认的分词效果达不到线上使用的要求，这就需要不断维护扩展词典和停止词字典，提高分词匹配的准确性，优化用户体验。  
在IK分词器中，主要可以维护2种词典，一种是扩展词典，可以自定义一些词语，提高分词精读。  
另一种是停止词词典，**停止词就是指不会被分词拆分出来的词语，不参与分词和检索操作**。

可以通过修改IKAnalyzer.cfg.xml配置文件，来自定义词典。  
IKAnalyzer.cfg.xml的位置为\{plugins\}/elasticsearch-analysis-ik-\*/config/。  
其中以dic结尾的文件都是词典。  
![在这里插入图片描述][b54723845df34289803cae812fb8cb2d.png]

<?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/mydict.dic;custom/single_word_low_freq.dic</entry>
    	 
    	<entry key="ext_stopwords">custom/ext_stopword.dic</entry>
     	
    	<entry key="remote_ext_dict">location</entry>
     	
    	<entry key="remote_ext_stopwords">http://xxx.com/xxx.dic</entry>
    </properties>

**注意⚠️：**  
直接修改ext\_dict属性中配置的字段里面的内容，并不能立刻生效。只有重启ES进程实例，修改的内容才会生效。  
而通过远程扩展的字典，可以实现词典的热更新，不用重启ES进程实例。

# 六、热更新词典 #

目前该插件支持热更新 IK 分词，通过上文在 IK 配置文件中提到的如下配置

<entry key="remote_ext_dict">location</entry>
    
    <entry key="remote_ext_stopwords">location</entry>

其中 location 是指一个 url，比如 http://yoursite.com/getCustomDict，该请求只需满足以下两点即可完成分词热更新。

*  该 http 请求需要返回两个头部(header)，一个是 Last-Modified，一个是 ETag，这两者都是字符串类型，只要有一个发生变化，该插件就会去抓取新的分词进而更新词库。
 *  该 http 请求返回的内容格式是一行一个分词，换行符用 \\n 即可。

满足上面两点要求就可以实现热更新分词了，不需要重启 ES 实例。

## 1、配置Nginx ##

设置Nginx的监听端口为8999，并且新增/getRemoteDic路径的location，用于读取IK分词器中配置的字典信息。

server { 
            listen       8999;
            server_name  localhost;
    
            #charset koi8-r;
            #access_log  logs/host.access.log  main;
            location / { 
                root   html;
                index  index.html index.htm;
            }
            #新增/getRemoteDic路径，用于读取字段
            location /getRemoteDic { 
               alias /usr/local/src/elasticsearch-7.10.2/plugins/analysis-ik/config;
               autoindex on;
            }
            ……

访问\{ip\}:8999/getRemoteDic能够看到字典文件信息，说明访问路径配置成功。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3cxMDE0MDc0Nzk0_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 2、新建扩展字典 ##

新建扩展词典ext\_my.dic

vi   ext_my.dic
    
    宜尚
    宜尚智能家具
    帆软

新建扩展停止词词典my\_stopword.dic

vi  my_stopword.dic
    
    有限公司
    有限
    公司

## 3、配置IK远程字典 ##

<properties>
            <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
                   
             <entry key="remote_ext_dict">http://192.168.100.241:8999/getRemoteDic/ext_my.dic</entry> 
            
            <entry key="remote_ext_stopwords">http://192.168.100.241:8999/getRemoteDic/my_stopword.dic</entry>
    </properties>

## 4、重启ES进程 ##

在启动日志中，看见如下日志，说明扩展字段信息被正确加载。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3cxMDE0MDc0Nzk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## 5、验证字典效果 ##

POST _analyze
    { 
      "text": ["宜尚科技有限公司"],
      "analyzer": "ik_max_word"
    }

执行结果：

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

“宜尚”作为扩展词典中的词，被正确分词，而没有拆分成单个的字。  
“有限公司”由于是扩展的停止词词典中的词，被排除在分词结果中。  
说明扩展词典和停止词词典均生效了。

## 6、验证热加载 ##

默认情况，“字节跳动”在ik\_smart智能模式下，会被拆分成“字节”和“跳动”两个词。

POST _analyze
    { 
      "text": ["字节跳动有限公司"],
      "analyzer": "ik_smart"
    }
    
    { 
      "tokens" : [
        { 
          "token" : "字节",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 2,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 0
        },
        { 
          "token" : "跳动",
          "start_offset" : 2,
          "end_offset" : 4,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 1
        }
      ]
    }

修改词典ext\_my.dic，新增“字节跳动”

vi   ext_my.dic
    宜尚
    宜尚智能家具
    帆软
    字节跳动

ES会根据一定频率，重新加载远程字典信息。（这里我们没有执行ES进程重启操作，但是扩展的字典信息自动被重新加载）  
![在这里插入图片描述][ab02e7ebab764ea68c75a2df1a6e0370.png]

重新尝试分词解析，"字节跳动"没有被继续拆分，说明热更新词典生效。

{ 
      "tokens" : [
        { 
          "token" : "字节跳动",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 4,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 0
        }
      ]
    }

--------------------

# 总结 #

本文主要介绍了IK Analysis中文分词器的使用。  
1、IK中文分词器如何安装，注意和ES版本的匹配关系。  
2、介绍了IK分词器的2种模式：细粒度模式`ik_max_word`和智能`ik_smart`  
3、2种模式的最佳实践：写入数据时使用`ik_max_word`，查询数据时使用`ik_smart`。  
4、介绍了如何扩展IK分词器的词典。  
5、实战说明，如何基于Nginx实现IK分词器扩展词典的热更新。

[https_github.com_medcl_elasticsearch-analysis-ik]: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
[https_github.com_medcl_elasticsearch-analysis-ik_releases]: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
[eeb0630b03be4eff8a1a8ddd8b32ffac.png]: /images/20220829/7484e9939bb84100bea8a2d85702fbe2.png
[b54723845df34289803cae812fb8cb2d.png]: /images/20220829/c2b37a0cc9bf4964bf06dcb1808d24f6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3cxMDE0MDc0Nzk0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/e056d9322aef44d4a3679c9a557a038f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3cxMDE0MDc0Nzk0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220829/e7b4a8c4d33e4d788ec7a78a0ffe4d5c.png
[ab02e7ebab764ea68c75a2df1a6e0370.png]: /images/20220829/051280b4811f4dff8b640851f42a6a49.png