如何在Elasticsearch中安装中文分词器(IK+pinyin)_拼音分词器"padding_char"参数

如何在Elasticsearch中安装中文分词器(IK+pinyin)

如果直接使用Elasticsearch的朋友在处理中文内容的搜索时，肯定会遇到很尴尬的问题——中文词语被分成了一个一个的汉字，当用Kibana作图的时候，按照term来分组，结果一个汉字被分成了一组。
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这是因为使用了Elasticsearch中默认的标准分词器，这个分词器在处理中文的时候会把中文单词切分成一个一个的汉字，因此引入中文的分词器就能解决这个问题。

本篇文章按照下面的内容进行描述：

分词器的作用
安装IK
简单的测试
模拟测试
安装elasticsearch-analysis-pinyin
简单的测试
模拟测试
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分词器的作用

分词顾名思义，就是把一句话分成一个一个的词。这个概念在搜索中很重要，比如 This is a banana. 如果按照普通的空格来分词，分成this,is,a,banana，的出来的a其实对我们并没有什么用处。因此需要注意下面的问题：

1 区分停顿词（a,or,and这种都属于停顿词）
2 大小写转换(Banana与banana)
3 时态的转换....
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具体的算法可以参考http://tartarus.org/~martin/PorterStemmer/，对照的词语可以参考这里http://snowball.tartarus.org/algorithms/porter/diffs.txt

相比中文，就复杂的度了。因为中文不能单纯的依靠空格，标点这种进行分词。就比如中华人民共和国国民，不能简单的分成一个词，也不能粗暴的分成中华人民共和国和国民，人民、中华这些也都算一个词！

因此常见的分词算法就是拿一个标准的词典，关键词都在这个词典里面。然后按照几种规则去查找有没有关键词，比如:

正向最大匹配(从左到右)
逆向最大匹配(从右到左)
最少切分
双向匹配（从左扫描一次，从右扫描一次）
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IK，elasticsearch-analysis-ik提供了两种方式,ik_smart就是最少切分，ik_max_word则为细粒度的切分（可能是双向，没看过源码）

了解了分词器的背景后，就可以看一下如何在Elasticsearch重安装分词器了。
安装IK

在github中下载相应的代码，比如我的最新版本2.4.0就没有对应的ik版本，不用担心，只需要修改pom.xml就可以了：

下载后，执行mvn package，进行打包：

├─config
├─src
└─target
├─archive-tmp
├─classes
├─generated-sources
├─maven-archiver
├─maven-status
├─releases
│ └─elasticsearch-analysis-ik-1.9.5.zip
└─surefire

编译完成后，可以在target/releases目录下找到对应的zip包。

解压zip包，复制到elasticsearch-root-path/plugins/ik下即可。

[root@hadoop-master ik]# ll
total 1428
-rw-r–r-- 1 root root 263965 Sep 26 15:03 commons-codec-1.9.jar
-rw-r–r-- 1 root root 61829 Sep 26 15:03 commons-logging-1.2.jar
drwxr-xr-x 3 root root 4096 Sep 26 16:11 config
-rw-r–r-- 1 root root 56023 Sep 26 15:03 elasticsearch-analysis-ik-1.9.5.jar
-rw-r–r-- 1 root root 736658 Sep 26 15:03 httpclient-4.5.2.jar
-rw-r–r-- 1 root root 326724 Sep 26 15:03 httpcore-4.4.4.jar
-rw-r–r-- 1 root root 2666 Sep 26 15:03 plugin-descriptor.properties
[root@hadoop-master ik]# pwd
/usr/elk/elasticsearch-2.4.0/plugins/ik

拷贝后，重启elasticsearch就可以使用分词器了。
最简单的测试

这里使用_analyze api对中文段落进行分词，测试一下：

GET _analyze
{
“analyzer”:“ik_max_word”,
“text”:“中华人民共和国国歌”
}

可以看到ik尽可能多的切分的单词:

{
“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”,
“start_offset”: 6,
“end_offset”: 7,
“type”: “CN_CHAR”,
“position”: 8
},
{
“token”: “国歌”,
“start_offset”: 7,
“end_offset”: 9,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 9
}
]
}

如果使用ik_smart,则会尽可能少的返回词语:

{
“tokens”: [
{
“token”: “中华人民共和国”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 7,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 0
},
{
“token”: “国歌”,
“start_offset”: 7,
“end_offset”: 9,
“type”: “CN_WORD”,
“position”: 1
}
]
}

模拟测试

我这里直接在elastic Sense中进行测试的（强烈推荐这个插件，非常好用，不过输入中文的时候，有点BUG）
第一步，创建一个空的索引

PUT test
{

}

如果你用的是curl，可以执行curl -XPUT localhost:9200/test
第二步，设置映射类型

POST test/test/_mapping
{
“test”: {
“_all”: {
“analyzer”: “ik_max_word”,
“search_analyzer”: “ik_max_word”,
“term_vector”: “no”,
“store”: “false”
},
“properties”: {
“content”: {
“type”: “string”,
“store”: “no”,
“term_vector”: “with_positions_offsets”,
“analyzer”: “ik_max_word”,
“search_analyzer”: “ik_max_word”,
“include_in_all”: “true”,
“boost”: 8
}
}
}
}

上面的命令，是定义test索引下test类型的映射。其中定义了_all字段的分析方法，以及content属性的分析方法。

这里介绍下什么是_all字段,其实_all字段是为了在不知道搜索哪个字段时，使用的。es会把所有的字段（除非你手动设置成false），都放在_all中，然后通过分词器去解析。当你使用query_string的时候，默认就在这个_all字段上去做查询，而不需要挨个字段遍历，节省了时间。

properties中定义了特定字段的分析方式。在上面的例子中，仅仅设置了content的分析方法。

type，字段的类型为string，只有string类型才涉及到分词，像是数字之类的是不需要分词的。
store，定义字段的存储方式，no代表不单独存储，查询的时候会从_source中解析。当你频繁的针对某个字段查询时，可以考虑设置成true。
term_vector，定义了词的存储方式，with_position_offsets，意思是存储词语的偏移位置，在结果高亮的时候有用。
analyzer，定义了索引时的分词方法
search_analyzer，定义了搜索时的分词方法
include_in_all，定义了是否包含在_all字段中
boost，是跟计算分值相关的。
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设置完成后，添加一个文档

POST test/test/1
{
“test”:“美国留给伊拉克的是个烂摊子吗”
}

POST test/test/2
{
“content”:“公安部：各地校车将享最高路权吗”
}

POST test/test/3
{
“content”:“中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船”
}

POST test/test/4
{
“content”:“中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首”
}

最后，执行查询进行测试

GET test/_search
{
“query” : { “term” : { “content” : “中国” }},
“highlight” : {
“pre_tags” : ["", “”],
“post_tags” : ["", “”],
“fields” : {
“content” : {}
}
}
}

得到返回结果：

{
“took”: 4,
“timed_out”: false,
“_shards”: {
“total”: 5,
“successful”: 5,
“failed”: 0
},
“hits”: {
“total”: 2,
“max_score”: 1.5,
“hits”: [
{
“_index”: “test”,
“_type”: “test”,
“_id”: “4”,
“_score”: 1.5,
“_source”: {
“content”: “中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首”
},
“highlight”: {
“content”: [
“中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首”
]
}
},
{
“_index”: “test”,
“_type”: “test”,
“_id”: “3”,
“_score”: 0.53699243,
“_source”: {
“content”: “中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船”
},
“highlight”: {
“content”: [
“中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船”
]
}
}
]
}
}

安装elasticsearch-analysis-pinyin分词器

pinyin分词器可以让用户输入拼音，就能查找到相关的关键词。比如在某个商城搜索中，输入shuihu，就能匹配到水壶。这样的体验还是非常好的。

pinyin分词器的安装与IK是一样的，这里就省略掉了。下载的地址参考github.

这个分词器在1.8版本中，提供了两种分词规则：

pinyin,就是普通的把汉字转换成拼音；
pinyin_first_letter，提取汉字的拼音首字母
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简单的测试

首先创建索引，并创建分词器:

PUT medcl
{
“index” : {
“analysis” : {
“analyzer” : {
“pinyin_analyzer” : {
“tokenizer” : “my_pinyin”,
“filter” : “word_delimiter”
}
},
“tokenizer” : {
“my_pinyin” : {
“type” : “pinyin”,
“first_letter” : “none”,
“padding_char” : " "
}
}
}
}
}

然后使用analyze api，进行测试

GET medcl/_analyze
{
“text”:“刘德华”,
“analyzer”:“pinyin_analyzer”
}

可以得到结果：

{
“tokens”: [
{
“token”: “liu”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 3,
“type”: “word”,
“position”: 0
},
{
“token”: “de”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 3,
“type”: “word”,
“position”: 1
},
{
“token”: “hua”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 3,
“type”: “word”,
“position”: 2
}
]
}

如果分词器设置为pinyin_first_letter，则分析的结果为：

{
“tokens”: [
{
“token”: “ldh”,
“start_offset”: 0,
“end_offset”: 3,
“type”: “word”,
“position”: 0
}
]
}

模拟测试
如果索引已经存在，需要先关闭索引

POST medcl/_close
{

}

然后设置分词器配置

PUT medcl/_settings
{
“index” : {
“analysis” : {
“analyzer” : {
“pinyin_analyzer” : {
“tokenizer” : “my_pinyin”,
“filter” : [“word_delimiter”,“nGram”]
}
},
“tokenizer” : {
“my_pinyin” : {
“type” : “pinyin”,
“first_letter” : “prefix”,
“padding_char” : " "
}
}
}
}
}

打开索引

POST medcl/_open
{

}

定义映射类型

POST medcl/folks/_mapping
{
“folks”: {
“properties”: {
“name”: {
“type”: “multi_field”,
“fields”: {
“name”: {
“type”: “string”,
“store”: “no”,
“term_vector”: “with_positions_offsets”,
“analyzer”: “pinyin_analyzer”,
“boost”: 10
},
“primitive”: {
“type”: “string”,
“store”: “yes”,
“analyzer”: “keyword”
}
}
}
}
}
}

提交样例数据

POST medcl/folks/1
{
“name”:“刘德华”
}

执行查询

GET medcl/folks/_search
{
“query”: {“match”: {
“name”: “l d hua”
}}
}

这里搜liu de hua,ldh,l de hua都能匹配到，还是很强大滴。
得到结果

{
“took”: 7,
“timed_out”: false,
“_shards”: {
“total”: 5,
“successful”: 5,
“failed”: 0
},
“hits”: {
“total”: 1,
“max_score”: 7.408082,
“hits”: [
{
“_index”: “medcl”,
“_type”: “folks”,
“_id”: “1”,
“_score”: 7.408082,
“_source”: {
“name”: “刘德华”
}
}
]
}
}

最佳实战

ElasticSearch实战：IK中文分词插件

1. 官方文档

   https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
   https://code.google.com/archive/p/ik-analyzer/ 这里使用了腾讯云ElasticSearch服务，已默认集成了IK中文分词插件，因此安装过程略。

2. 我们为什么要使用IK分词插件
   2.1 示例

我们以下面这个例子来做说明
1）创建索引与映射

PUT tencent
POST /tencent/bh8ank/_mapping
{
“properties”: {
“content”: {
“type”: “text”
}
}
}

2）上传数据

POST /tencent/bh8ank/1
{
“content”: “《王者荣耀》是由腾讯游戏天美工作室群开发并运行的一款运营在Android、IOS、NS平台上的MOBA类手机游戏”
}
POST /tencent/bh8ank/2
{
“content”: “谁是行业的王者？国内细分行业龙头公司最全名单汇总”
}
POST /tencent/bh8ank/3
{
“content”: “一个衰落行业的王者!还有多少荣耀?”
}
POST /tencent/bh8ank/4
{
“content”: “王小二，1999年从中国人民大学新闻系毕业，以记者身份进入中央电视台”
}

3）检索数据

GET /tencent/bh8ank/_search
{
“query”: {
“match”: {
“content”:“王者荣耀”
}
}
}

此时，我们的目的，是搜索包含“王者荣耀”的结果，但实际上，搜索结果是：

我们会发现，搜索结果中，有部分结果，并不是我们想要的。当数据量庞大时，这种问题的影响会更深。
2.2 分析

ElasticSearch对中文文本的搜索，支持度很有限。使用标准分词器的情况下，会将一段文本，分成多个“词”（word），每个“词”实际上对应单独的一个汉字。如下图，标准分词器将“王者荣耀”分为了4个独立的汉字。所以，上一步中，检索结果返回了所有包含这4个独立汉字的内容。
那么问题来了，如果我们在检索“王者荣耀”时，只想要完整包含了“王者荣耀”这个词的结果，需要怎么办呢？

我们需要一款支持中文的分词器，根据我们的需求，对中文进行分词。比如说，我们在上面检索之前，将“王者荣耀”设定为一个整体的、不可拆分的“词”，在检索时，只有完整包含“王者荣耀”这个词的结果才会被匹配，其他没有完整包含关键词的结果不能被匹配。

IK中文分词器就实现了上述的功能。 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。
3. IK中文分词插件怎么使用

下面，我们创建一个新的集群，仍以上面的检索为例。使用IK后，重新检索。
3.1 创建索引和映射

PUT tencent
POST /tencent/bh8ank/_mapping
{
“properties”: {
“content”: {
“type”: “text”,
“analyzer”: “ik_smart”, ##指定索引内容使用ik_smart分词
“search_analyzer”: “ik_smart” ##指定检索时，使用ik_smart分词
}
}
}

3.2 上传数据

POST /tencent/bh8ank/1
{
“content”: “《王者荣耀》是由腾讯游戏天美工作室群开发并运行的一款运营在Android、IOS、NS平台上的MOBA类手机游戏”
}
POST /tencent/bh8ank/2
{
“content”: “谁是行业的王者？国内细分行业龙头公司最全名单汇总”
}
POST /tencent/bh8ank/3
{
“content”: “一个衰落行业的王者!还有多少荣耀?”
}
POST /tencent/bh8ank/4
{
“content”: “王小二，1999年从中国人民大学新闻系毕业，以记者身份进入中央电视台”
}

3.3 检索数据

GET /tencent/bh8ank/_search
{
“query”: {
“match”: {
“content”:“王者荣耀”
}
}
}

查看结果，我们发现，并没有像我们期待的那样只返回完整包含了“王者荣耀”的结果，而是依旧返回了很多我们不需要的结果。如下图：
那么，问题出在哪里呢？

我们来看看，ik_smart是如何处理“王者荣耀”的,默认情况下，ik_smart对“王者荣耀”的拆分处理:
如上图，ik_smart将“王者荣耀”拆分为了两个词“王者”和“荣耀”，因此，在上一步检索时，返回了所有包含这两个词的结果。

那么，问题又来了，我们如何让IK插件准确地将“王者荣耀”识别为一个完整、独立的词呢？
3.4 上传启用词库

IK插件提供了启用词库的功能，这个功能，通过用户上传自定义的词库来实现。词库中定义的词，将不会被拆分，而是直接当做一个完整、独立的词来处理。

词库的制作需要注意两点：1，后缀以.dic格式命名；2，文件内容为utf-8编码，每行一个词

因此，我们需要制作一个词库，如下图：
然后上传至当前使用了ElasticSearch集群，如下图：
等待几分钟，词库生效。
3.5 再次检索数据

GET /tencent/bh8ank/_search
{
“query”: {
“match”: {
“content”:“王者荣耀”
}
}
}

查看检索结果，如下图上传启用词库后的检索结果：

4. 总结

IK中文分词插件的其他相关内容这里暂不赘述。启用词库的作用，主要是方便用户对某些自定义的词组进行统一处理，避免因拆分过度导致出现非期望的检索结果。

参考文章

更多相关知识和参考文章来源可以关注我的博客站点