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. Jetty 源码解析 - 流程

    前言 公司实习分配给的任务是精简和优化 Jetty 框架,这里做简单的思路记录(比较乱),源码是 Jetty 7.x.x . 大体流程 Connector 接口的实现类 SelectChannelCo ...

  2. 使用Win自带的远程工具连接Linux

    网上教程一大堆,我这边只简单记录一下,主要是黑屏问题,和剪贴板问题.Win连接Linux,一般都是使用的xrdp, 如果是使用的旧版本的Ubuntu,建议先装一下xfce桌面,gnome桌面一般连不起 ...

  3. String类常用的API

    String类常用的API 字符串内容的比较: 注意: 不能使用 == 去比较两个字符串的内容.原理:比较的是字符串的地址. (如果两个字符串都是使用""进行赋值,那么他们都是放在 ...

  4. C++基本数据类型范围和区别(详细)

    一.基本类型的大小及范围的总结(以下所讲都是默认在32位操作系统下):字节:byte:位:bit.1.短整型short:所占内存大小:2byte=16bit:所能表示范围:-32768~32767:( ...

  5. Tomcat介绍和配置使用

    目录 JavaWeb 的概念 什么是 JavaWeb? 什么是请求? 什么是响应? 请求和响应的关系 Web 资源的分类 常用的 Web 服务器 Tomcat 服务器和 Servlet 版本的对应关系 ...

  6. NodeJS 基于 Dapr 构建云原生微服务应用,从 0 到 1 快速上手指南

    Dapr 是一个可移植的.事件驱动的运行时,它使任何开发人员能够轻松构建出弹性的.无状态和有状态的应用程序,并可运行在云平台或边缘计算中,它同时也支持多种编程语言和开发框架.Dapr 确保开发人员专注 ...

  7. [USACO 2009 Mar S]Look Up_via牛客网

    题目 链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/28537/N 来源:牛客网 时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒 空间限制:C/C++ 32768K,其他语言 ...

  8. expect交互学习笔记

    expect主要应用于自动化交互式操作的场景;比如服务器过多,密码也不尽相同的情况下,需要便捷的登陆服务器,而无需输入密码的情况,亦或者便捷登陆mysql/ftp等需要交互的场景:也可以在服务器之间通 ...

  9. 转一篇MYSQL文章《数据库表设计,没有最好只有最适合》

    http://mp.weixin.qq.com/s/a8klpzM5iam0_JYSw7-U4g 我们在设计数据库的时候,是否会突破常规,找到最适合自己需求的设计方案,下面来举个例子: 常用的邻接表设 ...

  10. EB和Varuxn的单字聊天

    持续更新! 本文已经征得\(Varuxn\)同意,仅当做记录网课的趣事和"深厚"的友情 原标题<ErB和Varuxn的单字聊天> 原标题来源: 这个想法来源是 \(Va ...