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ElasticSearch 基础（七）之分析器

7月前 作者：云三木 分类：Toy博客 阅读(32) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ElasticSearch 基础（七）之分析器。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

就 ES 基础部分来说这暂时就是最后一篇的文章，写完之后就会学习 MQ 了。本篇内容简单了解 ES 的分析器，最重要的还是根据自己需求去定制自定义分析器，自定义分析器自行了解，这里只是基础。其他比较重要的就是中文分词器了，只需要知道常用的几种中文分词器就可以了。

一、什么是分析器（analyzer）

无论是内置的分析器，还是自定义的分析器，都是由一个分词器（tokenizers） 、0或多个词项过滤器（token filters）、0或多个字符过滤器（character filters）组成。

ElasticSearch 基础（七）之分析器

  • 分词器（tokenizer）：用于定义切词 (分词)逻辑。
  • 词项过滤器（token tilter）：用于对分词之后的单个词项的处理逻辑。
  • 字符过滤器（character filter）：用于处理单个字符。

在实际使用中我们大多数听到的都是分词器，原本是因为过滤器用到的很少，所以在叫法上几乎分析器等价于分词器了。而且分词的结果经常与高亮结合使用。

  • 在ElasticSearch引擎中，分析器的任务是 分析（analyze） 文本数据，分析是分词，规范化文本的意思，其工作流程是：

    • 首先，字符过滤器对 分析（analyzed） 文本进行过滤和处理，例如：从原始文本中移除HTML标记，根据字符映射替换文本等。
    • 过滤之后的文本被分词器接收，分词器把文本分割成标记流，也就是一个接一个的标记。
    • 标记过滤器对标记流进行过滤处理，例如：移除停用词，把词转换成其词干形式，把词转换成其同义词等。
    • 过滤之后的标记流被存储在倒排索引中。

  • ElasticSearch引擎在收到用户的查询请求时，会使用分析器对查询条件进行分析，根据分析的结构，重新构造查询，以搜索倒排索引，完成全文搜索请求，

分析器的处理过程发生在 创建倒排索引时 和 搜索时 两个时期，创建和搜索时使用的分词器规则一致，才可以搜索到准确的数据。

二、字符过滤器（character filter）

Elasticsearch 有许多内置的字符过滤器，可用于构建自定义分析器。

参考：Elasticsearch：分析器中的 character filter 介绍

1、html strip 字符过滤器

html_strip 字符过滤器去除像 <b> 这样的 HTML 元素并解码成像 & 这样的 HTML 实体。

POST _analyze
{
  "text":"<h1>Where is my cheese?</h1>",
  "tokenizer": "standard", 
  "char_filter": ["html_strip"]
}
//返回：
{
  "tokens": [
    {
      "token": "Where",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 9,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "is",
      "start_offset": 10,
      "end_offset": 12,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "my",
      "start_offset": 13,
      "end_offset": 15,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "cheese",
      "start_offset": 16,
      "end_offset": 22,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 3
    }
  ]
}

字符过滤器只是从输入字段中剥离 <h1> 标签，但是有时候一些标签需要保留，例如：业务需求可能是从句子中去除 <h1> 标签，但保留预格式化 (<pre>) 标签；这时候就需要使用所需的自定义分析器去创建索引。

PUT <index>
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {									# 这这里设置分析器
        "ANALYZER_NAME":{							# 分析器名
          "tokenizer":"TOKENIZER", 					# 设置分词器
          "char_filter":["CHAR_FILTER_NAME"]		# 设置过滤器
        }
      },
      "char_filter": {								# 这里设置过滤器
        "CHAR_FILTER_NAME":{						# 过滤器名
          "type":"FILTER",							# 设置过滤器类型
          "escaped_tags":["html标签","pre","br", "...."] # 需要保留的标签
        }
      }
    }
  }
}

2、mapping 字符过滤器

mapping 字符过滤器用指定的替换替换任何出现的指定字符串。

POST _analyze
{
  "text": "I am from CN",
  "char_filter": [
    {
      "type": "mapping",
      "mappings": [
        "CN => 中国"
      ]
    }
  ]
}
//返回：
{
  "tokens": [
    {
      "token": "I am from 中国",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 12,
      "type": "word",
      "position": 0
    }
  ]
}

自定义分析器创建索引：

PUT <index>
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "ANALYZER_NAME": { 						# 分析器名
          "tokenizer": "TOKENIZER",				# 选择分词器
          "char_filter": [						# 选择过滤器
            "CHAR_FILTER_NAME" 			
          ]
        }
      },
      "char_filter": {
        "CHAR_FILTER_NAME": { 					# 过滤器名
          "type": "FILTER",						# 设置过滤器类型
          "mappings": [ 						# 替换配置
            ...
          ]
        }
      }
    }
  }
}

3、patter replace 字符过滤器

pattern_replace 字符过滤器用指定的字符替换与正则表达式匹配的任何字符。

PUT <index>
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "ANALYZER_NAME":{ 
          "tokenizer":"keyword",
          "char_filter":["CHAR_FILTER_NAME"] 
        }
      },
      "char_filter": { 
        "CHAR_FILTER_NAME":{ 
          "type":"FILTER", 
          "pattern":"被替换字符", 
          "replacement":"替换后的字符" 
        }
      }
    }
  }
}

三、分词器（tokenizers）

分词器（tokenizers）是对文本进行分析处理的一种手段，基本处理逻辑为按照预先制定的分词规则，把原始文档分割成若干更小粒度的词项（term），粒度大小取决于分词器规则。

设置分词器：

PUT /<index>
{
  "settings": {}, # 可在 analysis 下设置自定义分词器
  "mappings": {
    "properties": {
      "FIELD_NAME":{
        "type": "text",
        "analyzer": "standard|letter|whitespace|lowercase|..." 	# 指定分词器
      }
    }
  }
}

下面简单介绍几个常用的系统默认分词器：

1、standard tokenizer（标准分词器）

标准分词器类型是 standard，用于大多数欧洲语言，使用 unicode文本分割算法 对文档进行分词。

//测试：
GET /_analyze
{
  "tokenizer" : "standard",
  "text" : "I am from CN"
}
//分词结果：
{
  "tokens": [
    {
      "token": "I",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "am",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 4,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "from",
      "start_offset": 5,
      "end_offset": 9,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "CN",
      "start_offset": 10,
      "end_offset": 12,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 3
    }
  ]
}

2、letter tokenizer（字母分词器）

字符分词器类型是 letter，在非字母位置上分割文本，这就是说，根据相邻的词之间是否存在非字母（例如空格，逗号等）的字符，对文本进行分词，对大多数欧洲语言非常有用。

//测试：
GET /_analyze
{
  "tokenizer" : "letter",
  "text" : "I'm from CN"
}
//分词结果：
{
  "tokens": [
    {
      "token": "I",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "word",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "m",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 3,
      "type": "word",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "from",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 8,
      "type": "word",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "CN",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 11,
      "type": "word",
      "position": 3
    }
  ]
}

3、whitespace tokenizer（空格分词器）

空格分词类型是 whitespace，在空格处分割文本。

GET /_analyze
{
  "tokenizer" : "whitespace",
  "text" : "I'm from CN"
}
//分词结果：
{
  "tokens": [
    {
      "token": "I'm",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 3,
      "type": "word",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "from",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 8,
      "type": "word",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "CN",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 11,
      "type": "word",
      "position": 2
    }
  ]
}

4、lowercase tokenizer（小写分词器）

小写分词器类型是 lowercase，在非字母位置上分割文本，并把分词转换为小写形式，功能上是 letter tokenizer 和 lower case token filter 的结合，但是性能更高，一次性完成两个任务。

GET /_analyze
{
  "tokenizer" : "lowercase",
  "text" : "I'm from CN"
}
//分词结果：
{
  "tokens": [
    {
      "token": "i",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "word",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "m",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 3,
      "type": "word",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "from",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 8,
      "type": "word",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "cn",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 11,
      "type": "word",
      "position": 3
    }
  ]
}

5、classic tokenizer（经典分词器）

经典分词器类型是 classic ，基于语法规则对文本进行分词，对英语文档分词非常有用，在处理首字母缩写，公司名称，邮件地址和Internet主机名上效果非常好。

GET /_analyze
{
  "tokenizer" : "classic",
  "text" : "I'm from CN"
}
// 分词结果：
{
  "tokens": [
    {
      "token": "I'm",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 3,
      "type": "<APOSTROPHE>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "from",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 8,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "CN",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 11,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    }
  ]
}

6、其他分词器

等其它多种分词器，这里不再一一列出，因为不是经常用的。

其它分词器参考官网：Tokenizer。

四、词项过滤器（token filter）

1、ASCII folding token filter（ASCII折叠分词过滤器）

将不在 Basic Latin Unicode 块中的字母、数字和符号字符（前 127 个 ASCII 字符）转换为它们的 ASCII 等效字符（如果存在）。 例如，过滤器将 à 更改为 a。

GET /_analyze
{
  "tokenizer" : "standard",
  "filter" : ["asciifolding"],
  "text" : "açaí à la carte"
}
//返回：
{
  "tokens": [
    {
      "token": "acai",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 4,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "a",
      "start_offset": 5,
      "end_offset": 6,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "la",
      "start_offset": 7,
      "end_offset": 9,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "carte",
      "start_offset": 10,
      "end_offset": 15,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 3
    }
  ]
}

2、length token filter（长度标记过滤器）

删除比指定字符长度更短或更长的标记，它是可配置的，我们可以在settings中设置。 例如，你可以使用长度过滤器来排除短于 2 个字符的标记和长于 5 个字符的标记。

GET _analyze
{
  "tokenizer": "whitespace",
  "filter": [
    {
      "type": "length",
      "min": 0,
      "max": 4
    }
  ],
  "text": "the quick brown fox jumps over the lazy dog"
}
//返回：
{
  "tokens": [
    {
      "token": "the",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 3,
      "type": "word",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "fox",
      "start_offset": 16,
      "end_offset": 19,
      "type": "word",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "over",
      "start_offset": 26,
      "end_offset": 30,
      "type": "word",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "the",
      "start_offset": 31,
      "end_offset": 34,
      "type": "word",
      "position": 6
    },
    {
      "token": "lazy",
      "start_offset": 35,
      "end_offset": 39,
      "type": "word",
      "position": 7
    },
    {
      "token": "dog",
      "start_offset": 40,
      "end_offset": 43,
      "type": "word",
      "position": 8
    }
  ]
}

3、lowercase token filter（小写分词过滤器）

将分词规范化为小写，它通过language参数支持希腊语、爱尔兰语和土耳其语小写标记过滤器。

GET _analyze
{
  "tokenizer" : "standard",
  "filter" : ["lowercase"],
  "text" : "THE Quick FoX JUMPs"
}
//返回：
{
  "tokens": [
    {
      "token": "the",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 3,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "quick",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 9,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "fox",
      "start_offset": 10,
      "end_offset": 13,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "jumps",
      "start_offset": 14,
      "end_offset": 19,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 3
    }
  ]
}

4、uppercase token filter（大写分词过滤器）

将分词规范为大写。

GET _analyze
{
  "tokenizer" : "standard",
  "filter" : ["uppercase"],
  "text" : "the Quick FoX JUMPs"
}
//返回：
{
  "tokens": [
    {
      "token": "THE",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 3,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "QUICK",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 9,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "FOX",
      "start_offset": 10,
      "end_offset": 13,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "JUMPS",
      "start_offset": 14,
      "end_offset": 19,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 3
    }
  ]
}

5、其他词项过滤器

其余分词过滤器不一一列举。详情参见 官网。

五、中文分词器

中文分词器主要介绍 IK 分词器 和 拼音分词器。

1、ik分词器 - 常用

安装参考：Elasticsearch：IK 中文分词器。

IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。

  • 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，支持细粒度和最大词长两种切分模式；
  • 具有83万字/秒（1600KB/S）的高速处理能力。
  • 采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母、数字、中文词汇等分词处理，兼容韩文、日文字符优化的词典存储，更小的内存占用。
  • 支持用户词典扩展定义，针对Lucene全文检索优化的查询分析器 IKQueryParser；
  • 引入简单搜索表达式，采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。


ik 的分词粒度：

  • ik_max_word：会将文本做较细粒度的拆分，例如「我爱北京天安门」会被拆分为「我、爱、北京、天安门、天安、门」，会穷尽各种可能的组合。
  • ik_smart：会将文本做简单粗粒度的拆分，例如「我爱北京天安门」会被拆分为「我、爱、北京、天安门」。
GET /_analyze
{
  "analyzer" : "ik_max_word|ik_smart",
  "text" : "我爱北京天安门"
}

2、拼音分词器

安装使用参考：Elasticsearch：Pinyin 分词器。

拼音分词器可以让用户输入拼音，就能查找到相关的关键词。比如在某个商城搜索中，输入yonghui，就能匹配到永辉。

3、简体繁体转换分词器

安装使用参考：Elasticsearch：简体繁体转换分词器 - STConvert analysis。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-490240.html

到了这里，关于ElasticSearch 基础（七）之分析器的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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    设计并实现一个包含预处理功能的词法分析程序，加深对编译中词法分析过程的理解。 输入：所给文法的源程序字符串。 输出：二元组（syn,token或sum）构成的序列。其中，  syn为单词种别码。  Token为存放的单词自身字符串。  Sum为整型常量。 具体实现时，可以将单词的二

    2024年02月08日
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  • Lex 生成一个词法分析器

    Lex 生成一个词法分析器

     lex 通过输入一个.l 文件生成一个lex.yy.c 文件，然后通过c 编译器编译成一个可执行的词法分析器。 该词法分析器扫描输入源文件，生成一个token 符号流给后面语法分析器使用。   .l 文件的结构， 分成三个部分，声明， 转换规则， 自定义规则。 三个部分由%%分割 声明段，

    2024年02月19日
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  • 词法分析器的设计与实现

    词法分析器的设计与实现

    1.1、实验目的         加深对词法分析器的工作过程的理解；加强对词法分析方法的掌握；能够采用一种编程语言实现简单的词法分析程序；能够使用自己编写的分析程序对简单的程序段进行词法分析。 1.2、实验要求         1）对单词的构词规则有明确的定义；      

    2024年02月13日
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