《自然语言处理实战入门》 文本检索 ---- 文本查询实例：ElasticSearch 配置ik 分词器及使用_ik分词和查询互动

常见的搜索联想有通过数据库来实现，比如mysql、oracle,通过sql语句的LIKE 查询，可以实现前缀匹配。

我们在文本检索过程中，主要使用倒排索引进行，但Elasticsearch默认的分词器将汉语文本直接分成了单个的汉字，正如第五小节代码清单显示的那样，这就会对检索结果产生影响，那么如何在Elasticsearch中引入汉语分词器，使得检索结果更加准确呢？

Ik 分词器的使用

IK分析插件集成了Lucene IK analyzer，IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。

从2006年12月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。

从3.0版本开始，IK发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。在2012版本中，IK实现了简单的分词歧义排除算法，标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。

IK Analyzer 2012特性:

1.采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，支持细粒度和智能分词两种切分模式；
3.2012版本的智能分词模式支持简单的分词排歧义处理和数量词合并输出。
4.采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母、数字、中文词汇等分词处理，兼容韩文、日文字符
5.优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。特别的，在2012版本，词典支持中文，英文，数字混合词