Elasticsearch搜索中文分词优化-ik_max_word,和ik_smart模式_ik max word

Elasticsearch 中文搜索时遇到几个问题:

• 1. 当搜索关键词如：“人民币”时，如果分词将“人民币”分成“人”，“民”，“币”三个单字，那么搜索该关键词会匹配到很多包含该单字的无关内容,但是如果将该词分词成一个整词“人民币”，搜索单字如“人”字又不会匹配到包含“人民币”关键词的内容,怎么解决这个问题,既保证覆盖度又保证准确度?
• 1. 搜索“RMB”时只会匹配到包含“RMB”关键词的内容，实际上，“RMB”和“人民币”是同义词，我们希望用户搜索“RMB”和“人民币”可以相互匹配，ES同义词怎么配置？
• 1. 用户搜索拼音: 如"baidu",或者拼音首字母"bd",怎么匹配到"百度"这个关键词,又如用户输入"摆渡"这个词也能匹配到"百度"关键词,中文拼音匹配怎么做到?
• 1. 怎么保证搜索关键词被正确分词,通常我们会采用自定义词典来做,那么怎么获取自定义词典?

1.IK 分词器

一、ik_max_word和 ik_smart介绍

学习过Solr或Elasticsearch的同学都知道IK分词器，它是一个针对中文的分词器。

IK分词器地址：medcl/elasticsearch-analysis-ik

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“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、共和国、大会堂、大会、会堂等词语。

2、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。

测试两种分词模式的效果：

发送：post localhost:9200/_analyze

测试ik_max_word

{“text”:“中华人民共和国人民大会堂”,“analyzer”:“ik_max_word” }

{
"tokens": [
{
"token": "中华人民共和国",
"start_offset": 0,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 0
}
,
{
"token": "中华人民",
"start_offset": 0,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 1
}
,
{
"token": "中华",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "CN_WORD",
"position": 2
}
,
{
"token": "华人",
"start_offset": 1,
"end_offset": 3,
"type": "CN_WORD",
"position": 3
}
,
{
"token": "人民共和国",
"start_offset": 2,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 4
}
,
{
"token": "人民",
"start_offset": 2,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 5
}
,
{
"token": "共和国",
"start_offset": 4,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 6
}
,
{
"token": "共和",
"start_offset": 4,
"end_offset": 6,
"type": "CN_WORD",
"position": 7
}
,
{
"token": "国人",
"start_offset": 6,
"end_offset": 8,
"type": "CN_WORD",
"position": 8
}
,
{
"token": "人民大会堂",
"start_offset": 7,
"end_offset": 12,
"type": "CN_WORD",
"position": 9
}
,
{
"token": "人民大会",
"start_offset": 7,
"end_offset": 11,
"type": "CN_WORD",
"position": 10
}
,
{
"token": "人民",
"start_offset": 7,
"end_offset": 9,
"type": "CN_WORD",
"position": 11
}
,
{
"token": "大会堂",
"start_offset": 9,
"end_offset": 12,
"type": "CN_WORD",
"position": 12
}
,
{
"token": "大会",
"start_offset": 9,
"end_offset": 11,
"type": "CN_WORD",
"position": 13
}
,
{
"token": "会堂",
"start_offset": 10,
"end_offset": 12,
"type": "CN_WORD",
"position": 14
}
]
}

测试ik_smart

{“text”:“中华人民共和国人民大会堂”,“analyzer”:“ik_smart” }

{
"tokens": [
{
"token": "中华人民共和国",
"start_offset": 0,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 0
}
,
{
"token": "人民大会堂",
"start_offset": 7,
"end_offset": 12,
"type": "CN_WORD",
"position": 1
}
]
}

二、最佳实践

两种分词器使用的最佳实践是：索引时用ik_max_word，在搜索时用ik_smart。

即：索引时最大化的将文章内容分词，搜索时更精确的搜索到想要的结果。

举个例子：

我是个用户，输入“华为手机”，我此时的想法是想搜索出“华为手机”的商品，而不是华为其它的商品，也就是商品信息中必须只有华为手机这个词。

此时使用ik_smart和ik_max_word都会将华为手机拆分为华为和手机两个词，那些只包括“华为”这个词的信息也被搜索出来了，我的目标是搜索只包含华为手机这个词的信息，这没有满足我的目标。

怎么解决呢？

我们可以将华为手机添加到自定义词库，添加后两个分词器的效果为：

 

ik_max_word 的分词效果：

 

{

“tokens”: [

{

“token”: “华为手机”,

“start_offset”: 0,

“end_offset”: 4,

“type”: “CN_WORD”,

“position”: 0

}

,

{

“token”: “华为”,

“start_offset”: 0,

“end_offset”: 2,

“type”: “CN_WORD”,

“position”: 1

}

,

{

“token”: “手机”,

“start_offset”: 2,

“end_offset”: 4,

“type”: “CN_WORD”,

“position”: 2

}

]

}

 

ik_smart的分词效果：

 

{

“tokens”: [

{

“token”: “华为手机”,

“start_offset”: 0,

“end_offset”: 4,

“type”: “CN_WORD”,

“position”: 0

}

]

}

 

看到两个分词器的区别了吧，因为华为手机是一个词，所以ik_smart不再细粒度分了。

此时，我们可以在索引时使用 ik_max_word，在搜索时用ik_smart。

 

当输入 华为手机 关键字，只搜索到 包含华为手机的信息，符合用户要求。

如果我想将包含华为 这个词的信息也搜索出来怎么办呢？

那就输入 “华为 华为手机”（注意华为后边有个空格），那就会将包含华为、华为手机的信息都搜索出来。

 

根据上边举的例子，可以思考下，我想搜索手机壳怎么办？用户肯定只想搜索出手机壳的信息，不想搜索出来一推手机。

根据上边举的例子，可以思考下，如果搜索时用ik_max_word会有什么结果。