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ElasticSearch 分词器

作者: 博学谷狂野架构师

只分享干货、不吹水，让我们一起加油！😄

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)的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 Filters，Tokenizer 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setting的analysis.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_smart	ik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_word	ik_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 Case 的 Tokenizer，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的

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type为custom，tokenizer为standard，char_filter为hmtl_strip,filter定义了两个分别为：lowercase和asciifolding

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/config
echo "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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