ES之分析器(Analyzer)

2020-02-19 本文已影响0人一个菜鸟JAVA

ES-分词器(Analyzer)

把输入的文本块按照一定的策略进行分解，并建立倒排索引。在Lucene的架构中，这个过程由分析器(analyzer)完成。

主要组成

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.

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。

POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "The quick brown fox"
}

响应结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "the",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "quick",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "brown",
      "start_offset" : 10,
      "end_offset" : 15,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "fox",
      "start_offset" : 16,
      "end_offset" : 19,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 3
    }
  ]
}

同时你也可以按照下面的规则组合使用：

0个或者多个character filters
一个tokenizer
0个或者多个token filters

POST _analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": ["lowercase"],
  "text": "The quick brown fox"
}

响应结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "the",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "quick",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "brown",
      "start_offset" : 10,
      "end_offset" : 15,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "fox",
      "start_offset" : 16,
      "end_offset" : 19,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 3
    }
  ]
}

与之前不同的是，它会将切分的词进行小写处理。这是因为我添加了一个lowercase的token filter，它会将分词的词进行小写处理。

我们还可以在创建索引前设置一个自定义的分词器：

PUT /my_index?pretty
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "std_folded": { 
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase",
            "asciifolding"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_text": {
        "type": "text",
        "analyzer": "std_folded" 
      }
    }
  }
}


GET /my_index/_analyze?pretty
{
  "analyzer": "std_folded", 
  "text":     "Is this déjà vu?"
}


GET /my_index/_analyze?pretty
{
  "field": "my_text", 
  "text":  "Is this déjà vu?"
}

上面操作我们自定义了一个分词器std_folded，它的tokenizer为standard，同时有两个token filter分别为：lowercase和asiciifolding。我们在定义mapping时，设置了一个字段名为my_text,它的类型为text，我们指定它使用的分词器为我们定义的std_folded.在分词测试中，我们获取的结果为：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "is",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "this",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "deja",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 12,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "vu",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 15,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 3
    }
  ]
}

配置内置分词器

内置的分词器无需任何配置我们就可以使用。但是我们可以修改内置的部分选项修改它的行为。

DELETE my_index

PUT /my_index?pretty
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "std_english": { 
          "type":      "standard",
          "stopwords": "_english_"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_text": {
        "type":     "text",
        "analyzer": "standard", 
        "fields": {
          "english": {
            "type":     "text",
            "analyzer": "std_english" 
          }
        }
      }
    }
  }
}


POST /my_index/_analyze?pretty
{
  "field": "my_text", 
  "text": "The old brown cow"
}


POST /my_index/_analyze?pretty
{
  "field": "my_text.english", 
  "text": "The old brown cow"
}

上面的例子中，我们配置分词器std_english,它使用的分词器为standard分词器，他的停词列表设置为_english_.然后字段my_text使用的是standard分词器，而字段my_text.english使用的是我们配置的std_english.最后的分词测试结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "the",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "old",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "brown",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "cow",
      "start_offset" : 14,
      "end_offset" : 17,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 3
    }
  ]
}

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "old",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "brown",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "cow",
      "start_offset" : 14,
      "end_offset" : 17,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 3
    }
  ]
}

结果1和2的区别为，结果2中的停词The被删除，而结果1中的并没有。这是因为my_text.english配置了停词。

创建自定义分词器

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。

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.

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer":{
          "type":"custom",
          "tokenizer":"standard",
          "char_filter":["html_strip"],
          "filter":["lowercase","asciifolding"]
        }
      }
    }
  }
}

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。运行分词测试：

POST my_index/_analyze
{
  "text": "Is this <b>déjà vu</b>?",
  "analyzer": "my_custom_analyzer"
}

结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "is",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "this",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "deja",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 15,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "vu",
      "start_offset" : 16,
      "end_offset" : 22,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 3
    }
  ]
}

指定分词器

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

为字段指定分词器

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type":"text",
        "analyzer": "whitespace"
      }
    }
  }
}

设置索引默认分词器

PUT 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。

搜索时指定analyzer查询参数

GET my_index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "message": {
        "query": "Quick foxes",
        "analyzer": "stop"
      }
    }
  }
}

指定字段的seach_analyzer

PUT my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title":{
        "type":"text",
        "analyzer": "whitespace",
        "search_analyzer": "simple"
      }
    }
  }
}

指定索引的默认搜索分词器

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "default":{
          "type":"simple"
        },
        "default_seach":{
          "type":"whitespace"
        }
      }
    }
  }
}

上面指定创建索引时使用的默认分词器为simple分词器，而搜索的默认分词器为whitespace分词器。