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ElasticSearch常用的分词器

时间：2020-04-15 11:31:57

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ElasticSearch常用的分词器

本文来说下有关ElasticSearch分词器的几个问题

文章目录

概述什么是 Analysis分词器的组成Analyzer APIES分词器Stamdard AnalyzerSimple AnalyzerWhitespace AnalyzerStop AnalyzerKeyword AnalyzerPattern AnalyzerLanguage Analyzer中文分词本文小结

概述

这篇文章主要来介绍下什么是 Analysis ，什么是分词器，以及 ElasticSearch 自带的分词器是怎么工作的，最后会介绍下中文分词是怎么做的。

首先来说下什么是 Analysis：

什么是 Analysis

顾名思义，文本分析就是把全文本转换成一系列单词（term/token）的过程，也叫分词。在 ES 中，Analysis 是通过分词器（Analyzer）来实现的，可使用 ES 内置的分析器或者按需定制化分析器。

举一个分词简单的例子：比如你输入 Mastering Elasticsearch，会自动帮你分成两个单词，一个是 mastering，另一个是 elasticsearch，可以看出单词也被转化成了小写的。

再简单了解了 Analysis 与 Analyzer 之后，让我们来看下分词器的组成：

分词器的组成

分词器是专门处理分词的组件，分词器由以下三部分组成：

Character Filters：针对原始文本处理，比如去除 html 标签Tokenizer：按照规则切分为单词，比如按照空格切分Token Filters：将切分的单词进行加工，比如大写转小写，删除 stopwords，增加同义语

同时 Analyzer 三个部分也是有顺序的，从图中可以看出，从上到下依次经过 Character Filters，Tokenizer 以及 Token Filters，这个顺序比较好理解，一个文本进来肯定要先对文本数据进行处理，再去分词，最后对分词的结果进行过滤。

其中，ES 内置了许多分词器：

Standard Analyzer - 默认分词器，按词切分，小写处理Simple Analyzer - 按照非字母切分（符号被过滤），小写处理Stop Analyzer - 小写处理，停用词过滤（the ，a，is）Whitespace Analyzer - 按照空格切分，不转小写Keyword Analyzer - 不分词，直接将输入当做输出Pattern Analyzer - 正则表达式，默认 \W+Language - 提供了 30 多种常见语言的分词器Customer Analyzer - 自定义分词器

接下来会对以上分词器进行讲解，在讲解之前先来看下很有用的 API：_analyzer API：

Analyzer API

它可以通过以下三种方式来查看分词器是怎么样工作的：

直接指定 Analyzer 进行测试

GET _analyze{"analyzer": "standard","text" : "Mastering Elasticsearch , elasticsearch in Action"}

指定索引的字段进行测试

POST books/_analyze{"field": "title","text": "Mastering Elasticesearch"}

自定义分词进行测试

POST /_analyze{"tokenizer": "standard", "filter": ["lowercase"],"text": "Mastering Elasticesearch"}

再了解了 Analyzer API 后，让我们一起看下 ES 内置的分词器：

ES分词器

首先来介绍下 Stamdard Analyzer 分词器：

Stamdard Analyzer

它是 ES 默认的分词器，它会对输入的文本按词的方式进行切分，切分好以后会进行转小写处理，默认的 stopwords 是关闭的。

下面使用 Kibana 看一下它是怎么样进行工作的，在 Kibana 的开发工具（Dev Tools）中指定 Analyzer 为 standard，并输入文本 In , Java is the best language in the world.，然后我们运行一下：

GET _analyze{"analyzer": "standard","text": "In , Java is the best language in the world."}

运行结果如下：

{"tokens" : [{"token" : "in","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 0},{"token" : "","start_offset" : 3,"end_offset" : 7,"type" : "<NUM>","position" : 1},{"token" : "java","start_offset" : 9,"end_offset" : 13,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 2},{"token" : "is","start_offset" : 14,"end_offset" : 16,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 3},{"token" : "the","start_offset" : 17,"end_offset" : 20,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 4},{"token" : "best","start_offset" : 21,"end_offset" : 25,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 5},{"token" : "language","start_offset" : 26,"end_offset" : 34,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 6},{"token" : "in","start_offset" : 35,"end_offset" : 37,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 7},{"token" : "the","start_offset" : 38,"end_offset" : 41,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 8},{"token" : "world","start_offset" : 42,"end_offset" : 47,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 9}]}

可以看出是按照空格、非字母的方式对输入的文本进行了转换，比如对 Java 做了转小写，对一些停用词也没有去掉，比如 in。

其中 token 为分词结果；start_offset 为起始偏移；end_offset 为结束偏移；position 为分词位置。

下面来看下 Simple Analyzer 分词器：

Simple Analyzer

它只包括了 Lower Case 的 Tokenizer，它会按照非字母切分，非字母的会被去除，最后对切分好的做转小写处理，然后接着用刚才的输入文本，分词器换成 simple 来进行分词，运行结果如下：

{"tokens" : [{"token" : "in","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "word","position" : 0},{"token" : "java","start_offset" : 9,"end_offset" : 13,"type" : "word","position" : 1},{"token" : "is","start_offset" : 14,"end_offset" : 16,"type" : "word","position" : 2},{"token" : "the","start_offset" : 17,"end_offset" : 20,"type" : "word","position" : 3},{"token" : "best","start_offset" : 21,"end_offset" : 25,"type" : "word","position" : 4},{"token" : "language","start_offset" : 26,"end_offset" : 34,"type" : "word","position" : 5},{"token" : "in","start_offset" : 35,"end_offset" : 37,"type" : "word","position" : 6},{"token" : "the","start_offset" : 38,"end_offset" : 41,"type" : "word","position" : 7},{"token" : "world","start_offset" : 42,"end_offset" : 47,"type" : "word","position" : 8}]}

从结果中可以看出，数字被去除掉了，说明非字母的的确会被去除，所有的词也都做了小写转换。

现在，我们来看下 Whitespace Analyzer 分词器：

Whitespace Analyzer

它非常简单，根据名称也可以看出是按照空格进行切分的，下面我们来看下它是怎么样工作的：

{"tokens" : [{"token" : "In","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "word","position" : 0},{"token" : ",","start_offset" : 3,"end_offset" : 8,"type" : "word","position" : 1},{"token" : "Java","start_offset" : 9,"end_offset" : 13,"type" : "word","position" : 2},{"token" : "is","start_offset" : 14,"end_offset" : 16,"type" : "word","position" : 3},{"token" : "the","start_offset" : 17,"end_offset" : 20,"type" : "word","position" : 4},{"token" : "best","start_offset" : 21,"end_offset" : 25,"type" : "word","position" : 5},{"token" : "language","start_offset" : 26,"end_offset" : 34,"type" : "word","position" : 6},{"token" : "in","start_offset" : 35,"end_offset" : 37,"type" : "word","position" : 7},{"token" : "the","start_offset" : 38,"end_offset" : 41,"type" : "word","position" : 8},{"token" : "world.","start_offset" : 42,"end_offset" : 48,"type" : "word","position" : 9}]}

可以看出，只是按照空格进行切分，数字还是在的，Java 的首字母还是大写的，, 还是保留的。

接下来看 Stop Analyzer 分词器：

Stop Analyzer

它由 Lowe Case 的 Tokenizer 和 Stop 的 Token Filters 组成的，相较于刚才提到的 Simple Analyzer，多了 stop 过滤，stop 就是会把 the，a，is 等修饰词去除，同样让我们看下运行结果：

{"tokens" : [{"token" : "java","start_offset" : 9,"end_offset" : 13,"type" : "word","position" : 1},{"token" : "best","start_offset" : 21,"end_offset" : 25,"type" : "word","position" : 4},{"token" : "language","start_offset" : 26,"end_offset" : 34,"type" : "word","position" : 5},{"token" : "world","start_offset" : 42,"end_offset" : 47,"type" : "word","position" : 8}]}

可以看到 in is the 等词都被 stop filter过滤掉了。

接下来看下 Keyword Analyzer：

Keyword Analyzer

它其实不做分词处理，只是将输入作为 Term 输出，我们来看下运行结果：

{"tokens" : [{"token" : "In , Java is the best language in the world.","start_offset" : 0,"end_offset" : 48,"type" : "word","position" : 0}]}

我们可以看到，没有对输入文本进行分词，而是直接作为 Term 输出了。

接下来看下 Pattern Analyzer：

Pattern Analyzer

它可以通过正则表达式的方式进行分词，默认是用 \W+ 进行分割的，也就是非字母的符合进行切分的，由于运行结果和 Stamdard Analyzer 一样，就不展示了。

Language Analyzer

ES 为不同国家语言的输入提供了 Language Analyzer 分词器，在里面可以指定不同的语言，我们用 english 进行分词看下：

{"tokens" : [{"token" : "","start_offset" : 3,"end_offset" : 7,"type" : "<NUM>","position" : 1},{"token" : "java","start_offset" : 9,"end_offset" : 13,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 2},{"token" : "best","start_offset" : 21,"end_offset" : 25,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 5},{"token" : "languag","start_offset" : 26,"end_offset" : 34,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 6},{"token" : "world","start_offset" : 42,"end_offset" : 47,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 9}]}

可以看出 language 被改成了 languag，同时它也是有 stop 过滤器的，比如 in,is 等词也被去除了。

最后，让我们看下中文分词：

中文分词

中文分词有特定的难点，不像英文，单词有自然的空格作为分隔，在中文句子中，不能简单地切分成一个个的字，而是需要分成有含义的词，但是在不同的上下文，是有不同的理解的。

比如以下例子：

在这些，企业中，国有，企业，有十个/在这些，企业，中国，有企业，有十个各国，有，企业，相继，倒闭/各，国有，企业，相继，倒闭羽毛球，拍卖，完了/羽毛球拍，卖，完了

那么，让我们来看下 ICU Analyzer 分词器，它提供了 Unicode 的支持，更好的支持亚洲语言！

我们先用 standard 来分词，以便于和 ICU 进行对比。

GET _analyze{"analyzer": "standard","text": "各国有企业相继倒闭"}

运行结果就不展示了，分词是一个字一个字切分的，明显效果不是很好，接下来用 ICU 进行分词，分词结果如下：

{"tokens" : [{"token" : "各国","start_offset" : 0,"end_offset" : 2,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 0},{"token" : "有","start_offset" : 2,"end_offset" : 3,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 1},{"token" : "企业","start_offset" : 3,"end_offset" : 5,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 2},{"token" : "相继","start_offset" : 5,"end_offset" : 7,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 3},{"token" : "倒闭","start_offset" : 7,"end_offset" : 9,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 4}]}

可以看到分成了各国，有，企业，相继，倒闭，显然比刚才的效果好了很多。

还有许多中文分词器，在这里列举几个：