ES 09 - Elasticsearch使用分析器分析索引 + 定制分析器

释放双眼,带上耳机,听听看~!

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1 索引分析

索引分析: 将文本块按照一定的策略分解, 并建立倒排索引的过程. 这个过程由分析器(analyzers)完成.

1.1 分析器的组成

① 字符过滤器(character filter): 去除HTML标签, 或转换\"&\"为\"and\"等.

② 分词器(tokenizer): 按照某种规律, 如根据空格、逗号等, 将文本块进行分解.

③ 标记过滤器(token filter): 所有被分词器分解的词都将经过token filters的处理, 它可以修改词(如小写化处理)、去掉词(根据某一规则去掉无意义的词, 如\"a\", \"the\", \"的\"等), 增加词(如同义词\"jump\"、\"leap\"等).

注意: 人们一般将分析器通称为分词器, 并不是相等的关系, 而是包含的关系.

1.2 倒排索引核心原理-normalization

建立倒排索引时, 会执行 normalization(正常化)操作 —— 将拆分的各个单词进行相应的处理, 以提高搜索时命中相关联的文档的概率.

normalization的方式有: 时态转换, 单复数转换, 同义词转换, 大小写转换等.

比如: 文档中包含 \"mom likes small dogs\", 在建立索引时通过normalization处理, 通过 \"mother liked little dog\" 也能搜索到相关的文档.

2 ES的默认分析器

(1) ES中的默认分析器: standard tokenizer, 标准分析器, 以单词为边界进行分词. 具有如下功能:

standard token filter: 去掉无意义的标签, 如<>, &, - 等.

lowercase token filter: 将所有字母转换为小写字母.

stop token filer(默认被禁用): 移除停用词, 比如\"a\"、\"the\"等.

(2) 测试默认分析器:

GET _analyze            // ES引擎中已有standard分词器, 所以可以不指定index
{
    \"analyzer\": \"standard\", 
    \"text\": \"There-is a DOG<br/> in house &\"
}

3 修改分词器

(1) 创建索引后可以添加新的分词器, 添加之前必须先关闭索引, 添加之后再打开:

// 先关闭索引: 
POST address/_close

// 启用English停用词token filter
PUT address/_settings
{
    \"analysis\": {
        \"analyzer\": {
            \"my_token_filter\": {        // 自定义的分词器名称
                \"type\": \"standard\",
                \"stopwords\": \"_english_\"
            }
        }
    }
}

// 打开索引: 
POST address/_open

(2) 使用具有停词功能的分词器进行分词:

GET address/_analyze
{
    \"analyzer\": \"my_token_filter\", 
    \"text\": \"There-is a DOG<br/> in house &\"
}

(3) 返回结果减少了停用词:

{
    \"tokens\": [
        {
            \"token\": \"dog\",
            \"start_offset\": 11,
            \"end_offset\": 14,
            \"type\": \"<ALPHANUM>\",
            \"position\": 3
        },
        {
            \"token\": \"br\",
            \"start_offset\": 15,
            \"end_offset\": 17,
            \"type\": \"<ALPHANUM>\",
            \"position\": 4
        },
        {
            \"token\": \"house\",
            \"start_offset\": 23,
            \"end_offset\": 28,
            \"type\": \"<ALPHANUM>\",
            \"position\": 6
        }
    ]
}

4 定制分词器

4.1 向索引中添加自定义的分词器

注意: 要先关闭索引, 再添加, 然后再打开索引.

PUT address/_settings
{
    \"analysis\": {
        \"char_filter\": {
            \"&_to_and\": {
                \"type\": \"mapping\",
                \"mappings\": [\"&=> and\"]
            }
        },
        \"filter\": {
            \"my_stopwords\": {
                \"type\": \"stop\",
                \"stopwords\": [\"the\", \"a\"]
            }
        },
        \"analyzer\": {
            \"my_analyzer\": {            // 自定义的分析器名称
                \"type\": \"custom\",
                \"char_filter\": [\"html_strip\", \"&_to_and\"],  // 跳过HTML标签, 将&符号转换为\"and\"
                \"tokenizer\": \"standard\",
                \"filter\": [\"lowercase\", \"my_stopwords\"]     // 转换为小写
            }
        }
    }
}

4.2 测试自定义分析器

GET address/_analyze
{
    \"analyzer\": \"my_analyzer\", 
    \"text\": \"There-is a DOG<br/> in house &\"
}

响应结果中已经对大写单词、HTML标签, 以及\"&\"做了处理. 鉴于篇幅所限, 这里省去.

4.3 向映射中添加自定义的分析器

PUT address/_mapping/province
{
    \"properties\": {
        \"content\": {
            \"type\": \"text\",
            \"analyzer\": \"my_analyzer\"
        }
    }
}

此时查看mapping信息:

GET address/_mapping

发现自定义的分析器已经配置到province上了:

{
  \"address\": {
    \"mappings\": {
      \"province\": {
        \"properties\": {
          \"content\": {
            \"type\": \"text\",
            \"analyzer\": \"my_analyzer\"
          },
          \"description\": {
            \"type\": \"text\"
          }
        }
      }
    }
  }
}

版权声明

作者: ma_shoufeng(马瘦风)

出处: 博客园 马瘦风的博客

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