Elasticsearch(10) --- 内置分词器.中文分词器 这篇博客主要讲:分词器概念.ES内置分词器.ES中文分词器. 一.分词器概念 1.Analysis 和 Analyzer Analysis: 文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程,也叫分词.Analysis是通过Analyzer来实现的. 当一个文档被索引时,每个Field都可能会创建一个倒排索引(Mapping可以设置不索引该Field). 倒排索引的过程就是将文档通过Analyzer分成一个一个的T

之前我们创建索引,查询数据,都是使用的默认的分词器,分词效果不太理想,会把text的字段分成一个一个汉字,然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词,所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了. ik分词器的下载和安装,测试 第一: 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases ,这里你需要根据你的Es的版本来下载对应版本的IK,这里我使用的是6.8.10的ES,所以就下载ik-6.8.10.zip的文件. 解压--

1. 中文分词器 1.1 默认分词器 先来看看ElasticSearch中默认的standard 分词器,对英文比较友好,但是对于中文来说就是按照字符拆分,不是那么友好. GET /_analyze { "analyzer": "standard", "text": "中华人民共和国" } 我们想要的效果是什么:"中华人民共和国"作为一整个词语. 得到的结果是: { "tokens" :

上课我们介绍了倒排索引,在里面提到了分词的概念,分词器就是用来分词的. 分词器是ES中专门处理分词的组件,英文为Analyzer,定义为:从一串文本中切分出一个一个的词条,并对每个词条进行标准化.它由三部分组成, Character Filters:分词之前进行预处理,比如去除html标签 Tokenizer:将原始文本按照一定规则切分为单词 Token Filters:针对Tokenizer处理的单词进行再加工,比如转小写.删除或增新等处理,也就是标准化 预定义的分词器 ES自带的分词器有如下

什么是分词 把文本转换为一个个的单词,分词称之为analysis.es默认只对英文语句做分词,中文不支持,每个中文字都会被拆分为独立的个体. 示例 POST http://192.168.247.8:9200/_analyze { "analyzer":"standard", "text":"good good study" } # 返回 { "tokens": [ { "token":

在上一节中,我们给大家介绍了ES的分析器,我相信大家对ES的全文搜索已经有了深刻的印象.分析器包含3个部分:字符过滤器.分词器.分词过滤器.在上一节的例子,大家发现了,都是英文的例子,是吧?因为ES是外国人写的嘛,中国如果要在这方面赶上来,还是需要屏幕前的小伙伴们的~ 英文呢,我们可以按照空格将一句话.一篇文章进行分词,然后对分词进行过滤,最后留下有意义的词.但是中文怎么分呢?中文的一句话是没有空格的,这就要有一个强大的中文词库,当你的内容中出现这个词时,就会将这个词提炼出来.这里大家也不用重复

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 ·全新最小化安装的centos 7.5 ·elasticsearch 6.4.0 认识中文分词器 在博文elasticsearch分词器中提到elasticsearch能够快速的通过搜索词检索出对应的文章归功于倒排索引,下面通过中文举例看看倒排索引. 中文分词器作用以及效果 中文分词器是做什么的呢? what

# 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关系的倒排索引, 但是如果不使用中文分词,就会把文档每个字拆分成了一个词,对我们中文检索很不友好,本博客系统就是在ElasticSearch中安装了IKAnalyzer分词器从而实现首页的搜索功能,下面开始讲解吧! ###  1.在线安装  由于我的ElasticSearch 是安装在Docker中

前言 前面的案例使用standard.english分词器,是英文原生的分词器,对中文分词支持不太好.中文作为全球最优美.最复杂的语言,目前中文分词器较多,ik-analyzer.结巴中文分词.THULAC.NLPIR和阿里的aliws都是非常优秀的,我们以ik-analyzer作为讲解的重点,其它分词器可以举一反三. 概要 本篇主要介绍中文分词器ik-analyzer的安装使用.自定义词库以及热更新方案. 分词器插件安装 我们Elasticsearch 6.3.1版本为例,集成IK分词器,其他

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其配置中文分词器. curlHTTP://192.168.79.131:9200/shb01/_analyze?pretty=true -d'{"text":"北京大学"

分词器选择 调研了几种分词器,例如IK分词器,ansj分词器,mmseg分词器,发现IK的分词效果最好.举个例子: 词:<<是的>><span>哈<\span>撒多撒ئۇيغۇر تىلى王者荣耀sdsd@4342啊啊啊 Standard: 是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئۇيغۇر,تىلى,王,者,荣,耀,sdsd,4342,啊,啊,啊,啊 mmseg_maxword:是,的,span,哈,span,撒,多,撒,ئ,ۇ,ي,غ,ۇ,ر,ت,

注: elasticsearch 版本6.2.2 1)集群模式,则每个节点都需要安装ik分词,安装插件完毕后需要重启服务,创建mapping前如果有机器未安装分词,则可能该索引可能为RED,需要删除后重建. 域名 ip master 192.168.0.120 slave1 192.168.0.121 slave2 192.168.0.122 2)Elasticsearch 内置的分词器对中文不友好,会把中文分成单个字来进行全文检索,不能达到想要的结果,在全文检索及新词发展如此快的互联网时代,I

es5.0集成ik中文分词器,网上资料很多,但是讲的有点乱,有的方法甚至不能正常运行此插件 特别注意的而是,es的版本一定要和ik插件的版本相对应: 1,下载ik 插件: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases(找到合适在即es版本) 解压zip包,并将其复制到es的plugins文件夹下,并将文件夹改名为ik: 重启es. 测试ik 创建一个索引: curl -XPUT "http://localhost:9200

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”.      如果我想根据自己的公司名称来查询,如“好记性不如烂笔头感叹号博客园” 如果我想根据自己公司里的产品名称来查询,如“” 如果我想根据某个网络上流行的词名称来查询,如“扫福” 那么,若直接使用es-ik则分不出来的,所以,这就是为什么需要es-ik的自定义词库的缘由啦! [hadoop@HadoopMas

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其配置中文分词器. curlHTTP://192.168.79.131:9200/shb01/_analyze?pretty=true -d'{"text":"北京大学"}' Es整合ik不直接用ik官网的工具包,需要将ik工具包封装成es插件才行,这个已经有人封装好了

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 Elasticsearch之几个重要的分词器 elasticsearch官方默认的分词插件 1.elasticsearch官方默认的分词插件,对中文分词效果不理想. 比如,我现在,拿个具体实例来展现下,验证为什么,es官网提供的分词插件对中文分词而言,效果差. [hadoop@HadoopMaster elas

前面已经对”IK中文分词器“有了简单的了解:  但是可以发现不是对所有的词都能很好的区分,比如:  逼格这个词就没有分出来. 词库 实际上IK分词器也是根据一些词库来进行分词的,我们可以丰富这个词库. IK分词器(IK Analysis for Elasticsearch)给了我们一个基本的配置: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik  修改我们es实例中ik插件的配置: cd elasticsearch-5.3.0/plugins

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,因此我们需要一个中文分词器来用于搜索和使用. 二.IK分词器的安装和使用   2.1.安装ik    我们可以从官方github上下载该插件,我们下载对应于我们使用的es的版本的ik,并且我们能够看到具体的安装步骤,可以有两种安装方法.      这里我们选择第一种方式:    重启es,我们就可

一:IK分词器简介  IK Analyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包.从2006年12月推出1.0版开始, IKAnalyzer已经推出了4个大版本.最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件.从3.0版本开 始,IK发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现.在2012版本中,IK实现了简单的分词 歧义排除算法,标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化.

近几篇ElasticSearch系列: 1.阿里云服务器Linux系统安装配置ElasticSearch搜索引擎 2.Linux系统中ElasticSearch搜索引擎安装配置Head插件 3.ElasticSearch搜索引擎安装配置中文分词器IK插件 4.ElasticSearch搜索引擎安装配置拼音插件pinyin 5.ElasticSearch搜索引擎在JavaWeb项目中的应用 一.IK简介 ElasticSearch(以下简称ES)默认的分词器是标准分词器Standard,如果直接使