一默认分词器

Elasticsearch中，内置了很多分词器（analyzers），例如standard （标准分词器）、english （英文分词）和chinese （中文分词）。

分词的操作也称为“分析（analysis）”. analysis过程由两个步骤的操作组成：首先将文本切分为terms（词项）以适合构建倒排索引，其次将各terms正规化为标准形式以提升其“可搜索度”。这两个步骤由分词器完成。

一个分词器通常需要由三个组件构成：字符过滤器（character filters）,分词器（tokenizer）和分词过滤器（token filters）组成。

字符过滤器：在文本被切割之前进行清理操作，例如移除HTML标签，将&替换为字符等。

分词器：将文本切分为独立的词项；简单的分词器通常是根据空白及标点符号进行切分。

分词过滤器：转换字符（如将大写转为小写）、移除词项（如移除a、an、of及the等）或者添加词项（例如，添加同义词）。

分词过滤流水线(图片来源于网络，侵删)

测试默认分词插件

http get http://localhost:9200/_analyze?analyzer=standard&pretty=true&text=test分词测试

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "test",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "分",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "词",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "测",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "试",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 4
    }
  ]
}

二安装中文分词ik

2.1 下载

这里用的es版本是5.3.2，所以我下载的ik分词器也是对应的5.3.2版本，下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

2.2 编译安装

下载完成后切换到相应的5.3.2的tags：git checkout tags/v5.3.2

进入elasticsearch-analysis-ik文件夹内执行：mvn clean package命令打包编译。

执行完以上命令会生成一个target文件夹，将target/releases文件夹内的elasticsearch-analysis-ik-5.3.2.zipcopy到es的plugins文件夹内，解压后修改文件夹名称为analysis-ik：elasticsearch-5.3.2\plugins\analysis-ik。

analysis-ik|
-commons-codec-1.9.jar
-commons-logging-1.2.jar
-elasticsearch-analysis-ik-5.3.2.jar
-httpclient-4.5.2.jar
-httpcore-4.4.4.jar
-plugin-descriptor.properties
-config|
--IKAnalyzer.cfg.xml
--...
--custom|
---...

2.3 启动测试

启动es：./elasticsearch-5.3.2/bin/elasticsearch.bat
当我们看到启动控制台打印出

[2017-05-17T14:16:10,252][INFO ][o.e.p.PluginsService     ] [XCwou8Z] loaded plugin [analysis-ik]

时就表示ik插件安装成功了。

测试一下：http + get http://localhost:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=test分词测试

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "test",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "分词",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "测试",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    }
  ]
}

http + get http://localhost:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=test分词测试

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "test",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "分词",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "词",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "测试",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    }
  ]
}

以上两个测试结果的不同说明了：

ik_max_word：会将文本做最细粒度的拆分，比如将“test分词测试”拆分成“test”、“分词”、“词”、“测试”。
ik_smart：会做最粗粒度的拆分，比如将“test分词测试”拆分成“test”、“分词”、“测试”。

ElasticSearch中文分词器安装

ElasticSearch中文分词器安装

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