• Elasticsearch学习笔记之—分词器 analyzer


    analyzer

    由三部分构成:

    Character Filters、Tokenizers、Token filters

    Character Filters 负责字符过滤    官方的解释是:字符过滤器用来把阿拉伯数字(٠‎١٢٣٤٥٦٧٨‎٩)‎转成成Arabic-Latin的等价物(0123456789)或用于去掉html内容,如:<b>。

    Tokenizers  负责分词,常用的分词器有:whitespace、standard

      1、standard 分词器   StandardAnalyzer  对于英文的处理能力同于StopAnalyzer.支持中文采用的方法为单字切分。他会将词汇单元转换成小写形式,并去除停用词和标点符号。

      2、simple 分词器  SimpleAnalyzer  功能强于WhitespaceAnalyzer, 首先会通过非字母字符来分割文本信息,然后将词汇单元统一为小写形式。该分析器会去掉数字类型的字符。

      3、Whitespace 分词器  WhitespaceAnalyzer  仅仅是去除空格,对字符没有lowcase化,不支持中文; 并且不对生成的词汇单元进行其他的规范化处理。

      4、Stop 分词器  StopAnalyzer  StopAnalyzer的功能超越了SimpleAnalyzer,在SimpleAnalyzer的基础上增加了去除英文中的常用单词(如the,a等),也可以更加自己的需要设置常用单词;不支持中文

      5、keyword 分词器 KeywordAnalyzer 把整个输入作为一个单独词汇单元,方便特殊类型的文本进行索引和检索。针对邮政编码,地址等文本信息使用关键词分词器进行索引项建立非常方便。

      6、pattern 分词器   一个pattern类型的analyzer可以通过正则表达式将文本分成"terms"(经过token Filter 后得到的东西 )

      7、snowball 分词器   一个snowball类型的analyzer是由standard tokenizer和standard filter、lowercase filter、stop filter、snowball filter这四个filter构成的。  snowball analyzer 在Lucene中通常是不推荐使用的。

      8、Custom 分词器  是自定义的analyzer。允许多个零到多个tokenizer,零到多个 Char Filters. custom analyzer 的名字不能以 "_"开头.

      9、ik-analyzer 分词器  采用字典分词   ik_max_word:会将文本做最细粒度的拆分;尽可能多的拆分出词语     ik_smart:会做最粗粒度的拆分;已被分出的词语将不会再次被其它词语占有

      为索引定义个default分词器

    PUT /my_index10
    {
      "settings": {
        "analysis": {
          "analyzer": {
            "default": {
              "tokenizer": "ik_smart",
              "filter": [
                "synonym"
              ]
            }
          },
          "filter": {
            "synonym": {
              "type": "synonym",
              "synonyms_path": "analysis/synonym.txt"
            }
          }
        }
      },
    "mappings": {
        "_doc": {
          "properties": {
            "title": {
              "type": "text"
            }
          }
        }
      }
    }
    PUT person_index
    {
      "mappings": {
        "personn": {
          "properties": {
            "id":{
              "type":"integer"
            },
            "name":{
              "type":"text",
                        "analyzer":"standard"
            },
            "address": {
              "type": "text",
                        "analyzer":"standard"
            }
          }
        }
      }
    }

    Token filters  

    1. Standard Token Filter   目前什么也不做
    2. ASCII Folding Token Filter  asciifolding 类型的词元过滤器,将不在前127个ASCII字符(“基本拉丁文”Unicode块)中的字母,数字和符号Unicode字符转换为ASCII等效项(如果存在)。
    3. Length Token Filter   

      length用于去掉过长或者过短的单词;

      min 定义最短长度

      max 定义最长长度

      用法如下:

      GET _analyze
      {
        "tokenizer" : "standard",
        "filter": [{"type": "length", "min":1, "max":3 }],  
        "text" : "this is a test"
      }

      结果:

      "tokens": [
          {
            "token": "is",
            "start_offset": 5,
            "end_offset": 7,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 1
          },
          {
            "token": "a",
            "start_offset": 8,
            "end_offset": 9,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 2
          }
        ]
    4. Lowercase Token Filter    将词元文本规范化为小写
    5. Uppercase Token Filter    将词元文本规范化为大写
    6. Stop Token Filter   过滤某些关键字  输入:
      {
        "tokenizer" : "standard",
        "filter": [{"type": "stop", "stopwords": ["this", "a"]}],  
        "text" : ["this is a test"]
      }

      输出:

      # stopwords中拦截词this, a 被过滤掉;
      "tokens": [
          {
            "token": "is",
            "start_offset": 5,
            "end_offset": 7,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 1
          },
          {
            "token": "test",
            "start_offset": 10,
            "end_offset": 14,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 3
          }
        ]
    7. Stemmer Token Filter    可以添加几乎所有的词元过滤器,所以是一个通用接口 用法如下
      PUT /my_index
      {
          "settings": {
              "analysis" : {
                  "analyzer" : {
                      "my_analyzer" : {
                          "tokenizer" : "standard",
                          "filter" : ["standard", "lowercase", "my_stemmer"]
                      }
                  },
                  "filter" : {
                      "my_stemmer" : {
                          "type" : "stemmer",
                          "name" : "light_german"
                      }
                  }
              }
          }
      }
    8. Synonym Token Filter  同意词
    9. Reverse Token Filter  将词反转,示例如下:
      调用:
      GET _analyze {
      "tokenizer": "standard", "filter": ["reverse"], "text": ["hello world"] }
      结果:
      "
      tokens": [ { "token": "olleh", "start_offset": 0, "end_offset": 5, "type": "<ALPHANUM>", "position": 0 }, { "token": "dlrow", "start_offset": 6, "end_offset": 11, "type": "<ALPHANUM>", "position": 1 } ]
    10. Unique Token Filter
      GET _analyze
      {
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["unique"],
          "text": ["this is a test test test"]
      }
      后面的多个test,最终生成的时候,只有一个。
      输出:
      "
      tokens": [ { "token": "this", "start_offset": 0, "end_offset": 4, "type": "<ALPHANUM>", "position": 0 }, { "token": "is", "start_offset": 5, "end_offset": 7, "type": "<ALPHANUM>", "position": 1 }, { "token": "a", "start_offset": 8, "end_offset": 9, "type": "<ALPHANUM>", "position": 2 }, { "token": "test", "start_offset": 10, "end_offset": 14, "type": "<ALPHANUM>", "position": 3 } ]
    11. Trim Token Filter   去除词元周围的空格
    12. Delimited Payload Token Filter    delimiter定义分割符号, 默认为’|’
      GET _analyze
      {
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["delimited_payload_filter"],
          "text": ["the|1 quick|2 fox|3"]
      }
      "tokens": [
          {
            "token": "the",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 3,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 0
          },
          {
            "token": "1",
            "start_offset": 4,
            "end_offset": 5,
            "type": "<NUM>",
            "position": 1
          },
          {
            "token": "quick",
            "start_offset": 6,
            "end_offset": 11,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 2
          },
          {
            "token": "2",
            "start_offset": 12,
            "end_offset": 13,
            "type": "<NUM>",
            "position": 3
          },
          {
            "token": "fox",
            "start_offset": 14,
            "end_offset": 17,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 4
          },
          {
            "token": "3",
            "start_offset": 18,
            "end_offset": 19,
            "type": "<NUM>",
            "position": 5
          }
        ]
    13. Keep Words Token Filter  只保留固定的词,如:
      GET _analyze
      {
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [{"type":"keep", "keep_words":["this", "test"]}],
          "text": ["this is a test"]
      }
      #这里 is, a 因为没有在keep_words中定义而被过滤
      "tokens": [
          {
            "token": "this",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 4,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 0
          },
          {
            "token": "test",
            "start_offset": 10,
            "end_offset": 14,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 3
          }
        ]
    14. Fingerprint Token Filter  所有词元按照升序排序,再去重
      GET _analyze
      {
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["fingerprint"],
          "text": ["b a f e c f"]
      }
      "tokens": [
          {
            "token": "a b c e f",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 11,
            "type": "fingerprint",
            "position": 0
          }
        ]
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