Elasticsearch中文分词策略大揭秘

Elasticsearch中文分词策略大揭秘

引用

CSDN

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来源

1.

https://blog.csdn.net/2410_89017463/article/details/143875963

2.

https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/136013160

3.

https://blog.csdn.net/qq_73639699/article/details/139347283

4.

https://blog.csdn.net/lzyever/article/details/137893707

5.

https://cloud.baidu.com/article/3191519

6.

https://cloud.baidu.com/article/3351385

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https://blog.csdn.net/qq_71557143/article/details/140715467

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https://juejin.cn/post/7359083412386971658

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https://help.aliyun.com/zh/es/user-guide/use-the-analysis-ik-plug-in

10.

https://www.cnblogs.com/darcy471/p/18194691

在当今信息爆炸的时代，高效准确的全文检索技术已成为众多应用不可或缺的核心能力。作为一款广受欢迎的分布式搜索和分析引擎，Elasticsearch凭借其强大的搜索和数据分析能力，在众多领域得到了广泛应用。然而，在处理中文文本时，如何选择合适的分词策略，以提升搜索准确性和效率，成为了一个关键问题。本文将深入探讨Elasticsearch的中文分词策略，帮助读者更好地理解和运用这一关键技术。

在Elasticsearch中，分词器是实现全文检索的核心组件之一。它主要由三个部分组成：字符过滤器（Character Filters）、分词器（Tokenizer）和词项过滤器（Token Filters）。这三个组件协同工作，将输入的文本进行切割、归一化和标记化处理，最终生成可被搜索的词项。

1. 字符过滤器（Character Filters）：在分词之前，字符过滤器对文本进行预处理，如过滤HTML标签、特殊字符等。
2. 分词器（Tokenizer）：分词器按照一定的规则将文本切割成多个词项。常见的分词器有标准分词器（Standard Tokenizer）、空白分词器（Whitespace Tokenizer）等。
3. 词项过滤器（Token Filters）：词项过滤器对分词后的词项进行进一步处理和转换，如移除停用词、词干提取、同义词替换等。

Elasticsearch提供了多种内置分词器，包括标准分词器、语言特定分词器和自定义分词器。标准分词器是默认选项，适用于大多数场景，但对中文处理效果有限。语言特定分词器则针对特定语言进行了优化，如中文、日文等。自定义分词器允许用户根据实际需求灵活配置分词规则。

中文分词面临的主要挑战是中文字符之间没有明显的词边界，这使得传统的基于空格的分词方法无法直接应用。为了解决这一问题，Elasticsearch提供了多种中文分词解决方案，其中最常用的是IK分词器。

IK分词器是Elasticsearch中广泛使用的中文分词插件，支持智能分词和细粒度分词两种模式。

• 智能分词（ik_smart）：基于词典和统计方法，选择最合理的分词结果。适用于大多数场景，能够提供较高的分词准确率。
• 细粒度分词（ik_max_word）：将句子尽可能细地分解为每一个词项，适用于需要更详细分词结果的场景。

安装与配置

IK分词器的安装有两种方式：在线安装和离线安装。推荐使用离线安装方式，具体步骤如下：

1. 下载IK分词器安装包（https://release.infinilabs.com/）
2. 解压后将文件拖入虚拟机中
3. 查看Elasticsearch的数据卷目录（sudo docker volume inspect es-plugins）
4. 将解压后的IK分词器包拖到数据卷目录中
5. 重启Elasticsearch容器

扩展词典

随着互联网的发展，新词层出不穷。IK分词器提供了扩展词典的功能，用户可以通过修改IK分词器目录中的IKAnalyzer.cfg.xml文件来添加自定义词典。具体步骤如下：

1. 打开IK分词器config目录
2. 在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件中添加扩展词典路径
3. 新建一个ext.dic文件，添加自定义词汇
4. 重启Elasticsearch

在实际应用中，合理配置分词器是提升搜索效果的关键。以下是一个使用IK分词器的配置示例：

PUT test_ik
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "filter": ["lowercase"]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "content": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_analyzer"
      }
    }
  }
}

在进行全文检索时，可以结合多种查询方式来优化搜索结果。例如，使用multi_match查询结合simple_query_string查询，并设置最低分限制，以避免召回无关数据。

{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        {
          "multi_match": {
            "query": "缩小范围"
          }
        },
        {
          "simple_query_string": {
            "query": "缩小范围"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Elasticsearch的中文分词策略是实现高效全文检索的关键。通过理解Elasticsearch的分词原理，选择合适的中文分词器，并合理配置分词策略，可以显著提升搜索效果。未来，随着自然语言处理技术的不断发展，Elasticsearch的分词能力有望进一步提升，为用户提供更智能、更精准的搜索体验。