ElasticSearch 分词器

  • 作者: 博学谷狂野架构师
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概述

分词器的主要作用将用户输入的一段文本,按照一定逻辑,分析成多个词语的一种工具

什么是分词器

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。

举一个分词简单的例子:比如你输入 Mastering Elasticsearch,会自动帮你分成两个单词,一个是 mastering,另一个是 elasticsearch,可以看出单词也被转化成了小写的。

分词器的构成

分词器是专门处理分词的组件,分词器由以下三部分组成:

组成部分character filter

接收原字符流,通过添加、删除或者替换操作改变原字符流

例如:去除文本中的html标签,或者将罗马数字转换成阿拉伯数字等。一个字符过滤器可以有零个或者多个

tokenizer

简单的说就是将一整段文本拆分成一个个的词。

例如拆分英文,通过空格能将句子拆分成一个个的词,但是对于中文来说,无法使用这种方式来实现。在一个分词器中,有且只有一个tokenizeer

token filters

将切分的单词添加、删除或者改变

例如将所有英文单词小写,或者将英文中的停词a删除等,在token filters中,不允许将token(分出的词)position或者offset改变。同时,在一个分词器中,可以有零个或者多个token filters.

分词顺序

同时 Analyzer 三个部分也是有顺序的,从图中可以看出,从上到下依次经过 Character FiltersTokenizer 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。

索引和搜索分词

文本分词会发生在两个地方:

  • 创建索引:当索引文档字符类型为text时,在建立索引时将会对该字段进行分词。
  • 搜索:当对一个text类型的字段进行全文检索时,会对用户输入的文本进行分词。

配置分词器

默认ES使用standard analyzer,如果默认的分词器无法符合你的要求,可以自己配置

分词器测试

可以通过_analyzerAPI来测试分词的效果。

COPY# 过滤html 标签POST _analyze{"tokenizer":"keyword", #原样输出"char_filter":["html_strip"], # 过滤html标签"text":"hello world"  # 输入的文本}

指定分词器使用地方

分词器的使用地方有两个:

  • 创建索引时
  • 进行搜索时

创建索引时指定分词器

如果设置手动设置了分词器,ES将按照下面顺序来确定使用哪个分词器:

  • 先判断字段是否有设置分词器,如果有,则使用字段属性上的分词器设置
  • 如果设置了analysis.analyzer.default,则使用该设置的分词器
  • 如果上面两个都未设置,则使用默认的standard分词器

字段指定分词器

为title属性指定分词器

COPYPUT my_index{  "mappings": {    "properties": {      "title":{        "type":"text",        "analyzer": "whitespace"      }    }  }}

设置默认分词器

COPYPUT my_index{  "settings": {    "analysis": {      "analyzer": {        "default":{          "type":"simple"        }      }    }  }}

搜索时如何确定分词器

在搜索时,通过下面参数依次检查搜索时使用的分词器:

  • 搜索时指定analyzer参数
  • 创建mapping时指定字段的search_analyzer属性
  • 创建索引时指定settinganalysis.analyzer.default_search
  • 查看创建索引时字段指定的analyzer属性
  • 如果上面几种都未设置,则使用默认的standard分词器。

指定analyzer

搜索时指定analyzer查询参数

COPYGET my_index/_search{  "query": {    "match": {      "message": {        "query": "Quick foxes",        "analyzer": "stop"      }    }  }}

指定字段analyzer

COPYPUT my_index{  "mappings": {    "properties": {      "title":{        "type":"text",        "analyzer": "whitespace",        "search_analyzer": "simple"      }    }  }}

指定默认default_seach

COPYPUT my_index{  "settings": {    "analysis": {      "analyzer": {        "default":{          "type":"simple"        },        "default_seach":{          "type":"whitespace"        }      }    }  }}

内置分词器

es在索引文档时,会通过各种类型 Analyzer 对text类型字段做分析,

不同的 Analyzer 会有不同的分词结果,内置的分词器有以下几种,基本上内置的 Analyzer 包括 Language Analyzers 在内,对中文的分词都不够友好,中文分词需要安装其它 Analyzer

分析器描述分词对象结果
standard标准分析器是默认的分析器,如果没有指定,则使用该分析器。它提供了基于文法的标记化(基于 Unicode 文本分割算法,如 Unicode 标准附件 # 29所规定) ,并且对大多数语言都有效。The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone.[ the, 2, quick, brown, foxes, jumped, over, the, lazy, dog’s, bone ]
simple简单分析器将文本分解为任何非字母字符的标记,如数字、空格、连字符和撇号、放弃非字母字符,并将大写字母更改为小写字母。The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone.[ the, quick, brown, foxes, jumped, over, the, lazy, dog, s, bone ]
whitespace空格分析器在遇到空白字符时将文本分解为术语The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone.[ The, 2, QUICK, Brown-Foxes, jumped, over, the, lazy, dog’s, bone. ]
stop停止分析器与简单分析器相同,但增加了删除停止字的支持。默认使用的是 _english_ 停止词。The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone.[ quick, brown, foxes, jumped, over, lazy, dog, s, bone ]
keyword不分词,把整个字段当做一个整体返回The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone.[The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone.]
pattern模式分析器使用正则表达式将文本拆分为术语。正则表达式应该匹配令牌分隔符,而不是令牌本身。正则表达式默认为 w+ (或所有非单词字符)。The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog’s bone.[ the, 2, quick, brown, foxes, jumped, over, the, lazy, dog, s, bone ]
多种西语系 arabic, armenian, basque, bengali, brazilian, bulgarian, catalan, cjk, czech, danish, dutch, english等等一组旨在分析特定语言文本的分析程序。

中文扩展分析器

中文分词器最简单的是ik分词器,还有jieba分词,哈工大分词器等

分词器描述分词对象结果
ik_smartik分词器中的简单分词器,支持自定义字典,远程字典学如逆水行舟,不进则退[学如逆水行舟,不进则退]
ik_max_wordik_分词器的全量分词器,支持自定义字典,远程字典学如逆水行舟,不进则退[学如逆水行舟,学如逆水,逆水行舟,逆水,行舟,不进则退,不进,则,退]

词语分词标准分词器(Standard Tokenizer)

根据standardUnicode文本分段算法的定义,将文本划分为多个单词边界的上的术语

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

使用案例

下面使用 Kibana 看一下它是怎么样进行工作的

原始内容

COPYIn 2020, Java is the best language in the world.

测试分词

在 Kibana 的开发工具(Dev Tools)中指定 Analyzer 为 standard,并输入文本 In 2020, Java is the best language in the world.,然后我们运行一下:

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "standard"}

可以看出是按照空格、非字母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。

可配置项

选项描述
max_token_length最大令牌长度。如果看到令牌超过此长度,则将其max_token_length间隔分割。默认为255。
stopwords预定义的停用词列表,例如english或包含停用词列表的数组。默认为none。
stopwords_path包含停用词的文件的路径。
COPY{    "settings": {        "analysis": {            "analyzer": {                "my_english_analyzer": {                    "type": "standard",                    "max_token_length": 5,                    "stopwords": "_english_"                }            }        }    }}

简单分词器(Letter Tokenizer)

当simple分析器遇到非字母的字符时,它会将文本划分为多个术语,它小写所有术语,对于中文和亚洲很多国家的语言来说是无用的

它只包括了 Lower CaseTokenizer,它会按照非字母切分非字母的会被去除,最后对切分好的做转小写处理,然后接着用刚才的输入文本,分词器换成 simple 来进行分词,运行结果如下:

使用案例原始内容

COPYIn 2020, Java is the best language in the world.

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "simple"}

空白分词器(Whitespace Tokenizer)

它非常简单,根据名称也可以看出是按照空格进行切分

该whitespace分析仪将文本分为方面每当遇到任何空白字符,和上面的分词器不同,空白分词器默认并不会将内容转换为小写。

使用案例原始内容

COPYIn 2020, Java is the best language in the world.

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "whitespace"}

电子邮件分词器(UAX URL Email Tokenizer)

此分词器主要是针对email和url地址进行关键内容的标记。

使用案例原始内容

COPY"Email me at john.smith@global-international.com"

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"Email me at john.smith@global-international.com",  "tokenizer": "uax_url_email"}

可配置项

max_token_length最大令牌长度。如果看到令牌超过此长度,则将其max_token_length间隔分割。默认为255

COPY{    "settings": {        "analysis": {            "analyzer": {                "my_english_analyzer": {                    "type": "standard",                    "max_token_length": 5                }            }        }    }}

经典分词器(Classic Tokenizer)

可对首字母缩写词,公司名称,电子邮件地址和互联网主机名进行特殊处理,但是,这些规则并不总是有效,并且此关键词生成器不适用于英语以外的大多数其他语言

特点

  • 它最多将标点符号拆分为单词,删除标点符号,但是,不带空格的点被认为是查询关键词的一部分
  • 此分词器可以将邮件地址和URL地址识别为查询的term(词条)

使用案例原始内容

COPY"The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone.",  "analyzer": "classic"}

可配置项

max_token_length最大令牌长度。如果看到令牌超过此长度,则将其max_token_length间隔分割。默认为255。

COPY{    "settings": {        "analysis": {            "analyzer": {                "my_analyzer": {                    "tokenizer": "my_tokenizer"                }            },            "tokenizer": {                "my_tokenizer": {                    "type": "classic",                    "max_token_length": 5                }            }        }    }}

结构化文本分词关键词分词器(Keyword Tokenizer)

它其实不做分词处理,只是将输入作为 Term 输出

关键词分词器其实是执行了一个空操作的分析,它将任何输入的文本作为一个单一的关键词输出。

使用案例原始内容

COPY"In 2020, Java is the best language in the world."

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "keyword"}

会发现前后内容根本没有发生改变,这也是这个分词器的作用,有些时候我们针对一个需要分词查询的字段进行查询的时候,可能并不希望查询条件被分词,这个时候就可以使用这个分词器,整个查询条件作为一个关键词使用

正则分词器(Pattern Tokenizer)

模式标记器使用 Java正则表达式。使用JAVA的正则表达式进行词语的拆分。

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,也就是非字母的符合进行切分的。

使用案例原始内容

COPY"In 2020, Java is the best language in the world."

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer": "patter"}

可配置项

正则分词器有以下的选项

选项描述
pattern正则表达式
flags正则表达式标识
lowercase是否使用小写词汇
stopwords停止词的列表。
stopwords_path定义停止词文件的路径。
COPY{    "settings": {        "analysis": {            "analyzer": {                "my_email_analyzer": {                    "type": "pattern",                    "pattern": "\\W|_",                    "lowercase": true                }            }        }    }}

路径分词器(Path Tokenizer)

可以对文件系统的路径样式的请求进行拆分,返回被拆分各个层级内容。

使用案例原始内容

COPY"/one/two/three"

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"/one/two/three",  "tokenizer":"path_hierarchy"}

可配置项

选项描述
delimiter用作路径分隔符的字符
replacement用于定界符的可选替换字符
buffer_size单次读取到术语缓冲区中的字符数。默认为1024。术语缓冲区将以该大小增长,直到所有文本都被消耗完为止。建议不要更改此设置。
reverse正向还是反向获取关键词
skip要忽略的内容
COPY{    "settings": {        "analysis": {            "analyzer": {                "my_analyzer": {                    "tokenizer": "my_tokenizer"                }            },            "tokenizer": {                "my_tokenizer": {                    "type": "path_hierarchy",                    "delimiter": "-",                    "replacement": "/",                    "skip": 2                }            }        }    }}

语言分词(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

支持语种

支持如下语种:

关键字语种
arabic美 /ˈærəbɪk/ 阿拉伯语
armenian美 /ɑːrˈmiːniən/ 亚美尼亚语
basque美 /bæsk,bɑːsk/ 巴斯克语
bengali美 /beŋˈɡɑːli/ 孟加拉语
brazilian美 /brəˈzɪliən/ 巴西语
bulgarian美 /bʌlˈɡeriən/ 保加利亚语
catalan美 /ˈkætəlæn/ 加泰罗尼亚语
cjk中日韩统一表意文字
czech美 /tʃek/ 捷克语
danish美 /ˈdeɪnɪʃ/ 丹麦语
dutch美 /dʌtʃ/ 荷兰语
english美 /ˈɪŋɡlɪʃ/ 英语
estonian美 /eˈstoʊniən/ 爱沙尼亚语
finnish美 /ˈfɪnɪʃ/ 芬兰语
french美 /frentʃ/ 法语
galician美 /ɡəˈlɪʃn/ 加里西亚语
german美 /ˈdʒɜːrmən/ 德语
greek美 /ɡriːk/ 希腊语
hindi美 /ˈhɪndi/ 北印度语
hungarian美 /hʌŋˈɡeriən/ 匈牙利语
indonesian美 /ˌɪndəˈniːʒn/ 印度尼西亚语
irish美 /ˈaɪrɪʃ/ 爱尔兰语
italian美 /ɪˈtæliən/ 意大利语
latvian美 /ˈlætviən/ 拉脱维亚语
lithuanian美 /ˌlɪθuˈeɪniən/ 立陶宛语
norwegian美 /nɔːrˈwiːdʒən/ 挪威语
persian/‘pɜːrʒən/ 波斯语
portuguese美 /ˌpɔːrtʃʊˈɡiːz/ 葡萄牙语
romanian美 /ro’menɪən/ 罗马尼亚语
russian美 /ˈrʌʃn/ 俄语
sorani索拉尼语
spanish美 /ˈspænɪʃ/ 西班牙语
swedish美 /ˈswiːdɪʃ/ 瑞典语
turkish美 /ˈtɜːrkɪʃ/ 土耳其语
thai美 /taɪ/ 泰语

使用案例

下面我们使用英语进行分析

原始内容

COPY"In 2020, Java is the best language in the world."

测试分词

COPYGET _analyze{  "text":"In 2020, Java is the best language in the world.",  "analyzer":"english"}

自定义分词器

当内置的分词器无法满足需求时,可以创建custom类型的分词器。

配置参数

参数描述
tokenizer内置或定制的tokenizer.(必须)
char_filter内置或定制的char_filter(非必须)
filter内置或定制的token filter(非必须)
position_increment_gap当值为文本数组时,设置改值会在文本的中间插入假空隙。设置该属性,对与后面的查询会有影响。默认该值为100.

创建索引

上面的示例中定义了一个名为my_custom_analyzer的分词器

该分词器的typecustomtokenizerstandardchar_filterhmtl_strip,filter定义了两个分别为:lowercaseasciifolding

COPYPUT my_index{  "settings": {    "analysis": {      "analyzer": {        "my_custom_analyzer":{          "type":"custom",          "tokenizer":"standard",          "char_filter":["html_strip"],          "filter":["lowercase","asciifolding"]        }      }    }  }}

使用案例原始内容

COPYIs this déjà vu?

测试分词

COPYPOST my_index/_analyze{  "text": "Is this déjà vu?",  "analyzer": "my_custom_analyzer"}

中文分词器IKAnalyzer

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

从2006年12月推出1.0版开始,IKAnalyzer已经推出了3个大版本,在 2012 版本中,IK 实现了简单的分词歧义排除算法,标志着 IK 分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化

使用IK分词器

IK提供了两个分词算法:

  • ik_smart:最少切分。
  • ik_max_word:最细粒度划分。

ik_smart使用案例原始内容

COPY传智教育的教学质量是杠杠的

测试分词

COPYGET _analyze{  "analyzer": "ik_smart",  "text": "传智教育的教学质量是杠杠的"}

ik_max_word使用案例原始内容

COPY传智教育的教学质量是杠杠的

测试分词

COPYGET _analyze{  "analyzer": "ik_max_word",  "text": "传智教育的教学质量是杠杠的"}

自定义词库

我们在使用IK分词器时会发现其实有时候分词的效果也并不是我们所期待的

问题描述

例如我们输入“传智教育的教学质量是杠杠的”,但是分词器会把“传智教育”进行拆开,分为了“传”,“智”,“教育”,但我们希望的是“传智教育”可以不被拆开

解决方案

对于以上的问题,我们只需要将自己要保留的词,加到我们的分词器的字典中即可

编辑字典内容

进入elasticsearch目录plugins/ik/config中,创建我们自己的字典文件yixin.dic,并添加内容:

COPYcd plugins/ik/configecho "传智教育" > custom.dic

扩展字典

进入我们的elasticsearch目录 :plugins/ik/config,打开IKAnalyzer.cfg.xml文件,进行如下配置:

COPYvi IKAnalyzer.cfg.xml#增加如下内容custom.dic

再次测试

重启ElasticSearch,再次使用kibana测试

COPYGET _analyze{  "analyzer": "ik_max_word",  "text": "传智教育的教学质量是杠杠的"}

可以发现,现在我们的词汇”传智教育”就不会被拆开了,达到我们想要的效果了

本文由传智教育博学谷狂野架构师教研团队发布。

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