ElasticSearch学习（五）：分词器

蔚落 2023-09-27 10:21 135阅读 0赞

## 1、什么是Analysis ##

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。

## 2、分词器的组成： ##

再简单了解了 Analysis 与 Analyzer 之后，让我们来看下分词器的组成：

**分词器**Analyzer**是专门处理分词的组件，分词器由以下三部分组成：**

1.  **Character Filters**：针对原始文本处理，比如去除 html 标签；
2.  **Tokenizer**：按照规则将文本切分为单词，比如按照空格切分；
3.  **Token Filters**：将切分的单词进行加工，比如大写转小写，删除 stopwords，增加同义语。

执行流程如下：

![8b1767fa4aa84ff99f0fc75fa1ace9b9.png][]

从图中可以看出，从左到右次经过 `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。

其中，ES 内置了许多分词器：

*  **Standard Analyzer** \- 默认分词器，按词切分，小写处理
 *  **Simple Analyzer** \- 按照非字母切分（符号被过滤），小写处理
 *  **Stop Analyzer** \- 小写处理，停用词过滤（the ，a，is）
 *  **Whitespace Analyzer** \- 按照空格切分，不转小写
 *  **Keyword Analyzer** \- 不分词，直接将输入当做输出
 *  **Pattern Analyzer** \- 正则表达式，默认 \\W+
 *  **Language** \- 提供了 30 多种常见语言的分词器
 *  **Customer Analyzer** \- 自定义分词器

## 3、Analyzer API ##

### 3.1、**直接指定 Analyzer 进行测试** ###

GET _analyze
    {
        "analyzer": "standard",
        "text" : "Mastering Elasticsearch , elasticsearch in Action"
    }

### 3.2、**指定索引的字段进行测试** ###

POST user/_analyze
    {
        "field": "address",
        "text": "北京市"
    }

### 3.3、**自定义分词进行测试** ###

POST _analyze
    {
        "tokenizer": "standard",
        "filter": ["lowercase"],
        "text": "Mastering Elasticesearch"
    }

## 4、ES分词器 ##

### 4.1、Stamdard Analyzer ###

1.  默认分词器
2.  按词切分(基于词典)
3.  切分后全部转换为小写
4.  保留StopWords(停止词，如英文的in a the 等)

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**。

**stopwords**说明：

> 在信息检索中，停用词是为节省存储空间和提高搜索效率，处理文本时自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为**Stop Words（停用词）**。停用词大致分为两类：
> 
>  **一类是语言中的功能词**，这些词极其普遍而无实际含义，比如“the”、“is“、“which“、“on”等。
> 
> **另一类是词汇词**，比如'want'等，这些词应用广泛，但搜索引擎无法保证能够给出真正相关的搜索结果，难以缩小搜索范围，还会降低搜索效率。实践中，通常把这些词从问题中过滤，从而节省索引的存储空间、提高搜索性能。
> 
> 但是在实际语言环境中，停用词有时也有用的。比如，莎士比亚的名句：“To be or not to be.”所有的词都是停用词。特别当停用词和通配符(\*)同时使用的时候，问题就来了：“the”、“is“、“on”还是停用词？

#### 4.1.1、英文分词 ####

GET _analyze
    {
      "analyzer": "standard",
      "text": "In 2022, Java is the best language in the world."
    }

结果：

可以看出是**按词切分的方式**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。

{
      "tokens" : [
        {
          "token" : "in",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 2,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 0
        },
        {
          "token" : "2022",
          "start_offset" : 3,
          "end_offset" : 7,
          "type" : "<NUM>",
          "position" : 1
        },
        {
          "token" : "java",
          "start_offset" : 9,
          "end_offset" : 13,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 2
        },
        {
          "token" : "is",
          "start_offset" : 14,
          "end_offset" : 16,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 3
        },
        {
          "token" : "the",
          "start_offset" : 17,
          "end_offset" : 20,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 4
        },
        {
          "token" : "best",
          "start_offset" : 21,
          "end_offset" : 25,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 5
        },
        {
          "token" : "language",
          "start_offset" : 26,
          "end_offset" : 34,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 6
        },
        {
          "token" : "in",
          "start_offset" : 35,
          "end_offset" : 37,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 7
        },
        {
          "token" : "the",
          "start_offset" : 38,
          "end_offset" : 41,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 8
        },
        {
          "token" : "world",
          "start_offset" : 42,
          "end_offset" : 47,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 9
        }
      ]
    }

#### 4.1.2、中文分词 ####

中文分词的效果，只是将中文语句分解为单个中文文字，没有词的概念，因此

**Stamdard Analyzer****分词器无法应对中文分词** 。

GET _analyze
    {
        "analyzer": "standard",
        "text" : "北京市"
    }

分词结果：

{
      "tokens" : [
        {
          "token" : "北",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 1,
          "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
          "position" : 0
        },
        {
          "token" : "京",
          "start_offset" : 1,
          "end_offset" : 2,
          "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
          "position" : 1
        },
        {
          "token" : "市",
          "start_offset" : 2,
          "end_offset" : 3,
          "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
          "position" : 2
        }
      ]
    }

### 4.2、**Simple Analyzer** ###

1.  使用非英文字母进行分词；
2.  分词后，**非英文字母被删除；**
3.  切分后全部转换为小写；
4.  保留StopWords。

#### **4.2.1、**英文分词示例 ####

GET _analyze
    {
      "analyzer": "simple",
      "text": "In 2022, Java is the best language in the world."
    }

英文分词效果： （**非英文字母被删除**）

{
      "tokens" : [
        {
          "token" : "in",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 2,
          "type" : "word",
          "position" : 0
        },
        {
          "token" : "java",
          "start_offset" : 9,
          "end_offset" : 13,
          "type" : "word",
          "position" : 1
        },
        {
          "token" : "is",
          "start_offset" : 14,
          "end_offset" : 16,
          "type" : "word",
          "position" : 2
        },
        {
          "token" : "the",
          "start_offset" : 17,
          "end_offset" : 20,
          "type" : "word",
          "position" : 3
        },
        {
          "token" : "best",
          "start_offset" : 21,
          "end_offset" : 25,
          "type" : "word",
          "position" : 4
        },
        {
          "token" : "language",
          "start_offset" : 26,
          "end_offset" : 34,
          "type" : "word",
          "position" : 5
        },
        {
          "token" : "in",
          "start_offset" : 35,
          "end_offset" : 37,
          "type" : "word",
          "position" : 6
        },
        {
          "token" : "the",
          "start_offset" : 38,
          "end_offset" : 41,
          "type" : "word",
          "position" : 7
        },
        {
          "token" : "world",
          "start_offset" : 42,
          "end_offset" : 47,
          "type" : "word",
          "position" : 8
        }
      ]
    }

#### 4.2.3、中文分词示例 ####

中文分词的效果，其对于连接在一起的**中文语句不做任何切分，完整输出**，**该分词器无法应对中文分词。**

GET _analyze
    {
        "analyzer": "simple",
        "text" : "北京市"
    }
    
    
    # 分词后的效果：
    {
      "tokens" : [
        {
          "token" : "北京市",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 3,
          "type" : "word",
          "position" : 0
        }
      ]
    }

### 4.3、Whitespace Analyzer ###

它非常简单，根据名称也可以看出是**按照空格进行切分**的。

1.  使用空白字符进行分词；
2.  切分后不做大小写处理；
3.  保留StopWords。

#### 4.3.1、英文分词 ####

可以看出，只是按照空格进行切分，`2022` 数字还是在的，`Java` 的首字母还是大写的，in 还是保留的。

GET _analyze
    {
      "analyzer": "whitespace",
      "text": "In 2022, Java is the best language in the world."
    }

结果：

{
      "tokens" : [
        {
          "token" : "In",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 2,
          "type" : "word",
          "position" : 0
        },
        {
          "token" : "2022,",
          "start_offset" : 3,
          "end_offset" : 8,
          "type" : "word",
          "position" : 1
        },
        {
          "token" : "Java",
          "start_offset" : 9,
          "end_offset" : 13,
          "type" : "word",
          "position" : 2
        },
        {
          "token" : "is",
          "start_offset" : 14,
          "end_offset" : 16,
          "type" : "word",
          "position" : 3
        },
        {
          "token" : "the",
          "start_offset" : 17,
          "end_offset" : 20,
          "type" : "word",
          "position" : 4
        },
        {
          "token" : "best",
          "start_offset" : 21,
          "end_offset" : 25,
          "type" : "word",
          "position" : 5
        },
        {
          "token" : "language",
          "start_offset" : 26,
          "end_offset" : 34,
          "type" : "word",
          "position" : 6
        },
        {
          "token" : "in",
          "start_offset" : 35,
          "end_offset" : 37,
          "type" : "word",
          "position" : 7
        },
        {
          "token" : "the",
          "start_offset" : 38,
          "end_offset" : 41,
          "type" : "word",
          "position" : 8
        },
        {
          "token" : "world.",
          "start_offset" : 42,
          "end_offset" : 48,
          "type" : "word",
          "position" : 9
        }
      ]
    }

#### 4.3.2、中文分词 ####

中文分词的效果，依然只会针对空白字符进行分词，无空白字符的串会被完整输出，**该分词器无法应对中文分词。**

GET _analyze
    {
        "analyzer": "whitespace",
        "text" : "北京市"
    }

结果：

{
      "tokens" : [
        {
          "token" : "北京市",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 3,
          "type" : "word",
          "position" : 0
        }
      ]
    }

### 4.4、Stop Analyzer ###

1.  使用非英文字母进行分词
2.  分词后，非英文字母被删除
3.  切分后全部转换为小写
4.  删除StopWords

#### 4.4.1、英文分词示例 ####

相较于刚才提到的 `Simple Analyzer`：**删除了非英文字母**，**多了 stop 过滤**，stop 就是会把 `the`，`a`，`is` 等修饰词去除。

GET _analyze
    {
      "analyzer": "stop",
      "text": "In 2022, Java is the best language in the world."
    }

结果：

{
      "tokens" : [
        {
          "token" : "java",
          "start_offset" : 9,
          "end_offset" : 13,
          "type" : "word",
          "position" : 1
        },
        {
          "token" : "best",
          "start_offset" : 21,
          "end_offset" : 25,
          "type" : "word",
          "position" : 4
        },
        {
          "token" : "language",
          "start_offset" : 26,
          "end_offset" : 34,
          "type" : "word",
          "position" : 5
        },
        {
          "token" : "world",
          "start_offset" : 42,
          "end_offset" : 47,
          "type" : "word",
          "position" : 8
        }
      ]
    }

#### 4.4.2、中文分词示例 ####

中文分词的效果，其对于连接在一起的中文语句不做任何切分，完整输出，**该分词器无法应对中文分词。**

GET _analyze
    {
        "analyzer": "stop",
        "text" : "北京市"
    }
    
    # 結果：
    {
      "tokens" : [
        {
          "token" : "北京市",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 3,
          "type" : "word",
          "position" : 0
        }
      ]
    }

### 4.5、Keyword Analyzer ###

它其实不做分词处理，只是将输入作为 Term 输出。

### 4.6、Pattern Analyzer ###

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**进行切分的，由于运行结果和 `Stamdard Analyzer` 一样，就不展示了。

### 4.7、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，

我们用 `english` 进行分词看下：

可以看出 `language` 被改成了 `languag`，同时它也是有 stop 过滤器的，比如 `in`,`is` 等词也被去除了。

GET _analyze
    {
      "analyzer": "english",
      "text": "In 2022, Java is the best language in the world."
    }

结果：

{
      "tokens" : [
        {
          "token" : "2022",
          "start_offset" : 3,
          "end_offset" : 7,
          "type" : "<NUM>",
          "position" : 1
        },
        {
          "token" : "java",
          "start_offset" : 9,
          "end_offset" : 13,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 2
        },
        {
          "token" : "best",
          "start_offset" : 21,
          "end_offset" : 25,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 5
        },
        {
          "token" : "languag",
          "start_offset" : 26,
          "end_offset" : 34,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 6
        },
        {
          "token" : "world",
          "start_offset" : 42,
          "end_offset" : 47,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 9
        }
      ]
    }

[8b1767fa4aa84ff99f0fc75fa1ace9b9.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/8b1767fa4aa84ff99f0fc75fa1ace9b9.png