Elasticsearch教程(35) ik中文分词器+pinyin拼音分词器+同义词

1. 前言

闲来无事，发现上一篇ES博客还是去年9月份写的中文ik分词器 pinyin 首字母 search_as_you_type 组合使用，该篇文章还挖了一个大坑没有填，快一年了，是时候填下坑了。

2. 期望的效果

针对股票查询这个特点场景，再结合一般使用者的搜索习惯，暂时确定如下7种期望效果。

2.1 中文名称

2.2 全称拼音首字母

2.3 中文简称

2.4 简称拼音首字母

2.5 拼音

2.6 中文+拼音

2.7 股票编号

3. 放弃search_as_you_type类型

上一篇博客Elasticsearch教程(34)中介绍了search_as_you_type类型，通过反复的实验验证，感觉search_as_you_type类型并不符合当前的场景，主要是不够灵活，对于简称“中行”、“建行”的支持不好。所以放弃使用它了，转而使用IK分词器 + pinyin分词器。
search_as_you_type类型对“建设银行”的处理如下：

下面对name = "建设银行"这个短语分析

4. pinyin分词器的多音字的错误修改

网上关于pinyin分词器的安装和使用的博客特别多，这里我就不赘述了。但是我得说一个非常重要的问题，目前我写博客时最新的版本8.x还是有这样的问题。虽然GitHub上，已经有人提出了这个Issue，但是目前还没有修复，所以我们就自己动手手动改改吧。

就是多音字“银行”的“行”，pinyin分词器会把“yin hang”错误的转成“yin xing”，当你测试“中国银行”时它是对的，但是“建设银行”时就又错了。不信的话你自己试试看。

这个时候需要修改下图中的jar包解压出来

然后修改如下图中文件polyphone.txt，注意千万不要一下子把"yin xing"替换成"yin hang"。

因为“隐形”、“银杏”这些词的拼音就是"yin xing"。这个你需要手动一个一个看好了改，我不确定这个问题是nlp-lang的问题还是pinyin分词器作者改的问题，我看nlp-lang1.7的源代码这个文件里“银行”确实是对的"yin hang"。

改好后，再重新打成nlp-lang-1.7.jar包，替换上图的那个nlp-lang-1.7.jar文件，然后重启ES就行啦。

5. 配置同义词文件和自定义字典

1 同义词

在ES的config目录下，新建analysis文件夹，再创建synonyms.txt，配置如下同义词

建设银行,建行
中国银行,中行
中信证券,中信,中证
中水渔业,中渔,中水
苏州科达,科达

2 自定义字典

在ik的config目录下创建ext.dic文本文件，添加一些自定义的扩展词

修改如下的配置文件，指定扩展字典的文件名

上面操作执行好了后，一定要重启ES，否则是不生效的。

6. 设计ES文档结构

ES的文档设计如下，这就是一个简单的以学习为目的实验性设计，所以设计很简陋。

• 别人博客会设计tokenizer为ik，filter为pinyin，但是我实验下来不是很理想(针对我的场景而言)
• 对于ik和pinyin我是分开的，中文+pinyin时用"name.pinyin"，纯中文用"name.ik"或"name"
• 对于name主字段，“analyzer”:“standard”，原因我在上篇博客解释了，有使用的场景
• 对于name子字段，"keyword"特殊情况使用
• “firstLetter”，“shortName”，"shortNameFirstLetter"在代码中我没有用到，考虑后期优化先加着
• 对于无需聚合和排序的keyword，加下"doc_values":false，出于性能优化的目的

PUT pigg_stock_base
{
    "settings":{
        "analysis":{
            "analyzer":{
                "pinyin_analyzer":{
                    "tokenizer":"my_pinyin"
                },
                "ik_max_syno":{
                    "tokenizer":"ik_max_word",
                    "filter":"my_synonym"
                },
                "ik_smart_syno":{
                    "tokenizer":"ik_smart",
                    "filter":"my_synonym"
                }
            },
            "tokenizer":{
                "my_pinyin":{
                    "type":"pinyin",
                    "keep_first_letter":true,
                    "keep_separate_first_letter":true,
                    "keep_full_pinyin":true,
                    "keep_original":false,
                    "limit_first_letter_length":16,
                    "lowercase":true,
                    "remove_duplicated_term":true
                }
            },
            "filter":{
                "my_synonym":{
                    "type":"synonym",
                    "synonyms_path":"analysis/synonyms.txt"
                }
            }
        }
    },
    "mappings":{
        "properties":{
            "name":{
                "type":"text",
                "analyzer":"standard",
                "fields":{
                    "keyword":{
                        "type":"keyword",
                        "ignore_above":256,
                        "doc_values":false
                    },
                    "pinyin":{
                        "type":"text",
                        "analyzer":"pinyin_analyzer"
                    },
                    "ik":{
                        "type":"text",
                        "analyzer":"ik_max_syno",
                        "search_analyzer":"ik_smart_syno"
                    }
                }
            },
            "firstLetter":{
                "type":"keyword",
                "doc_values":false
            },
            "shortName":{
                "type":"keyword",
                "doc_values":false
            },
            "shortNameFirstLetter":{
                "type":"keyword",
                "doc_values":false
            },
            "code":{
                "type":"keyword"
            }
        }
    }
}

插入测试数据

PUT pigg_stock_base/_doc/1
{
  "name": "中国银行",
  "firstLetter": "zgyh",
  "shortName": ["中行"],
  "shortNameFirstLetter": ["zh"],
  "code": "601988"
}

PUT pigg_stock_base/_doc/2
{
  "name": "中国石油",
  "firstLetter": "zgsy",
  "shortName": ["中石油"],
  "shortNameFirstLetter": ["zsy"],
  "code": "601857"
}

PUT pigg_stock_base/_doc/3
{
  "name": "建设银行",
  "firstLetter": "jsyh",
  "shortName": ["建行"],
  "shortNameFirstLetter": ["jh"],
  "code": "601939"
}

PUT pigg_stock_base/_doc/4
{
  "name": "中信证券",
  "firstLetter": "zxzq",
  "shortName": ["中信","中证"],
  "shortNameFirstLetter": ["zx","zz"],
  "code": "600030"
}

PUT pigg_stock_base/_doc/5
{
  "name": "中信建设",
  "firstLetter": "zxjs",
  "shortName": [],
  "shortNameFirstLetter": [],
  "code": "601066"
}

PUT pigg_stock_base/_doc/6
{
  "name": "中水渔业",
  "firstLetter": "zsyy",
  "shortName": ["中水"],
  "shortNameFirstLetter": ["zs"],
  "code": "000798"
}

7. 测试查询DSL语句

GET pigg_stock_base/_search
{
  "query": {
    "match": {
        "name": {
        "query": "中水渔业",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

GET pigg_stock_base/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name.pinyin": {
        "query": "中国银行",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

GET pigg_stock_base/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name.ik": {
        "query": "建设银行",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

GET pigg_stock_base/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": {
        "query": "中国银",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

GET pigg_stock_base/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name.pinyin": {
        "query": "中国银",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

GET pigg_stock_base/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name.pinyin": {
        "query": "中国yh",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

GET pigg_stock_base/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name.pinyin": {
        "query": "中国yinh",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

GET pigg_stock_base/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name.pinyin": {
        "query": "中国yinhang",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

GET pigg_stock_base/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name.pinyin": {
        "query": "zgyh",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

GET pigg_stock_base/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name.pinyin": {
        "query": "yh",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

8. 代码

对于后端代码我就不放了，因为是学习ES的代码，有很多地方要优化，我拼接ES查询语句用的是之前我博客Elasticsearch教程(27) ES拼接查询条件的工具类提到的工具，这次又加了matchAnd，主要是为了提供如下的查询：

GET pigg_stock_base/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "name": {
        "query": "中银行",
        "operator": "and"
      }
    }
  }
}

前端我用的Vue3 + Element-Plus，其实今年我的学习的目标是啥也可以不学，但是一定要把Vue3学会使用。

<script lang="ts">
export default {
  name: "StockBase"
}
</script>

<template>
  <div class="app-container">
    <el-select
        filterable
        remote
        reserve-keyword
        placeholder="中文/首字母/拼音/代码"
        :remote-method="handleSearch"
        :loading="loading"
    >
      <el-option
          v-for="item in options"
          :key="item.code"
          :label="item.name + '(' + item.code + ')'"
          :value="item.id"
      />
    </el-select>
  </div>
</template>

<script setup lang="ts">
import {ref, reactive} from 'vue'
import {listStockBaseByKeyword} from '@/api/system/stockBase';
import {StockBase} from "@/types/api/system/stockBase";

const loading = ref(false);
const options = ref<StockBase[]>([])

//const dataState = reactive({});

function handleSearch(keyword: string) {
  if (keyword) {
    loading.value = true;
    setTimeout(() => {
      loading.value = false
      listStockBaseByKeyword(keyword).then(({data}) => {
            options.value = data
          }
      );
    }, 200)
  } else {
    options.value = []
  }
}
</script>

<style scoped>

</style>

9. 结语

这个功能主要是为了学习ES的分词器的使用，后端代码有很多优化的地方，比如考虑用ES的异步查询或折叠查询collapse，所以没有必要放后端代码。

还有前端Vue3真的很重要，比Vue2添加了不少功能，光看文档不动手是没有用的，只有不断写页面才能真的学会前端。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-406344.html

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