【搜索引擎分析策略(Analyzer = Tokenizer + Filter)】种瓜得豆?

本文主要是介绍【搜索引擎分析策略(Analyzer = Tokenizer + Filter)】种瓜得豆?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

你晓得伐?Solr的文本分析链

  <analyzer type="index或者query"><tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/> 只会有一个分词器!<filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" /> 可以有多个过滤器!<filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true"/> 可以有多个过滤器!<filter class="org.apache.lucene.analysis.core.LowerCaseFilterQueryFactory"/> 可以有多个过滤器!</analyzer>
单词含义拓展
term词项被分词器分词出来的独立的词项
analyzer分析器(整部剧叫做鹿鼎记)一般包含了一个tokenizer和多个filter
tokenizer分词器(有且只有一个韦小宝)首先,将文档分成一个一个单独的单词,也就是词项
filter过滤器(韦小宝的妻妾成群)其次,对词项进行自定义处理,比如去除停词,筛选同义词,大写转小写等

你晓得伐?ES的文本分析步骤

步骤描述举例个数
1. 字符过滤(character filtering)调整或者过滤文本字段的字符HTMLStripCharFilter可配置多个字符过滤器
2. 分词处理(tokenization)原生文本会被转换成一连串的token,基本方法是采用标准分词器,利用“空格”和“标点符号”将文本切分成token。StandardTokenizer任何给定的分析链上,只可能有一个分词器(有且只有一个韦小宝)
3. token过滤(token filtering)通过对token的添加、删除和修改,对“token流”加以调整LowerCaseFilter,SynonymFilter和StopWordFilter可配置多个token过滤器(韦小宝的妻妾成群)
  • 各个行业,各个垂直领域需要根据具体业务场景选用或者开发适合自己的analyzer,比如Lucene为NLP领域提供的analyzers-opennlp工具包。
    The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for the processing of natural language text.
  • ES为各种语言提供了简便易用的Analysis Plugins文本分析工具,比如ayalysisc-icu和analysis-kuromoji插件

索引输入

id,title,name
1234,a the mazhaohui CCC,a the mazhaohui this Apple

期望查询结果

索引时被过滤的字段(比如停用词),仍然在查询时保留作为查询条件。

优化思路

  1. fieldType支持配置analyzer作为文本解析器,同时analyzer可以分“index”和“query”两个场景。analyzer中支持配置tokenizer和filter对词项进行定制化操作,比如Solr自带的StandardTokenizer,它是TokenStream类的实现类,各种Filter比如StopFilterFactory和LowerCaseFilter,他们也都是TokenStream的子类(本是同根生,相煎何太急)。
  2. 每个TokenStream的实现类都必须必须实现incrementToken方法,对词项进行自定义修改。因此可以考虑在query场景的分词过滤器中自定义是否将查询词项过滤或者保留,以实现和索引不一样的分词逻辑。
  3. 某些查询词项在索引时被分词器或者过滤器过滤,现在需要将某些特定的查询词项保留,使得该查询条件仍然在查询时生效。
  • 在索引时,可以减少索引的存储量,减少磁盘占用空间,提升索引的性能;
  • 在查询时,带上了早已被过滤的查询条件,可能带来查询性能的提升,无论是AND(减少结果集,减少带宽占用)还是OR(至少不会增大结果集)操作。

managed-schema配置分析器

<fieldType name="text_general" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100"><analyzer type="index"><tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/><filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" /><!-- in this example, we will only use synonyms at query time<filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="index_synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="false"/>--><filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/></analyzer><analyzer type="query"><tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/><filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" /><filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true"/><filter class="org.apache.lucene.analysis.core.LowerCaseFilterQueryFactory"/></analyzer>
</fieldType>

设置停词表stopwords.txt

更新停词表stopwords.txt,更新配置集,索引重新加载配置集,重启Solr服务才能生效。
停词stopwords.txt

本是同根生,相煎何太急

StandardTokenizer是一个TokenStream,各种Filter比如LowerCaseFilter也是一个TokenStream,也就是说他们拥有共同的父类
每个TokenStream的实现类都必须必须实现incrementToken方法,对词项进行自定义的修改。
Do whatever you want.
incrementToken方法

首当其冲的是用StandardTokenizer将词项分出来

StandardTokenizer的scanner从Reader里逐个读出每个分词出来的词项。

  • a
  • the
  • mazhaohui
  • CCC
    分词出来
    StandardTokenizer

取其精华,去其糟粕

在StandardTokenizer和FilteringTokenFilter完成incrementToken之后,“a the mazhaohui”这些停词已经被过滤掉了,
接下来,在LowerCaseFilter的incrementToken(基类TokenStream的抽象方法)成功将词项CCC,转成了小写的ccc。
ccc
因此,最终title字段会索引ccc词项以供查询(indexed),而a the mazhaohui词项被设置为停词,不会被索引,只会被查询ccc的结果带出(stored)。分词过滤逻辑到此结束,接着由DefaultIndexingChain继续索引流程。
DefaultIndexingChain继续索引流程

样例测试

  1. 在停词表stopwords.txt中增加abcdefg
  2. 设置查询条件为title:abcdefg

结果展示

经过调试可以看到,在索引时会被直接当做停词过滤的词项"abcdefg",在查询时被当做查询条件接受了。这时词项“abcdefg”就会存活下来,作为查询条件继续后续的查询流程。
org.apache.lucene.analysis.core.StopFilterQueryFactory

Exception

ClassNotFoundException: solr.StopFilterQueryFactory类找不到?!简写包名看起来不行~
java.lang.ClassNotFoundException: solr.StopFilterQueryFactory

Solution

managed-schema配置query场景下的分词过滤器,使用刚刚新建出来的StopFilterQueryFactory类,注意写上完整包名。
org.apache.lucene.analysis.core.StopFilterQueryFactory

Reference

https://github.com/apache/lucene-solr/blob/master/solr/core/src/test-files/solr/collection1/conf/stopwords.txt
https://github.com/magese/ik-analyzer-solr7
https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSZLC2_9.0.0/com.ibm.commerce.tutorials.doc/tutorial/tsd_search3_solrconfig.htm
https://www.cnblogs.com/immortal-ghost/p/6954360.html

这篇关于【搜索引擎分析策略(Analyzer = Tokenizer + Filter)】种瓜得豆?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/724717

相关文章

Redis主从/哨兵机制原理分析

《Redis主从/哨兵机制原理分析》本文介绍了Redis的主从复制和哨兵机制,主从复制实现了数据的热备份和负载均衡,而哨兵机制可以监控Redis集群,实现自动故障转移,哨兵机制通过监控、下线、选举和故... 目录一、主从复制1.1 什么是主从复制1.2 主从复制的作用1.3 主从复制原理1.3.1 全量复制

Python 中 requests 与 aiohttp 在实际项目中的选择策略详解

《Python中requests与aiohttp在实际项目中的选择策略详解》本文主要介绍了Python爬虫开发中常用的两个库requests和aiohttp的使用方法及其区别,通过实际项目案... 目录一、requests 库二、aiohttp 库三、requests 和 aiohttp 的比较四、requ

Redis主从复制的原理分析

《Redis主从复制的原理分析》Redis主从复制通过将数据镜像到多个从节点,实现高可用性和扩展性,主从复制包括初次全量同步和增量同步两个阶段,为优化复制性能,可以采用AOF持久化、调整复制超时时间、... 目录Redis主从复制的原理主从复制概述配置主从复制数据同步过程复制一致性与延迟故障转移机制监控与维

Redis过期键删除策略解读

《Redis过期键删除策略解读》Redis通过惰性删除策略和定期删除策略来管理过期键,惰性删除策略在键被访问时检查是否过期并删除,节省CPU开销但可能导致过期键滞留,定期删除策略定期扫描并删除过期键,... 目录1.Redis使用两种不同的策略来删除过期键,分别是惰性删除策略和定期删除策略1.1惰性删除策略

Redis连接失败:客户端IP不在白名单中的问题分析与解决方案

《Redis连接失败:客户端IP不在白名单中的问题分析与解决方案》在现代分布式系统中,Redis作为一种高性能的内存数据库,被广泛应用于缓存、消息队列、会话存储等场景,然而,在实际使用过程中,我们可能... 目录一、问题背景二、错误分析1. 错误信息解读2. 根本原因三、解决方案1. 将客户端IP添加到Re

Redis主从复制实现原理分析

《Redis主从复制实现原理分析》Redis主从复制通过Sync和CommandPropagate阶段实现数据同步,2.8版本后引入Psync指令,根据复制偏移量进行全量或部分同步,优化了数据传输效率... 目录Redis主DodMIK从复制实现原理实现原理Psync: 2.8版本后总结Redis主从复制实

锐捷和腾达哪个好? 两个品牌路由器对比分析

《锐捷和腾达哪个好?两个品牌路由器对比分析》在选择路由器时,Tenda和锐捷都是备受关注的品牌,各自有独特的产品特点和市场定位,选择哪个品牌的路由器更合适,实际上取决于你的具体需求和使用场景,我们从... 在选购路由器时,锐捷和腾达都是市场上备受关注的品牌,但它们的定位和特点却有所不同。锐捷更偏向企业级和专

Spring中Bean有关NullPointerException异常的原因分析

《Spring中Bean有关NullPointerException异常的原因分析》在Spring中使用@Autowired注解注入的bean不能在静态上下文中访问,否则会导致NullPointerE... 目录Spring中Bean有关NullPointerException异常的原因问题描述解决方案总结

python中的与时间相关的模块应用场景分析

《python中的与时间相关的模块应用场景分析》本文介绍了Python中与时间相关的几个重要模块:`time`、`datetime`、`calendar`、`timeit`、`pytz`和`dateu... 目录1. time 模块2. datetime 模块3. calendar 模块4. timeit

python-nmap实现python利用nmap进行扫描分析

《python-nmap实现python利用nmap进行扫描分析》Nmap是一个非常用的网络/端口扫描工具,如果想将nmap集成进你的工具里,可以使用python-nmap这个python库,它提供了... 目录前言python-nmap的基本使用PortScanner扫描PortScannerAsync异