| Elasticsearch 文本分析器（上） | 您所在的位置：网站首页 › linux查找关键字并修改 › Elasticsearch 文本分析器（上） |
|
文章目录
文本分析分析器分析器分析过程
什么时候会进行文本分析分析器测试API路径参数查询参数
ES 内置分析器standard 标准分析器可配参数说明自定义分析器
simple 简单分析器whitespace 空白分析器stop 停用词分析器可配参数说明
keyword 关键字分析器pattern 正则表达式分析器可配参数说明
各种语言分析器
文本分析
文本分析使 Elasticsearch 能够执行全文搜索，搜索返回所有相关结果，而不仅仅是精确匹配。就像我们平时在搜索引擎搜索关键词一样，比如我们搜索“蓉城”，则结果会出现与成都相关的信息，而且“成都”会是和“蓉城”一样的关键字。达到这样的效果，是通过分析器来实现的。 分析器一个分析器包含如下三个模块： character filters 字符过滤器：分析器可能有零个或多个字符过滤器，他们按顺序执行。主要作用为在分词前将原始文本进行整理（包括去除html标签、者将 & 转化成 and等）tokenizers 分词器：分词器主要将文本进行分解标记（通常是单个单词或词语），分析器只有一个分词器。token filters 令牌过滤器：可以添加、删除或更改令牌流，比如：lowercase令牌过滤器将所有令牌转换为小写、stop 令牌过滤器将删除常用词（a、the、and等）、synonym 将词语转换为同义词等。一个分析器可以包含多个令牌过滤器，它们按顺序执行。 分析器分析过程 标记之前对文本进行过滤更改（对应字符过滤器）对文本进行标记（对应分词器）对标记进行规范化修改（对应令牌过滤器）Elasticsearch 包含一个默认分析器，称为 标准分析器，它开箱即用，适用于大多数用例。当然我们也可以自定义分析器，我们可以选中不同的内置分析器，也可以配置自定义的分析器 什么时候会进行文本分析 索引时：当文档被索引时，任何text类型字段都会进行文本分析搜索时：进行全文搜索时，对于查询的字段会进行文本分析一般情况下，我们在文档对索引和搜索的时候应该对同样的字段使用同一个文本分析器，这样有助于我们的搜索要求。 分析器测试API GET /_analyze POST /_analyze GET //_analyze POST //_analyze 路径参数 index （可选，字符串）用于派生分析器的索引。 查询参数 analyzer （可选，字符串）应应用于提供的分析器的名称字符串。这可能是一个 内置的分析器，或者是在索引中配置的分析器。 如果未指定此参数，则分析 API 使用字段映射中定义的分析器。如果未指定字段，分析 API 将使用索引的默认分析器。如果未指定索引，或者索引没有默认分析器，则分析 API 使用标准分析器。 attributes （可选，字符串数组）用于过滤参数输出的令牌属性数组char_filter （可选，字符串数组）字符过滤器数组，用于在分词器之前预处理字符explain （可选，布尔值）如果true，则响应包括令牌属性和其他详细信息。默认为false.field （可选，字符串）用于派生分析器的字段。要使用此参数，则必须指定一个索引，即必须配置路径参数。 如果指定，analyzer参数将被覆盖如果未指定字段，分析 API 将使用索引的默认分析器如果未指定索引或索引没有默认分析器，则分析 API 使用标准分析器。 filter （可选，字符串数组）用于在分词器之后应用的分词过滤器数组（Token filter）。normalizer （可选，字符串）用于将文本转换为单个标记的规范器。text （必需，字符串或字符串数组）要分析的文本。tokenizer （可选，字符串）用于将文本转换为标记的分词器。 ES 内置分析器 standard 标准分析器根据 Unicode 文本分割算法定义的单词边界将文本划分为术语。它删除了大多数标点符号、小写术语，并支持删除停用词，且适用于大多数语言。 POST _analyze { "analyzer": "standard", "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone." } { "tokens": [ { "token": "the", "start_offset": 0, "end_offset": 3, "type": "", "position": 0 }, { "token": "2", "start_offset": 4, "end_offset": 5, "type": "", "position": 1 }, { "token": "quick", "start_offset": 6, "end_offset": 11, "type": "", "position": 2 }, { "token": "brown", "start_offset": 12, "end_offset": 17, "type": "", "position": 3 }, { "token": "foxes", "start_offset": 18, "end_offset": 23, "type": "", "position": 4 }, { "token": "jumped", "start_offset": 24, "end_offset": 30, "type": "", "position": 5 }, { "token": "over", "start_offset": 31, "end_offset": 35, "type": "", "position": 6 }, { "token": "the", "start_offset": 36, "end_offset": 39, "type": "", "position": 7 }, { "token": "lazy", "start_offset": 40, "end_offset": 44, "type": "", "position": 8 }, { "token": "dog's", "start_offset": 45, "end_offset": 50, "type": "", "position": 9 }, { "token": "bone", "start_offset": 51, "end_offset": 55, "type": "", "position": 10 } ] }从结果可以看到，standard 分析器默认没有删除 the 这样的停用词（stop），但是将 QUICK 转换为了小写。 可配参数说明max_token_length 单个词语的最大长度。如果词语长度超过该长度，则按max_token_length间隔将其拆分。默认为255。 stopwords _english_：预定义的停用词列表_none_：无，默认为 _none_包含停用词列表的数组stopwords_path 包含停用词的文件的路径。 自定义分析器 PUT person1 { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "my_english_analyzer": { "type": "standard", "max_token_length": 5, "stopwords": "_english_" } } } } }说明：此示例为创建一个索引 person1，并配置了一个名为 my_english_analyzer 的文本分析器，其基础类型为 standard （意味着是以 standard 来扩展），并设置了拆分的词语最大长度为5，以及使用了 standard 预定义的停用词表。 如果需要修改一个已存在的索引的分析器，可使用更新索引设置的API PUT /person1/_settings { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "my_english_analyzer": { "type": "standard", "max_token_length": 5, "stopwords": "_english_" } } } } }注：修改前请先使用 _close 接口关闭索引，否则会报如下错误： Can’t update non dynamic settings [[index.analysis.analyzer.my_english_analyzer.stopwords, index.analysis.analyzer.my_english_analyzer.max_token_length, index.analysis.analyzer.my_english_analyzer.type]] for open indices [[person1/DQ3_0a2iRPGYrN7SLlxh3g]] 修改完成之后再打开索引即可。 再次测试我们自定义的文本分析器 POST /person1/_analyze { "analyzer": "my_english_analyzer", "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone." }使用我们自定义的分析器 my_english_analyzer { "tokens": [ { "token": "2", "start_offset": 4, "end_offset": 5, "type": "", "position": 1 }, { "token": "quick", "start_offset": 6, "end_offset": 11, "type": "", "position": 2 }, { "token": "brown", "start_offset": 12, "end_offset": 17, "type": "", "position": 3 }, { "token": "foxes", "start_offset": 18, "end_offset": 23, "type": "", "position": 4 }, { "token": "jumpe", "start_offset": 24, "end_offset": 29, "type": "", "position": 5 }, { "token": "d", "start_offset": 29, "end_offset": 30, "type": "", "position": 6 }, { "token": "over", "start_offset": 31, "end_offset": 35, "type": "", "position": 7 }, { "token": "lazy", "start_offset": 40, "end_offset": 44, "type": "", "position": 9 }, { "token": "dog's", "start_offset": 45, "end_offset": 50, "type": "", "position": 10 }, { "token": "bone", "start_offset": 51, "end_offset": 55, "type": "", "position": 11 } ] }可以看到结果与直接使用标准分析器是不一样的。特别是 jumped 被拆分为了：“jumpe” 和 “d” ，而且停用词（the）被删除了。 simple 简单分析器将文本分解为任何非字母字符处的标记，例如数字、空格、连字符和撇号，丢弃非字母字符，并将大写字母更改为小写字母。 POST /_analyze { "analyzer": "simple", "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone." }解析的结果如下： [ the, quick, brown, foxes, jumped, over, the, lazy, dog, s, bone ]注：以上是简化的结果 whitespace 空白分析器每当遇到空白字符时，分析器都会将文本分解为术语。 { "analyzer": "whitespace", "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone." }解析的结果： [ The, 2, QUICK, Brown-Foxes, jumped, over, the, lazy, dog's, bone. ] stop 停用词分析器stop 分析器与 simple 分析器相同 ，但增加了对删除停用词的支持。它默认使用 _english_ 停用词。 POST _analyze { "analyzer": "stop", "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone." }解析结果： [ quick, brown, foxes, jumped, over, lazy, dog, s, bone ] 可配参数说明 stopwords _english_：预定义的停用词列表，默认为 _english__none_：无包含停用词列表的数组 stopwords_path 包含停用词的文件的路径。 keyword 关键字分析器keyword 关键字分析器，将整个输入字符串作为单个标记返回。 POST _analyze { "analyzer": "keyword", "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone." }解析结果： [ The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone. ] pattern 正则表达式分析器按照提供的正则表达式对文本进行拆分。正则表达式默认为\W+（索引的非单词字符）。 POST _analyze { "analyzer": "pattern", "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone." }解析结果： [ the, 2, quick, brown, foxes, jumped, over, the, lazy, dog, s, bone ] 可配参数说明 pattern Java正则表达式，默认为\W+.flags Java 正则表达式标志。标志应该用管道分隔，例如"CASE_INSENSITIVE|COMMENTS".lowercase 术语是否应该小写。默认为true.stopwords _english_：预定义的停用词列表，默认为 _english__none_：无包含停用词列表的数组 stopwords_path 包含停用词的文件的路径。 各种语言分析器其包含的语言分析器如下： arabic, armenian, basque, bengali, brazilian, bulgarian, catalan, cjk, czech, danish, dutch, english, estonian, finnish, french, galician, german, greek, hindi, hungarian, indonesian, irish, italian, latvian, lithuanian, norwegian, persian, portuguese, romanian, russian, sorani, spanish, swedish, turkish, thai.可以看到其中有各种语言，但是没有中文，这也是我们前面的示例都是英文的原因，中文的分析我们后面再说。 |
| CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 |