Elasticsearch分词及其自定义

文章目录

分词发生的阶段
- 写入数据阶段
- 执行检索阶段
分词器的组成
- - 字符过滤
  - 文本切分为分词
  - 分词后再过滤
分词器的分类
- 默认分词器
- 其他典型分词器
特定业务场景的自定义分词案例
- 实战问题拆解
- 实现方案

分词发生的阶段

写入数据阶段

分词发生在数据写入阶段，也就是数据索引化阶段。举例如下。该例中使用的中文分词器ik自带词典，词典系2012年前后的词典。

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执行检索阶段

当使用ik_smart分词器对“昨天，小明和他的朋友们去了市中心的图书馆”进行分词后，会将这句话分成不同的词汇或词组。

在执行“图书馆”检索时，Elasticsearch会根据倒排索引查找所有包含“图书馆”的文档。

分词器的组成

文档被写入并转换为倒排索引之前，Elasticsearch对文档的操作称为分析。而分析是基于Elasticsearch内置分词器(analyzer)或者自定义分词器实现的。

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字符过滤

字符过滤器(character filter)将原始文本作为字符流接收，并通过添加、删除或更改字符来转换字符流。字符过滤器分类如下

字符过滤器(character filter)将原始文本作为字符流接收，并通过添加、删除或更改字符来转换字符流。

1)HTML Strip Character Filter：用于删除HTML元素，如删除＜b＞标签；解码HTML实体，如将&amp转义为&。

2)Mapping Character Filter：用于替换指定的字符。

3)Pattern Replace Character Filter：可以基于正则表达式替换指定的字符。

文本切分为分词

若进行了字符过滤，则系统将接收过滤后的字符流；若未进行过滤，则系统接收原始字符流。在接收字符流后，系统将对其进行分词，并记录分词后的顺序或位置(position)、起始值(start_offset)以及偏移量(end_offset-start_offset)。而tokenizer负责初步进行文本分词。

tokenizer分类如下，详细使用方法需参考官方文档。

❑Standard Tokenizer（标准分词器）

❑Letter Tokenizer（字母分词器）

❑Lowercase Tokenizer（小写转化分词器）

分词后再过滤

在对tokenizer处理后的字符流进行进一步处理时，例如进行转换为小写、删除（去除停用词）和新增（添加同义词）等操作，可能会感到有些复杂。不用担心，只需将它们的执行顺序牢记在心，结合实战案例的详细解析来进行理解，便能逐渐明白其中的奥妙。

分词器的分类

默认分词器

Elasticsearch默认使用standard分词器。也就是说，针对text类型，如果不明确指定分词器，则默认为standard分词器。standard分词器会将词汇单元转换成小写，并去除停用词和标点符号。它基于Unicode文本分割算法进行工作，适用于大多数语言。standard分词器针对英文的分词效果如下。

1)对于英文，以“A man can be destroyed，but not defeated.”为例，分词效果如下。

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2)对于中文，以“昨天，小明和他的朋友们去了市中心的图书馆。”为例，分词效果如下。

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其他典型分词器

在这里插入图片描述
使用IK分词器有以下注意事项。

1)IK自带词典并不完备，建议自己结合业务添加所属业务的词典。

2)IK采用动态添加词典的方式，建议修改IK分词插件源码，与MySQL数据库结合，以灵活支持动态词典的更新。

特定业务场景的自定义分词案例

业务需求是这样的：有一个作者字段，比如Li，LeiLei；Han，MeiMei以及LeiLei Li……现在要对其进行精确匹配。对此，你有什么想法？

你可能会考虑用自定义分词的方式，通过分号分词。但是这样的话，如果检索Li，LeiLei，那么LeiLei Li就不能被搜索到，而我们希望LeiLei Li也被搜索到。并且对于这种分词，Li，LeiLei中间不加逗号也不能匹配到。但是为什么在映射里面添加停用词也是无效的呢？

实战问题拆解

首先来看自定义分词器在映射的Settings部分中的设置。

### 创建索引
PUT my_index_0601
{
    "settings": {
        "analysis": {
            "char_filter": {

            },
            "tokenizer": {

            },
            "filter": {

            },
            "analyzer": {

            }
        }
    }
}

分词器由如下几部分组成。

❑"char_filter":{}，——对应字符过滤部分。

❑"tokenizer":{}，——对应文本切分为分词部分。

❑"filter":{}，——对应分词后再过滤部分。

❑"analyzer":{}——对应分词器，包含上述三者。

然后来拆解问题，如下所示。
❑核心问题1：实际检索中，名字不带“，”，即逗号需要通过字符过滤掉。

方案：在char_filter阶段实现过滤。

❑核心问题2：基于什么进行分词？

方案：在Li，LeiLei；Han，MeiMei；的构成中，只能采用基于“；”的分词方式。

❑核心问题3：支持姓名颠倒后的查询，即LeileiLi也能被检索到。

方案：需要结合同义词实现。在分词后的过滤阶段，将LiLeiLei和LeiLeiLi设定为同义词。

实现方案

在这里插入图片描述

PUT my_index_0601
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "char_filter": {
        "my_char_filter": {
          "type": "mapping",
          "mappings": [
            ", => "
          ]
        }
      },
      "tokenizer": {
        "my_tokenizer": {
          "type": "pattern",
          "pattern": """\;"""
        }
      },
      "filter": {
        "my_synonym_filter": {
          "type": "synonym",
          "expand": true,
          "synonyms": [
            "leileili  => lileilei",
            "meimeihan => hanmeimei"
          ]
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "tokenizer": "my_tokenizer",
          "char_filter": [
            "my_char_filter"
          ],
          "filter": [
            "lowercase",
            "my_synonym_filter"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer"
      }
    }
  }
}

POST my_index_0601/_analyze
{
  "analyzer": "my_analyzer",
  "text": "Li,LeiLei;Han,MeiMei"
}

POST my_index_0601/_analyze
{
  "analyzer": "my_analyzer",
  "text": "LeiLei,Li;MeiMei,Han"
}


####批量写入数据
POST my_index_0601/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"name":"Li,LeiLei;Han,MeiMei"}
{"index":{"_id":2}}
{"name": "LeiLei,Li;MeiMei,Han"}


POST my_index_0601/_search
{
  "query": {
    "match_phrase": {
      "name": "lileilei"
    }
  }
}

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