Elasticsearch:hanlp 中文分词器
HanLP 中文分词器是一个开源的分词器,是专为Elasticsearch而设计的。它是基于HanLP,并提供了HanLP中大部分的分词方式。它的源码位于:
https://github.com/KennFalcon/elasticsearch-analysis-hanl
从Elasticsearch 5.2.2开始,一直有跟随Elasticsearch的不同发行版而更新。
安装
1) 方式一:
a. 下载对应的release安装包,最新release包可从baidu盘下载(链接:https://pan.baidu.com/s/1mFPNJXgiTPzZeqEjH_zifw 密码:i0o7)
b. 执行如下命令安装,其中PATH为插件包绝对路径:
./bin/elasticsearch-plugin install file://${PATH}
2)方式二:
a. 使用elasticsearch插件脚本安装command如下:
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/KennFalcon/elasticsearch-analysis-hanlp/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-hanlp-7.4.2.zip
安装完后,我们可以使用如下的方式来验证我们的安装是否成功:
$ ./bin/elasticsearch-plugin list
analysis-hanlp
如果我们安装时成功的话,我们可以看到上面的输出。
安装数据包
release包中存放的为HanLP源码中默认的分词数据,若要下载完整版数据包,请查看HanLP Release。
数据包目录:ES_HOME/plugins/analysis-hanlp
注:因原版数据包自定义词典部分文件名为中文,这里的hanlp.properties中已修改为英文,请对应修改文件名
重启Elasticsearch
注:上述说明中的ES_HOME为自己的ES安装路径,需要绝对路径。
这一步非常重要。如果我们不重新启动,新安装的分词器将不会工作。
热更新
在本版本中,增加了词典热更新,修改步骤如下:
a. 在ES_HOME/plugins/analysis-hanlp/data/dictionary/custom目录中新增自定义词典
b. 修改hanlp.properties,修改CustomDictionaryPath,增加自定义词典配置
c. 等待1分钟后,词典自动加载
注:每个节点都需要做上述更改
提供的分词方式说明
- hanlp: hanlp默认分词
- hanlp_standard: 标准分词
- hanlp_index: 索引分词
- hanlp_nlp: NLP分词
- hanlp_n_short: N-最短路分词
- hanlp_dijkstra: 最短路分词
- hanlp_crf: CRF分词(已有最新方式)
- hanlp_speed: 极速词典分词
我们来做一个简单的例子:
GET _analyze
{
"text": "美国阿拉斯加州发生8.0级地震",
"tokenizer": "hanlp"
}
那么显示的结果为:
{
"tokens" : [
{
"token" : "美国",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "nsf",
"position" : 0
},
{
"token" : "阿拉斯加州",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 7,
"type" : "nsf",
"position" : 1
},
{
"token" : "发生",
"start_offset" : 7,
"end_offset" : 9,
"type" : "v",
"position" : 2
},
{
"token" : "8.0",
"start_offset" : 9,
"end_offset" : 12,
"type" : "m",
"position" : 3
},
{
"token" : "级",
"start_offset" : 12,
"end_offset" : 13,
"type" : "q",
"position" : 4
},
{
"token" : "地震",
"start_offset" : 13,
"end_offset" : 15,
"type" : "n",
"position" : 5
}
]
}
更多详细阅读,请参阅链接https://github.com/KennFalcon/elasticsearch-analysis-hanlp
Elasticsearch:hanlp 中文分词器的更多相关文章
- elasticsearch教程--中文分词器作用和使用
概述 本文都是基于elasticsearch安装教程 中的elasticsearch安装目录(/opt/environment/elasticsearch-6.4.0)为范例 环境准备 ·全新最小 ...
- 如何给Elasticsearch安装中文分词器IK
安装Elasticsearch安装中文分词器IK的步骤: 1. 停止elasticsearch 2.2的服务 2. 在以下地址下载对应的elasticsearch-analysis-ik插件安装包(版 ...
- 【自定义IK词典】Elasticsearch之中文分词器插件es-ik的自定义词库
Elasticsearch之中文分词器插件es-ik 针对一些特殊的词语在分词的时候也需要能够识别 有人会问,那么,例如: 如果我想根据自己的本家姓氏来查询,如zhouls,姓氏“周”. 如 ...
- Elasticsearch之中文分词器插件es-ik(博主推荐)
前提 什么是倒排索引? Elasticsearch之分词器的作用 Elasticsearch之分词器的工作流程 Elasticsearch之停用词 Elasticsearch之中文分词器 Elasti ...
- 沉淀再出发:ElasticSearch的中文分词器ik
沉淀再出发:ElasticSearch的中文分词器ik 一.前言 为什么要在elasticsearch中要使用ik这样的中文分词呢,那是因为es提供的分词是英文分词,对于中文的分词就做的非常不好了 ...
- Elasticsearch之中文分词器
前提 什么是倒排索引? Elasticsearch之分词器的作用 Elasticsearch之分词器的工作流程 Elasticsearch之停用词 Elasticsearch的中文分词器 1.单字分词 ...
- Elasticsearch之中文分词器插件es-ik的自定义热更新词库
不多说,直接上干货! 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号: 大数据躺过的坑 Java从入门到架构师 人工智能躺过的坑 Java全栈大联盟 ...
- elasticsearch安装中文分词器插件smartcn
原文:http://blog.java1234.com/blog/articles/373.html elasticsearch安装中文分词器插件smartcn elasticsearch默认分词器比 ...
- ElasticSearch安装中文分词器IKAnalyzer
# ElasticSearch安装中文分词器IKAnalyzer 本篇主要讲解如何在ElasticSearch中安装中文分词器IKAnalyzer,拆分的每个词都是我们熟知的词语,从而建立词汇与文档 ...
随机推荐
- 函数参数<一>
<1> 定义带有参数的函数 示例如下: def add2num(a, b): c = a+b print (c) <2> 调用带有参数的函数 以调用上面的add2num(a, ...
- [转] JavaScript学习:BOM和DOM的区别和关联
BOM 1. BOM是Browser Object Model的缩写,即浏览器对象模型. 2. BOM没有相关标准. 3. BOM的最根本对象是window. 从1可以看出来:BOM和浏览器关系 ...
- qrcode-reader——二维码识别
JavaScript QRCode reader for HTML5 enabled browser 参考资料1:[https://www.npmjs.com/package/qrcode-reade ...
- centos7 中如何查看、打开、关闭防火墙。
首先是看centos7的防火墙的状态,查看的命令为: sudo systemctl status firewalld. 查看后,看到active(running)就意味着防火墙打开了, 如果想关闭防火 ...
- 2019JAVA第七次实验报告
Java实验报告 班级 计科二班 学号 20188442 姓名 吴怡君 完成时间 2019.10.25 评分等级 实验任务详情: 完成火车站售票程序的模拟. 要求: (1)总票数1000张: (2)1 ...
- Solrcloud单机伪集群部署
线上有一套双节点的Solrcloud节点,因机器性能较老,环境搭建于2013年,原节点有数百个已经被unload的collections,考虑以后可能还会需要,所以搭建一套和原节点相同的solrclo ...
- spring boot-15.缓存
为了减轻数据库压力和提高访问速度,从spring3.1开始映入了基于注解的缓存机制. 1.Java Caching定义了5个核心接口,分别是CachingProvider, CacheManager, ...
- [codeforces940E]Cashback
题目链接 题意是说将$n$个数字分段使得每段贡献之和最小,每段的贡献为区间和减去前$\left \lfloor \frac{k}{c}\right \rfloor$小的和. 仔细分析一下可以知道,减去 ...
- Luogu P3195 [HNOI2008]玩具装箱
题目 预处理\(C\)的前缀和\(sum\).设前\(i\)个物品的最小答案为\(f\). \(f_i=\max\limits_{j\in[1,i)}(f_j+(sum_i-sum_j-L)^2)\) ...
- PythonDay11
第十一章函数使用_迭代器 今日内容 函数名的第一类对象及使用 f-strings 迭代器 函数名的第一类对象及使用 函数名可以当做值,赋值给变量 函数名可以当做容器内的元素 函数名可以当做函数的参数 ...