【elasticsearch】17、多语言及中文分词与检索
2020-03-15 本文已影响0人
cutieagain
自然语言与查询recall
- 当处理人类自然语言时,有些情况,尽管搜索和原文不完全匹配,但是希望搜到一些内容
- quick brown fox 和 fast brown fox / jumping fox 和 jumped foxes
- 一些可采取的优化
- 归一化词源:清除变音符号,如rōle的时候会匹配role
- 抽取词根:清除单复数和时态的差异
- 包含同义词
- 拼写错误:拼写错误或者同音异形词
混合多语言的挑战
- 一些具体的多语言场景
- 不同的索引使用不同的语言/同一个索引中,不同的字段使用不同的语言/一个文档的一个字段内混合不同的语言
- 混合语言存在的一些挑战
- 次干提取:以色列文档,包含了希伯来语,阿拉伯语,俄语和英文
- 不正确的文档频率 - 英文为主的文章中,德文算分高(稀有)
- 需要判断用户搜索时使用的语言,语言识别(con爬虫他language detector)
- 例如,根据语言查询不同的索引
分词的挑战
- 英文分词:you're 分成一个还是多个?half-baked
- 中文分词
- 分词标准:哈工大标准中,星河明分开,HanLP是在一起的,具体情况需定时不同的标准
- 歧义(组合型歧义,交集型歧义,真歧义)
- 中华人民共和国/美国会通过对台售武法案/上海仁和服装厂
中文分词方法的演变 - 字典法
- 查字典 - 最容易想到的分词方法
- 一个句子从左到右扫描一遍,遇到有的词就标示出来,找到复合词,就找最长的
- 不认识的字符串就分隔成成成单字词
- 最小词数的分词理论
- 一句话应付分成数量最少的词串
- 遇到二义性的分割,无能为力(发展中国家/上海大学城书店)
- 用各种文化规则来解决二义性,都并不成功
基于统计法的机器学习算法

中文分词器
- HanLP 面向生产环境的自然语言处理工具包
-
可以进行远程词典配置
image.png
-
ik分词器
-
支持字典热更新
image.png
-
拼音分词器
image.png
回顾
- 多语言搜索的挑战
- 分词/语言检测/相关性算分
- elasticsearch中国,多语言搜索所使用的一些几千
- 归一化词源/单词词根抽取/同义词/拼写错误
- 中文分词的严谨以及一些es中文分词器&拼音分词器介绍
#stop word
DELETE my_index
PUT /my_index/_doc/1
{ "title": "I'm happy for this fox" }
PUT /my_index/_doc/2
{ "title": "I'm not happy about my fox problem" }
POST my_index/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "not happy fox"
}
}
}
#虽然通过使用 english (英语)分析器,使得匹配规则更加宽松,我们也因此提高了召回率,但却降低了精准匹配文档的能力。为了获得两方面的优势,我们可以使用multifields(多字段)对 title 字段建立两次索引: 一次使用 `english`(英语)分析器,另一次使用 `standard`(标准)分析器:
DELETE my_index
PUT /my_index
{
"mappings": {
"blog": {
"properties": {
"title": {
"type": "string",
"analyzer": "english"
}
}
}
}
}
PUT /my_index
{
"mappings": {
"blog": {
"properties": {
"title": {
"type": "string",
"fields": {
"english": {
"type": "string",
"analyzer": "english"
}
}
}
}
}
}
}
PUT /my_index/blog/1
{ "title": "I'm happy for this fox" }
PUT /my_index/blog/2
{ "title": "I'm not happy about my fox problem" }
GET /_search
{
"query": {
"multi_match": {
"type": "most_fields",
"query": "not happy foxes",
"fields": [ "title", "title.english" ]
}
}
}
#安装插件
./elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.1.0/elasticsearch-analysis-ik-7.1.0.zip
#安装插件
bin/elasticsearch install https://github.com/KennFalcon/elasticsearch-analysis-hanlp/releases/download/v7.1.0/elasticsearch-analysis-hanlp-7.1.0.zip
来到杨过曾经生活过的地方,小龙女动情地说:“我也想过过过儿过过的生活。”
你也想犯范范玮琪犯过的错吗
校长说衣服上除了校徽别别别的
这几天天天天气不好
我背有点驼,麻麻说“你的背得背背背背佳
#ik_max_word
#ik_smart
#hanlp: hanlp默认分词
#hanlp_standard: 标准分词
#hanlp_index: 索引分词
#hanlp_nlp: NLP分词
#hanlp_n_short: N-最短路分词
#hanlp_dijkstra: 最短路分词
#hanlp_crf: CRF分词(在hanlp 1.6.6已开始废弃)
#hanlp_speed: 极速词典分词
POST _analyze
{
"analyzer": "hanlp_standard",
"text": ["剑桥分析公司多位高管对卧底记者说,他们确保了唐纳德·特朗普在总统大选中获胜"]
}
#Pinyin
PUT /artists/
{
"settings" : {
"analysis" : {
"analyzer" : {
"user_name_analyzer" : {
"tokenizer" : "whitespace",
"filter" : "pinyin_first_letter_and_full_pinyin_filter"
}
},
"filter" : {
"pinyin_first_letter_and_full_pinyin_filter" : {
"type" : "pinyin",
"keep_first_letter" : true,
"keep_full_pinyin" : false,
"keep_none_chinese" : true,
"keep_original" : false,
"limit_first_letter_length" : 16,
"lowercase" : true,
"trim_whitespace" : true,
"keep_none_chinese_in_first_letter" : true
}
}
}
}
}
GET /artists/_analyze
{
"text": ["刘德华 张学友 郭富城 黎明 四大天王"],
"analyzer": "user_name_analyzer"
}