Elastic的Medcl提供了一种搜索Pinyin搜索的方法。拼音搜索在很多的应用场景中都有被用到。比如在百度搜索中,我们使用拼音就可以出现汉字:

对于我们中国人来说,拼音搜索也是非常直接的。那么在Elasticsearch中我们该如何使用pinyin来进行搜索呢?答案是我们采用Medcl所创建的elasticsearch-analysis-pinyin分析器。下面我们简单介绍一下如何进行安装和测试。

下载Pinyin分析器源码进行编译及安装

由于elasticsearch-analysis-pinyin目前没有可以下载的可以安装的发布文件,我们必须自己下载源码,并编译。首先,我们可以通过如下的命名来进行下载:

$ git clone https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

下载源码后,进入到项目的根目录。整个项目的源码显示为:

$ tree -L 2
.
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── lib
│ └── nlp-lang-1.7.jar
├── pom.xml
└── src
├── main
└── test

这样在我们的电脑里就会发现下载好的elasticsearch-analysis-pinyin源码。在进行编译之前,我们必须修改一下我们的版本号以便和我们的Elasticsearch的版本号是一致的。否则我们的plugin将不会被正确装载。我们已知我们的Elasticsearch版本号码是7.3.0,那么我们修改我们的pom.xml文件:

在我们的电脑上必须安装好Maven。然后进入项目的根目录,并在命令行中打入如下的命令:

$ mvn install

这样整个项目的编译工作就完成了。我们在命令行中打入如下的命令:

$ find ./ -name "*.zip"
.//target/releases/elasticsearch-analysis-pinyin-7.3.0.zip

它显示在tagert目录下已经生产了一个叫做elasticsearch-analysis-pinyin-7.3.0.zip的压缩文件。这个版本号码刚好和我们的Elasticsearch的版本是一样的。

我们到Elasticsearch的安装目录下的plugin目录下创建一个叫做pinyin的子目录:

/Users/liuxg/elastic/elasticsearch-7.3.0/plugins
localhost:plugins liuxg$ ls
analysis-ik pinyin

然后,把我们刚才在上一步生产的elasticsearch-analysis-pinyin-7.0.0.zip文件进行解压,并把文件放入到我们刚才创建的pinyin目录下。这样整个pinyin文件夹的文件显示如下:

$ ls
analysis-ik pinyin
localhost:plugins liuxg$ tree pinyin/ -L 3
pinyin/
├── elasticsearch-analysis-pinyin-7.3.0.jar
├── nlp-lang-1.7.jar
└── plugin-descriptor.properties

至此,我们的安装工作已经完成,我需要重新启动我们的Elasticsearch。

测试Pinyin analyzer

下面我们来测试一下我们已经安装好的Pinyin分词器是否已经工作。我们可以仿照https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin上面的介绍来做一些简单的测试:

创建一个定制的pinyin分词器

PUT /medcl/
{
"settings" : {
"analysis" : {
"analyzer" : {
"pinyin_analyzer" : {
"tokenizer" : "my_pinyin"
}
},
"tokenizer" : {
"my_pinyin" : {
"type" : "pinyin",
"keep_separate_first_letter" : false,
"keep_full_pinyin" : true,
"keep_original" : true,
"limit_first_letter_length" : 16,
"lowercase" : true,
"remove_duplicated_term" : true
}
}
}
}
}

测试一些中文汉字

GET /medcl/_analyze
{
"text": ["天安门"],
"analyzer": "pinyin_analyzer"
} # 显示结果为:
{
"tokens" : [
{
"token" : "tian",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 0,
"type" : "word",
"position" : 0
},
{
"token" : "天安门",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 0,
"type" : "word",
"position" : 0
},
{
"token" : "tam",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 0,
"type" : "word",
"position" : 0
},
{
"token" : "an",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 0,
"type" : "word",
"position" : 1
},
{
"token" : "men",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 0,
"type" : "word",
"position" : 2
}
]
}

上面的token显示,如果我们打入搜索tam是完全可以搜索到我们的结果的。

创建mapping

POST /medcl/_mapping
{
"properties": {
"name": {
"type": "keyword",
"fields": {
"pinyin": {
"type": "text",
"store": false,
"term_vector": "with_offsets",
"analyzer": "pinyin_analyzer",
"boost": 10
}
}
}
}
}

Index文档

POST /medcl/_create/andy
{"name":"刘德华"}

搜索文档

curl http://localhost:9200/medcl/_search?q=name:%E5%88%98%E5%BE%B7%E5%8D%8E
curl http://localhost:9200/medcl/_search?q=name.pinyin:%e5%88%98%e5%be%b7
curl http://localhost:9200/medcl/_search?q=name.pinyin:liu
curl http://localhost:9200/medcl/_search?q=name.pinyin:ldh
curl http://localhost:9200/medcl/_search?q=name.pinyin:de+hua

或者:

GET medcl/_search?q=name:%E5%88%98%E5%BE%B7%E5%8D%8E
GET medcl/_search?q=name.pinyin:%e5%88%98%e5%be%b7
GET medcl/_search?q=name.pinyin:liu
GET medcl/_search?q=name.pinyin:ldh
GET medcl/_search?q=name.pinyin:de+hua

上面的第一个Unicode是“刘德华”,第二个是“刘德”。

使用pinyin-tokenFilter

PUT /medcl1/
{
"settings" : {
"analysis" : {
"analyzer" : {
"user_name_analyzer" : {
"tokenizer" : "whitespace",
"filter" : "pinyin_first_letter_and_full_pinyin_filter"
}
},
"filter" : {
"pinyin_first_letter_and_full_pinyin_filter" : {
"type" : "pinyin",
"keep_first_letter" : true,
"keep_full_pinyin" : false,
"keep_none_chinese" : true,
"keep_original" : false,
"limit_first_letter_length" : 16,
"lowercase" : true,
"trim_whitespace" : true,
"keep_none_chinese_in_first_letter" : true
}
}
}
}
}

Token Test:刘德华 张学友 郭富城 黎明 四大天王

GET /medcl1/_analyze
{
"text": ["刘德华 张学友 郭富城 黎明 四大天王"],
"analyzer": "user_name_analyzer"
}

{
"tokens" : [
{
"token" : "ldh",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 3,
"type" : "word",
"position" : 0
},
{
"token" : "zxy",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 7,
"type" : "word",
"position" : 1
},
{
"token" : "gfc",
"start_offset" : 8,
"end_offset" : 11,
"type" : "word",
"position" : 2
},
{
"token" : "lm",
"start_offset" : 12,
"end_offset" : 14,
"type" : "word",
"position" : 3
},
{
"token" : "sdtw",
"start_offset" : 15,
"end_offset" : 19,
"type" : "word",
"position" : 4
}
]
}

其它请参阅链接https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin。

如果想了解中文IK分词器,请参阅文章“Elasticsearch:IK中文分词器”。

Elasticsearch:Pinyin 分词器的更多相关文章

  1. 【ELK】【docker】【elasticsearch】2.使用elasticSearch+kibana+logstash+ik分词器+pinyin分词器+繁简体转化分词器 6.5.4 启动 ELK+logstash概念描述

    官网地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html#docker-cli-run-prod ...

  2. 聊聊 elasticsearch 之分词器配置 (IK+pinyin)

    系统:windows 10 elasticsearch版本:5.6.9 es分词的选择 使用es是考虑服务的性能调优,通过读写分离的方式降低频繁访问数据库的压力,至于分词的选择考虑主要是根据目前比较流 ...

  3. Elasticsearch之分词器的作用

    前提 什么是倒排索引? Analyzer(分词器)的作用是把一段文本中的词按一定规则进行切分.对应的是Analyzer类,这是一个抽象类,切分词的具体规则是由子类实现的,所以对于不同的语言,要用不同的 ...

  4. Elasticsearch之分词器的工作流程

    前提 什么是倒排索引? Elasticsearch之分词器的作用 Elasticsearch的分词器的一般工作流程: 1.切分关键词 2.去除停用词 3.对于英文单词,把所有字母转为小写(搜索时不区分 ...

  5. elasticsearch kibana + 分词器安装详细步骤

    elasticsearch kibana + 分词器安装详细步骤 一.准备环境 系统:Centos7 JDK安装包:jdk-8u191-linux-x64.tar.gz ES安装包:elasticse ...

  6. Elasticsearch修改分词器以及自定义分词器

    Elasticsearch修改分词器以及自定义分词器 参考博客:https://blog.csdn.net/shuimofengyang/article/details/88973597

  7. ES 09 - 定制Elasticsearch的分词器 (自定义分词策略)

    目录 1 索引的分析 1.1 分析器的组成 1.2 倒排索引的核心原理-normalization 2 ES的默认分词器 3 修改分词器 4 定制分词器 4.1 向索引中添加自定义的分词器 4.2 测 ...

  8. elasticsearch中文分词器ik-analyzer安装

    前面我们介绍了Centos安装elasticsearch 6.4.2 教程,elasticsearch内置的分词器对中文不友好,只会一个字一个字的分,无法形成词语,别急,已经有大拿把中文分词器做好了, ...

  9. 【分词器及自定义】Elasticsearch中文分词器及自定义分词器

    中文分词器 在lunix下执行下列命令,可以看到本来应该按照中文”北京大学”来查询结果es将其分拆为”北”,”京”,”大”,”学”四个汉字,这显然不符合我的预期.这是因为Es默认的是英文分词器我需要为 ...

随机推荐

  1. 字符输入流_Reader类&FileReader类介绍和字符输入读取字符数据

    java.io.Reader:字符输入流的最顶层父类,其中定义了一些共性的成员方法,是一个抽象类共性的成员方法 int read() 读取单个字符并返回 int read(char[] cbuf) 将 ...

  2. 常用类-Java比较器

    一.Comparable接口 Java中的对象,正常情况只能进行比较 == 或 !=不能使用 > 或 < 的,但是在实际开发中有需要进行对象的比较 comparable接口的使用举例: 1 ...

  3. 使用ventoy制作启动盘

    先去应用商店下载,非Deepin用户去官网下载Download.Ventoy. 先确认一下自己的系统镜像是否在清单内.(其实不在也没事) 按照使用说明操作Get start.Ventoy,建议配置为G ...

  4. java关键字的概念与特征和标识符的概念和规则

    什么是关键字 比如说邮箱地址 abc@qq.com  123abc@qq.com 这样的只要没有人占用都是和发布的 那么这样呢 hahah@enen@itcast.cn呢 @是电子邮箱当中有特殊含义的 ...

  5. Linux学习系列--用户(组)新增、查看和删除

    在实际的工作中,在接触Linux的用户组管理的时候,一般来说都是在系统开建设的时候设置好,root权限由特定的负责人保管用户密码,避免误操作带来不必要的麻烦. 在具体使用的时候,会利用相关的命令设置一 ...

  6. Java学习第五周

    这周学习了异常与多线程,线程使用 Exception异常的分类: 1.编译时异常:继承自Exception的异常或者其子类,编译阶段就会报错 2.运行时异常:继承自RuntimeException的异 ...

  7. 小试牛刀:Go 反射帮我把 Excel 转成 Struct

    背景 起因于最近的一项工作:我们会定义一些关键指标来衡量当前系统的健康状态,然后配置对应的报警规则来进行监控报警.但是当前的报警规则会产生大量的误报,需要进行优化.我所负责的是将一些和用户行为指标相关 ...

  8. composer常用命令(部分摘抄)

    1. 仅更新单个库 composer update foo/bar 2. 不编辑composer.json的情况下安装库 composer require "foo/bar:1.0.0&qu ...

  9. JVM内存模型和结构详解(五大模型图解)

    JVM内存模型和Java内存模型都是面试的热点问题,名字看感觉都差不多,实际上他们之间差别还是挺大的. 通俗点说,JVM内存结构是与JVM的内部存储结构相关,而Java内存模型是与多线程编程相关@mi ...

  10. OSSCore 开源解决方案介绍

    基于.NetCore的积木化服务框架,主要将常规解决方案进行进一步的抽象下沉形成相关基础可选框架单元(在Framework 目录),并在此基础上实现常规系统模块(在Modules 目录),如用户管理, ...