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1. 中文分词器 IK分词器

1.1 分词器 analyzer

什么是分词器 analyzer

分词器是一个字符串解析拆分工具。其作用是分析写入的Document中的文本数据field，并将field数据拆分成一个个有完整含义的、不可拆分的单词。

作用：切分词语，normalization（提升recall召回率）

给你一段句子，然后将这段句子拆分成一个一个的单个的单词，同时对每个单词进行normalization（时态转换，单复数转换）

recall，召回率：搜索的时候，增加能够搜索到的结果的数量

analyzer 组成部分：

1. character filter：在一段文本进行分词之前，先进行预处理，比如说最常见的就是，过滤html标签（<span>hello<span> --> hello），& --> and（I&you --> I and you）

2. tokenizer：分词，hello you and me --> hello, you, and, me

3. token filter：lowercase，stop word，synonymom，dogs --> dog，liked --> like，Tom --> tom，a/the/an --> 干掉，mother --> mom，small --> little

一个分词器，很重要，将一段文本进行各种处理，最后处理好的结果才会拿去建立倒排索引。

内置分词器的介绍

要切分的语句：Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)

standard analyzer - 是Elasticsearch中的默认分词器。标准分词器，处理英语语法的分词器。切分后的key_words：set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5。这种分词器也是Elasticsearch中默认的分词器。切分过程中不会忽略停止词（如：the、a、an等）。会进行单词的大小写转换、过滤连接符（-）或括号等常见符号。

GET _analyze
{
 "text": "Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)",
 "analyzer": "standard"
}

simple analyzer - 简单分词器。切分后的key_words：set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans。就是将数据切分成一个个的单词。使用较少，经常会破坏英语语法。

GET _analyze
{
 "text": "Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)",
 "analyzer": "simple"
}

whitespace analyzer - 空白符分词器。切分后的key_words：Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)。就是根据空白符号切分数据。如：空格、制表符等。使用较少，经常会破坏英语语法。

GET _analyze
{
 "text": "Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)",
 "analyzer": "whitespace"
}

language analyzer - 语言分词器，如英语分词器（english）等。切分后的key_words：set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5。根据英语语法分词，会忽略停止词、转换大小写、单复数转换、时态转换等，应用分词器分词功能类似standard analyzer。

GET _analyze
{
 "text": "Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)",
 "analyzer": "english"
}

注意：Elasticsearch中提供的常用分词器都是英语相关的分词器，对中文的分词都是一字一词。

测试分词器

GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Text to analyze 80"
}

返回值：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "text",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "to",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "analyze",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 15,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "80",
      "start_offset" : 16,
      "end_offset" : 18,
      "type" : "<NUM>",
      "position" : 3
    }
  ]
}

token 实际存储的term 关键字

position 在此词条在原文本中的位置

start_offset/end_offset字符在原始字符串中的位置

修改分词器的设置

启用english停用词token filter

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "es_std": {
          "type": "standard",
          "stopwords": "_english_"
        }
      }
    }
  }
}

测试分词

GET /my_index/_analyze
{
  "analyzer": "standard", 
  "text": "a dog is in the house"
}

GET /my_index/_analyze
{
  "analyzer": "es_std",
  "text":"a dog is in the house"
}

定制化自己的分词器

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "char_filter": {
        "&_to_and": {
          "type": "mapping",
          "mappings": ["&=> and"]
        }
      },
      "filter": {
        "my_stopwords": {
          "type": "stop",
          "stopwords": ["the", "a"]
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "custom",
          "char_filter": ["html_strip", "&_to_and"],
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["lowercase", "my_stopwords"]
        }
      }
    }
  }
}

测试

GET /my_index/_analyze
{
  "analyzer": "my_analyzer",
  "text": "tom&jerry are a friend in the house, <a>, HAHA!!"
}

设置字段使用自定义分词器

PUT /my_index/_mapping/
{
  "properties": {
    "content": {
      "type": "text",
      "analyzer": "my_analyzer"
    }
  }
}

2. 中文分词器 IK分词器

• IKAnalyzer 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
• 是一个基于 Maven 构建的项目
• 具有 60 万字 秒的高速处理能力
• 支持用户词典扩展定义

2.1 Ik分词器安装使用

中文分词器

standard 分词器，仅适用于英文。

GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "中华人民共和国人民大会堂"
}

我们想要的效果是什么：中华人民共和国，人民大会堂

IK分词器就是目前最流行的es中文分词器

3. IK分词器安装

3.1 环境准备

Elasticsearch 要使用 ik，就要先构建 ik 的 jar包，这里要用到 maven 包管理工具，而 maven 需要java 环境，而 Elasticsearch 内置了jdk， 所以可以将JAVA_HOME设置为Elasticsearch 内置的jdk

1）设置JAVA_HOME

vim /etc/profile
# 在profile文件末尾添加
#java environment
export JAVA_HOME=/opt/elasticsearch-7.4.0/jdk
export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin

# 保存退出后，重新加载profile
source /etc/profile

2）下载maven安装包

wget http://mirror.cc.columbia.edu/pub/software/apache/maven/maven-3/3.1.1/binaries/apache-maven-3.1.1-bin.tar.gz  

3）解压maven安装包

tar xzf apache-maven-3.1.1-bin.tar.gz 

4）设置软连接

ln -s apache-maven-3.1.1 maven 

5）设置path

打开文件

 vim  /etc/profile.d/maven.sh

将下面的内容复制到文件，保存

export MAVEN_HOME=/opt/maven  
export PATH=${MAVEN_HOME}/bin:${PATH} 

设置好Maven的路径之后，需要运行下面的命令使其生效

source /etc/profile.d/maven.sh

6）验证maven是否安装成功

mvn -v

3.2 安装IK分词器

1）下载IK

wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/archive/v7.4.0.zip

执行如下图：

2）解压IK

由于这里是zip包不是gz包，所以我们需要使用unzip命令进行解压，如果本机环境没有安装unzip，请执行：

yum install zip 
yum install unzip

解压IK

unzip v7.4.0.zip

3）编译jar包

# 切换到 elasticsearch-analysis-ik-7.4.0目录
cd elasticsearch-analysis-ik-7.4.0/
#打包
mvn package

4） jar包移动

package执行完毕后会在当前目录下生成target/releases目录，将其中的elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip。拷贝到elasticsearch目录下的新建的目录plugins/analysis-ik，并解压

#切换目录
cd /opt/elasticsearch-7.4.0/plugins/
#新建目录
mkdir analysis-ik
cd analysis-ik
#执行拷贝
cp -R /opt/elasticsearch-analysis-ik-7.4.0/target/releases/elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip      /opt/elasticsearch-7.4.0/plugins/analysis-ik
#执行解压
unzip  /opt/elasticsearch-7.4.0/plugins/analysis-ik/elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip

5）拷贝辞典

将elasticsearch-analysis-ik-7.4.0目录下的config目录中的所有文件 拷贝到elasticsearch的config目录

cp -R /opt/elasticsearch-analysis-ik-7.4.0/config/*   /opt/elasticsearch-7.4.0/config

记得一定要重启Elasticsearch！！！

3.3 使用IK分词器

IK分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。

1、ik_max_word

会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“乒乓球明年总冠军”拆分为“乒乓球、乒乓、球、明年、总冠军、冠军。

#方式一ik_max_word
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "乒乓球明年总冠军"
}

ik_max_word分词器执行如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "乒乓球",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "乒乓",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "球",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "明年",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "总冠军",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "冠军",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    }
  ]
}

2、ik_smart
会做最粗粒度的拆分，比如会将“乒乓球明年总冠军”拆分为乒乓球、明年、总冠军。

#方式二ik_smart
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "乒乓球明年总冠军"
}

ik_smart分词器执行如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "乒乓球",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "明年",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "总冠军",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    }
  ]
}

由此可见 使用ik_smart可以将文本"text": "乒乓球明年总冠军"分成了【乒乓球】【明年】【总冠军】

这样看的话，这样的分词效果达到了我们的要求。

ik分词器基础知识

ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国，中华人民，中华，华人，人民共和国，人民大会堂，人民大会，大会堂”，会穷尽各种可能的组合；

ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国，人民大会堂”。

ik分词器的使用

存储时，使用ik_max_word，搜索时，使用ik_smart

PUT /my_index 
{
  "mappings": {
      "properties": {
        "text": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_smart"
        }
      }
  }
}

搜索

GET /my_index/_search?q=中华人民共和国人民大会堂

3.4 ik配置文件

ik配置文件

ik配置文件地址：es/plugins/ik/config目录

IKAnalyzer.cfg.xml：用来配置自定义词库

main.dic：ik原生内置的中文词库，总共有27万多条，只要是这些单词，都会被分在一起

preposition.dic: 介词

quantifier.dic：放了一些单位相关的词，量词

suffix.dic：放了一些后缀

surname.dic：中国的姓氏

stopword.dic：英文停用词

ik原生最重要的两个配置文件

main.dic：包含了原生的中文词语，会按照这个里面的词语去分词

stopword.dic：包含了英文的停用词

停用词，stopword

a the and at but

一般，像停用词，会在分词的时候，直接被干掉，不会建立在倒排索引中

自定义词库

（1）自己建立词库：每年都会涌现一些特殊的流行词，网红，蓝瘦香菇，喊麦，鬼畜，一般不会在ik的原生词典里

自己补充自己的最新的词语，到ik的词库里面

IKAnalyzer.cfg.xml：ext_dict，创建mydict.dic。

补充自己的词语，然后需要重启es，才能生效

（2）自己建立停用词库：比如了，的，啥，么，我们可能并不想去建立索引，让人家搜索

custom/ext_stopword.dic，已经有了常用的中文停用词，可以补充自己的停用词，然后重启es

3.5 使用mysql热更新 词库

热更新

每次都是在es的扩展词典中，手动添加新词语，很坑

（1）每次添加完，都要重启es才能生效，非常麻烦

（2）es是分布式的，可能有数百个节点，你不能每次都一个一个节点上面去修改

es不停机，直接我们在外部某个地方添加新的词语，es中立即热加载到这些新词语

热更新的方案

（1）基于ik分词器原生支持的热更新方案，部署一个web服务器，提供一个http接口，通过modified和tag两个http响应头，来提供词语的热更新

（2）修改ik分词器源码，然后手动支持从mysql中每隔一定时间，自动加载新的词库

用第二种方案，第一种，ik git社区官方都不建议采用，觉得不太稳定

步骤

1、下载源码

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

ik分词器，是个标准的java maven工程，直接导入eclipse就可以看到源码

2、修改源

org.wltea.analyzer.dic.Dictionary类，160行Dictionary单例类的初始化方法，在这里需要创建一个我们自定义的线程，并且启动它

org.wltea.analyzer.dic.HotDictReloadThread类：就是死循环，不断调用Dictionary.getSingleton().reLoadMainDict()，去重新加载词典

Dictionary类，399行：this.loadMySQLExtDict(); 加载mymsql字典。

Dictionary类，609行：this.loadMySQLStopwordDict();加载mysql停用词

config下jdbc-reload.properties。mysql配置文件

3、mvn package打包代码

target\releases\elasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip

4、解压缩ik压缩包

将mysql驱动jar，放入ik的目录下

5、修改jdbc相关配置

6、重启es

观察日志，日志中就会显示我们打印的那些东西，比如加载了什么配置，加载了什么词语，什么停用词

7、在mysql中添加词库与停用词

8、分词实验，验证热更新生效

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "播客"
}