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springboot集成ik分词器统计词频 elasticsearch ik分词器

Elasticsearch中,内置了很多分词器(analyzers),例如standard (标准分词器)、english (英文分词)和chinese (中文分词)。其中standard 就是无脑的一个一个词(汉字)切分,所以适用范围广,但是精准度低;english 对英文更加智能,可以识别单数负数,大小写,过滤stopwords(例如“the”这个词)等;chinese 效果很差;

1、elasticsearch官方默认的分词插件,对中文分词效果不理想。例如:

# curl 'http://172.16.32.69:9200/_analyze?pretty=true' -d '{"text":"这里是好记性不如烂笔头感叹号的博客园"}'

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "这",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "里",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
    }
    ........
  ]
}

总结

中文词语被分成了一个一个的汉字,这是因为使用了Elasticsearch中默认的标准分词器,这个分词器在处理中文的时候会把中文单词切分成一个一个的汉字,因此引入es之中文的分词器插件es-ik就能解决这个问题。

为何使用IK分词器?

    比如“西红柿”,按默认的标准分词器搜索“西西”、“西天”等都能出现西红柿的结果,此时对于电商而言搜索效果不理想,而按IK分词器搜索“西西”、“西天”等搜索结果为空

如何集成IK分词工具

第一步:下载es的IK插件:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases(选择对应的版本,IK版本与ES版本一致,建议直接    下载编译后的zip包;若是下载源码包,则需要自己编码打包mvn clean package生成zip包)如图:

springboot集成ik分词器统计词频 elasticsearch ik分词器,springboot集成ik分词器统计词频 elasticsearch ik分词器_elasticsearch,第1张

第二步:将下载的zip包(或自己编译后的包)拷贝至ES_HOME/plugins/ik(ps:ik目录没有的话自己新建一个就好),然后使用unzip命令解压

第四步:测试分词效果:

#curl 'http://172.16.32.48:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true' -d '{"text":"这里是好记性不如烂笔头感叹号的博客们"}'

出现以下情况,说明IK分词器安装生效。

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "这里是",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "这里",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "里",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "好记",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "记性",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    }
    ........
  ]
}

 

IK分词器使用

首先确保IK插件安装成功(安装文档:),然后在创建mapping时,设置IK分词器,设置analyzer和search_analyzer;在java api搜索中将不用再关注IK分词器的事情,原有代码可以不做任何修改。例:

1.create a index

curl -XPUT http://localhost:9200/class

2.create a mapping

curl -XPOST http://localhost:9200/class/student/_mapping -d'
{
    "student": {
        "properties": {
            "name": {
                "type": "text",
                "analyzer": "ik_max_word",
                "search_analyzer": "ik_smart"
            },
            "age": {
                "type": "long"
            }
        }
    }
}'

3.index some docs

curl -XPOST http://localhost:9200/class/student/1 -d'
{"name":"菠菜","age":"10"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/class/student/2 -d'
{"name":"芹菜","age":"65"}'
curl -XPOST http://localhost:9200/class/student/3 -d'
{"name":"大萝卜 大菠菜","age":"89"}
'

4.query

curl -XPOST http://localhost:9200/class/student/_search  -d'
{
    "query" : { "match" : { "name" : "芹菜" } }
}
'

Result

{

	"took":  3,
	"timed_out":  false,
	"_shards":  {
		"total":  5,
		"successful":  5,
		"failed":  0
	},
	"hits":  {
		"total":  1,
		"max_score":  0.25316024,
		"hits":  [{
			"_index":   "class",
			"_type":   "student",
			"_id":   "1",
			"_score":  0.25316024,
			"_source":  {
				"name":   "芹菜",
				"age":   "10"
			}
		}]
	}
}

https://www.xamrdz.com/database/6ds1944581.html

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