触类旁通Elasticsearch：分析

2024-02-23 20:30
文章标签 分析 elasticsearch 触类旁通

本文主要是介绍触类旁通Elasticsearch：分析，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！

目录

一、什么是分析

二、分析文档

三、分析API

四、分析器、分词器、分词过滤器

1. 内置分析器

2. 分词器

3. 分词过滤器

五、N元语法、侧边N元语法、滑动窗口

七、IK中文分词插件

《Elasticsearch In Action》学习笔记。

一、什么是分析

        分析（analysis）是在文档被发送并加入倒排索引之前，ES在其主体上进行的操作。在文档被加入索引之前，ES让每个被分析字段经过一系列的处理步骤。

  • 字符过滤：使用字符过滤器转变字符。
  • 文本切分为分词：将文本切分为单个或多个分词。
  • 分词过滤：使用分词过滤器转变每个分词。
  • 分词索引：将这些分词存储到索引中。

        图1展示了将文本“share your experience with NoSql & big data technologies”进行分析的整个流程。

图1 标准模块定制分析器分析流程概览

 

（1）字符过滤
        字符过滤将特定的字符序列转变为其它的字符序列。图1中使用特定过滤器将&替换为“and”。

（2）切分为分词
        Lucene处理的是被称为分词（token）的数据。分词是从文本片段生成的，可能会产生任意数量（甚至是0）的分词。例如，标准英文分词器根据空格、换行和破折号等字符，将文本分割为分词。图1中，这种行为表现为将字符串“share your experience with NoSql and big data technologies”分割为分词share、your、experience、with、NoSql、and、big、data和technologies。

（3）分词过滤
        一旦文本被转换为分词，ES将会对每个分词运用分词过滤器（token filter）。这些分析过滤器可以将一个分词作为输入，然后根据需要进行修改、添加或删除。图1给出的例子中，有3种分词过滤器：第一个将分析转为小写，第二个删除停用词“and”，第三个将词条“tools”作为“technologies”的同义词进行添加。

（4）分词索引
        当分词经过零个或多个分词过滤器，它们将被发送到Lucene进行文档的索引，这些分词组成了倒排索引。

        零个或多个字符过滤器、一个分词器、零个或多个分词过滤器组成了一个分析器（analyzer）。搜索在索引中执行之前，根据所使用的查询类型，分析同样可以运用到搜索的文本。如match、match_phrase在搜索之前会对文本执行分析步骤，而term和terms则不会。

二、分析文档

        有以下两种方式指定字段所使用的分析器：

  • 创建索引时，为特定的索引进行设置。
  • 在ES配置文件中，设置全局分析器。

（1）在索引创建时增加分析器

        下面的代码在创建myindex索引时定制了分析器，为所有的分析步骤指定了定制的部分。

curl -XPUT '172.16.1.127:9200/myindex?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
{"settings": {"number_of_shards": 2,                      # 主分片数"number_of_replicas": 1,                    # 副本数"index": {"analysis": {                             # 索引的分析设置"analyzer": {                           # 在分析器对象中设置定制分析器"myCustomAnalyzer": {                 # 定制名为myCustomAnalyzer的分析器"type": "custom",                   # 分析器类型为定制"tokenizer": "myCustomTokenizer",   # 使用名为myCustomTokenizer的分析器对文本进行分词"filter": [                         # 指定文本需要经过两个分词过滤器myCustomFilter1和myCustomFilter2"myCustomFilter1","myCustomFilter2"],"char_filter": [                    # 设置定制的字符过滤器myCustomCharFilter，它会在其它分析步骤之前运行"myCustomCharFilter"]}},"tokenizer": {"myCustomTokenizer": {"type": "letter"                    # 设置定制分析器的类型为letter}},"filter": {"myCustomFilter1": {"type": "lowercase"                 # 定制两个分词过滤器，一个是转为小写，一个使用kstem进行词干处理},"myCustomFilter2": {"type": "kstem"}},"char_filter": {"myCustomCharFilter": {               # 定制的字符过滤器，将字符翻译为其它映射"type": "mapping","mappings": ["ph=>f","u=>you"]}}}}},"mappings": {"_doc": {"properties": {"description": {                        "type": "text","analyzer": "myCustomAnalyzer"        # 为description字段指定myCustomAnalyzer分析器},"name": {"type": "text","analyzer": "standard",               # 为name字段指定standard分析器"fields": {"raw": {"index": false,                   # 保留不做分析的原始文本，通过name.raw引用"type": "text"}}}}}}
}'

（2）在ES配置文件中添加分析器
        在ES配置文件中指定分析器，需要重启ES才能生效。下面的例子在elasticsearch.yml配置文件中设置分析器。这里的定制分析器和前面的一样，不过是在YAML里设置的。

index:analysis:analyzer:myCustomAnalyzer:type: customtokenizer: myCustomTokenizerfilter: [myCustomFilter1, myCustomFilter2]char_filter: myCustomCharFiltertokenizer:myCustomTokenizer:type: letterfilter:myCustomFilter1:type: lowercasemyCustomFilter2:type: kstemchar_filter:myCustomCharFilter:type: mappingmappings: ["ph=>f", "u =>you"]

三、分析API

        当跟踪信息是如何在ES索引中存储的时候，使用分析API来测试分析的过程是十分有用的。分析API允许向ES发送任何文本，指定所使用的分析器、分词器或者分词过滤器，然后获取分析后的分词。下面的代码使用标准分析器分析了文本“share your experience with NoSql & big data technologies”。

curl -X GET "172.16.1.127:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"analyzer" : "standard","text" : "share your experience with NoSql & big data technologies"
}'

        结果返回：

{"tokens" : [{"token" : "share","start_offset" : 0,"end_offset" : 5,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 0},{"token" : "your","start_offset" : 6,"end_offset" : 10,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 1},{"token" : "experience","start_offset" : 11,"end_offset" : 21,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 2},{"token" : "with","start_offset" : 22,"end_offset" : 26,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 3},{"token" : "nosql","start_offset" : 27,"end_offset" : 32,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 4},{"token" : "big","start_offset" : 35,"end_offset" : 38,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 5},{"token" : "data","start_offset" : 39,"end_offset" : 43,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 6},{"token" : "technologies","start_offset" : 44,"end_offset" : 56,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 7}]
}

        分析API中最为重要的输出是token键。输出是一组这样的映射列表，代表了处理后的分词。实际上，就是这些分词将会被写入到索引中。上例中的文本分析后获得8个分词。该例使用了标准的分析器，每个分词被转为小写，每个句子结尾的标点也被去除。

（1）选择分析器
        可以通过analyzer参数引用分析器的名字：

curl -X GET "172.16.1.127:9200/get-together/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"analyzer" : "myCustomAnalyzer","text" : "share your experience with NoSql & big data technologies"
}'

（2）通过组合即兴创建分析器
        可以尝试分词器和分词过滤器的组合。例如，使用空白分词器（按照空白来切分文本），然后使用小写和反转分词过滤器，可以这样做：

curl -X GET "172.16.1.127:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"tokenizer" : "whitespace","filter" : ["lowercase", "reverse"],"text" : "share your experience with NoSql & big data technologies"
}'

        将得到如下分词：erahs, ruoy, ecneirepxe, htiw, lqson, &, gib, atad, seigolonhcet

（3）基于某个字段映射的分析
        ES允许基于所创建的映射字段来进行分析：

curl -X GET "172.16.1.127:9200/get-together/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"field" : "description","text" : "share your experience with NoSql & big data technologies"
}'

        ES自动使用与description字段关联的分析器进行文本分析。该特性需要指定一个索引，因为ES需要从索引中获取特定字段的映射。

（4）使用词条向量API来学习索引词条
        可以使用_termvector端点获取词条的更多信息。使用改端点可以了解词条，了解它们在文档中、索引中出现的频率，以及出现在文档中的位置。

curl '172.16.1.127:9200/get-together/_doc/2/_termvector?pretty=true'

        结果返回：

{"_index" : "get-together","_type" : "_doc","_id" : "2","_version" : 6,"found" : true,"took" : 35,"term_vectors" : {"description" : {                           # 返回词条信息"field_statistics" : {                    # 该字段中词条统计数据"sum_doc_freq" : 249,                   # 该字段中所有词条的文档频率之和"doc_count" : 16,                       # 包含这个字段的文档数量"sum_ttf" : 267                         # 字段中所有词条频率之和},"terms" : {                               # 包含字段description中所有词条的对象"about" : {                             # 属于结果数据的词条"term_freq" : 1,                      # 词条在字段中出现的次数"tokens" : [                          # 词条在字段中的位置{"position" : 5,"start_offset" : 27,"end_offset" : 32}]},"and" : {"term_freq" : 1,"tokens" : [{"position" : 10,"start_offset" : 71,"end_offset" : 74}]},...}}}
}

        可以指定需要统计数据的字段：

curl '172.16.1.127:9200/get-together/_doc/2/_termvector?pretty=true' -H 'Content-Type: application/json' -d '
{"fields": ["description","tags"],"term_statistics": true
}'

        下面是响应的一部分，只显示了一个词条，结构和之前的代码样例相同。

"about" : {                                     # 展示信息的词条"doc_freq" : 6,                               # 出现这个词条的文档数"ttf" : 6,                                    # 索引中该词条的总词频"term_freq" : 1,"tokens" : [{"position" : 5,"start_offset" : 27,"end_offset" : 32}]
}

四、分析器、分词器、分词过滤器

1. 内置分析器

（1）标准分析器
        标准分析器（standard analyzer）是ES默认的文本分析器，包括标准分词器、标准分词过滤器、小写转换分词过滤器和停用词分词过滤器。

（2）简单分析器
        简单分析器（simple analyzer）只使用小写转换分词器。这意味着在非字母处进行分词，并将分词自动转为小写。

（3）空白分析器
        空白分析器（whitespace analyzer）只根据空白将文本切分为若干分词。

（4）停用词分析器
        停用词分析器（stop analyzer）和简单分析器的行为很像，只是在分词流中额外地过滤了停用词。

（5）关键词分析器
        关键词分析器（keyword analyzer）将整个字段当做一个单独的分词。最好是将index设置为false，而不是在映射中使用关键词分析器。

（6）模式分析器
        模式分析器（pattern analyzer）允许指定一个分词切分的模式。但由于需要指定模式，更有意义的做法是使用定制分析器，组合现有的模式分词器和所需的分词过滤器。

（7）语言和多语言分析器
        ES支持许多能直接使用的特定语言分析器。

（8）雪球分析器
        雪球分析器（snowball analyzer）除了使用标准的分词器和分词过滤器，也使用了小写分词过滤器和停用词过滤器。它还使用了雪球词干器对文本进行词干提取。

2. 分词器

（1）标准分词器
        标准分词器（standard tokenizer）是一个基于语法的分词器，它处理Unicode文本的切分，分词默认的最大长度是255。它也移除了逗号和句号这样的标点符号。

curl -X GET "172.16.1.127:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"tokenizer" : "standard","text" : "I have, potatoes."
}'

        切分后的分词是I、have和potatoes。

（2）关键词分词器
        关键词分词器（keyword tokenizer）将整个文本作为单个分词，提供给分词过滤器。

curl -X GET "172.16.1.127:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"tokenizer" : "keyword","text" : "Hi, there."
}'

        唯一的分词是Hi, there.。

（3）字母分词器
        字母分词器（letter tokenizer）根据非字母的符号，将文本切分省分词。

curl -X GET "172.16.1.127:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"tokenizer" : "letter","text" : "Hi, there."
}'

        分词是Hi和there。

（4）小写分词器
        小写分词器（lowercase tokenizer）结合了常规的字母分词器和小写分词过滤器的行为。通过一个单独的分词器来实现的主要原因是，一次进行两项操作会获得更好的性能。

curl -X GET "172.16.1.127:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"tokenizer" : "lowercase","text" : "Hi, there."
}'

        分词是hi和there。

（5）空白分词器
        空白分词器（whitespace tokenizer）通过空白来分隔不同的分词，空白包括空格、制表符、换行等。该分词器不会删除任何标点符号。

curl -X GET "172.16.1.127:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"tokenizer" : "whitespace","text" : "Hi, there."
}'

        分词是Hi,和there.。（6）模式分词器
        模式分词器（pattern tokenizer）允许指定一个任意的模式，将文本切分为分词。被指定的模式应该匹配间隔符号。下面代码创建一个定制分析器，它在出现文本.-.的地方将分词断开。

curl -XPUT '172.16.1.127:9200/pattern?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
{"settings": {"index": {"analysis": {"tokenizer": {"pattern1": {"type": "pattern","pattern": "\\.-\\."}}}}}
}'curl -X GET "172.16.1.127:9200/pattern/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"tokenizer" : "pattern1","text" : "breaking.-.some.-.text"
}'

        分词是breaking、some和text。

（7）UAX URL 电子邮件分词器
        UAX URL 电子邮件分词器（UAX URL email tokenizer）将电子邮件和URL都作为单独的分词进行保留。

curl -X GET "172.16.1.127:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"tokenizer" : "uax_url_email","text" : "john.smith@example.com http://example.com?q=bar"
}'

        结果返回：

{"tokens" : [{"token" : "john.smith@example.com","start_offset" : 0,"end_offset" : 22,"type" : "<EMAIL>","position" : 0},{"token" : "http://example.com?q=bar","start_offset" : 23,"end_offset" : 47,"type" : "<URL>","position" : 1}]
}

（8）路径层次分词器
        路径层次分词器（path hierarchy tokenizer）允许以特定方式索引文件系统的路径。

curl -X GET "172.16.1.127:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"tokenizer" : "path_hierarchy","text" : "/usr/local/var/log/elasticsearch.log"
}'

        分词是/usr、/usr/local、/usr/local/var、/usr/local/var/log和/usr/local/var/log/elasticsearch.log。

3. 分词过滤器

（1）标准分词过滤器
        标准分词过滤器（standard token filter）实际上什么事情都不做。

（2）小写分词过滤器
        小写分词过滤器（lowercase token filter）将任何经过的分词转为小写。

curl -X GET "172.16.1.127:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"tokenizer" : "keyword","filter" : ["lowercase"],"text" : "HI THERE!"
}'

        分词是hi there!（3）长度分词过滤器
        长度分词过滤器（length token filter）将长度超出最短和最长限制范围的单词过滤掉。例如，如果将min设置为2，max设置为8，任何小于2个字符和任何大于8个字符的分词将被移除。

curl -XPUT '172.16.1.127:9200/length?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
{"settings": {"index": {"analysis": {"filter": {"my-length-filter": {"type": "length","max": 8,"min": 2}}}}}
}'curl -X GET "172.16.1.127:9200/length/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"tokenizer" : "standard","filter" : ["my-length-filter"],"text" : "a small word and a longerword"
}'

        分词结果是small、word和and。

（4）停用词分词过滤器
        停用词分词过滤器（stop token filter）将停用词从分词流中移除。可以指定停用词列表：

curl -XPUT '172.16.1.127:9200/stopwords?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"settings": {"index": {"analysis": {"analyzer": {"stop1": {"type": "custom","tokenizer": "standard","filter": ["my-stop-filter"]}},"filter": {"my-stop-filter": {"type": "stop","stopwords": ["the","a","an"]}}}}}
}'

        为了从某个文件读取停用词列表，可以使用相对于配置文件的相对路径或是绝对路径。每个单词应该在新的一行上，文件必须是UTF-8编码。

curl -XPUT '172.16.1.127:9200/stopwords?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"settings": {"index": {"analysis": {"analyzer": {"stop1": {"type": "custom","tokenizer": "standard","filter": ["my-stop-filter"]}},"filter": {"my-stop-filter": {"type": "stop","stopwords_path": "stopwords.txt"}}}}}
}'

（5）截断分词过滤器、修剪分词过滤器、限制分词数量过滤器

  • 截断分词过滤器（truncate token filter）允许通过定制配置中的length参数，截断超过一定长度的分词。默认截断多于10个字符的部分。
  • 修剪分词过滤器（trim token filter）删除一个分词中的所有空白部分。
  • 限制分词数量过滤器（limit token count token filter）限制了某个字段可包含分词的最大数量。例如，如果创建了一个定制的分词数量过滤器，限制是8，那么分词流中只有前8个分词会被索引。这个设置使用max_token_count参数，默认是1。

（6）颠倒分词过滤器
        颠倒分词过滤器（reverse token filter）允许处理一个分词流，并颠倒每个分词。

curl -X GET "172.16.1.127:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"tokenizer" : "standard","filter" : ["reverse"],"text" : "Reverse token filter"
}'

        分词结果是esreveR、nekot和retlif。

（7）唯一分词过滤器
        唯一分词过滤器（unique token filter）只保留唯一的分词，它保留第一个匹配分词的元数据，而将其后出现的重复删除。

curl -X GET "172.16.1.127:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"tokenizer" : "standard","filter" : ["unique"],"text" : "foo bar foo bar baz"
}'

        分词结果是foo、bar和baz。

（8）ASCII折叠分词过滤器
        ASCII折叠分词过滤器（ASCII folding token filter）将不是普通ASCII字符的Unicode字符转化为ASCII中等同的字符，前提是这种等同存在。

curl -X GET "172.16.1.127:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"tokenizer" : "standard","filter" : ["asciifolding"],"text" : "ünicode"
}'

        分词结果是unicode。

（9）同义词分词过滤器
        同义词分词过滤器（synonym token filter）在分词流中的同样位移处，使用关键词的同义词取代原始分词。例如“I own that automobile”和两个同义词“automobile”、“car”。如果不使用同义词分词过滤器：

curl -X GET "172.16.1.127:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"analyzer" : "standard","text" : "I own that automobile"
}'

        分词结果是i、own、that和automobile。

        为了指定“automobile”的同义词，可以像下面这样定义定制分析器：

curl -XPUT '172.16.1.127:9200/syn-test?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"settings": {"index": {"analysis": {"analyzer": {"synonyms": {"type": "custom","tokenizer": "standard","filter": ["my-synonym-filter"]}},"filter": {"my-synonym-filter": {"type": "synonym","expand": true,"synonyms": ["automobile=>car"]}}}}}
}'

        当使用这个分析器时，可以看到在结果中automobile分词已被替换为car：

curl -X GET "172.16.1.127:9200/syn-test/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"analyzer" : "synonyms","text" : "I own that automobile"
}'

        返回结果为：

{"tokens" : [{"token" : "I","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 0},{"token" : "own","start_offset" : 2,"end_offset" : 5,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 1},{"token" : "that","start_offset" : 6,"end_offset" : 10,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 2},{"token" : "car","start_offset" : 11,                      # 注意start_offset和end_offset使用的是automobile的数据"end_offset" : 21,"type" : "SYNONYM","position" : 3}]
}

        这个例子配置了同义词分词过滤器，让其使用同义词来取代分词，但是也可以使用这个过滤器将synonym分词额外添加到分词集合中。在这种情况下，应该使用automobile,car来替换automobile=>car。

五、N元语法、侧边N元语法、滑动窗口

        N元语法是将一个单词切分为多个子单词。

（1）一元语法过滤器
        “spaghetti”的一元语法（1-grams）是s、p、a、g、h、e、t、t、i。

（2）二元语法过滤器
        如果将字符串切分为二元语法（bigrams，意味着两个字符的尺寸），会获得如下分词：sp、pa、ag、gh、he、et、tt、ti。

（3）三元语法过滤器
        如果使用3个字符的尺寸（trigrams，被称为三元语法），将得到的分词是：spa, pag, agh, ghe, het, ett, tti。

（4）设置min_gram和max_gram
        当使用这个分析器的时候，需要设置两个不同的尺寸：一个设置所想生成的最小的N元语法（设置min_gram），另一个设置所想生成的最大的N元语法（设置max_gram）。使用前面的例子，如果min_gram为2，max_gram为3，将获得两个先前例子的合并的分词集合：sp、spa、pa、pag、ag、agh、gh、ghe、he、het、et、ett、tt、tti、ti。

（5）侧边N元语法过滤器
        侧边N元语法仅仅从前端的边缘开始构建N元语法。在“spaghetti”的例子中，如果min_gram为2，max_gram为6，那么将获得如下分词：sp、spa、spag、spagh、spaghe。（6）N元语法的设置

curl -XPUT '172.16.1.127:9200/ng?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"settings": {"number_of_shards": 1,"number_of_replicas": 0,"index": {"analysis": {"analyzer": {"ng1": {"type": "custom","tokenizer": "standard","filter": [                         # 配置一个分析器，颠倒、侧边N元语法和再次颠倒"reverse","ngf1","reverse"]}},"filter": {"ngf1": {"type": "edge_ngram",               # 设置侧边N元语法分词过滤器的最小尺寸和最大尺寸"min_gram": 2,"max_gram": 6}}}}}
}'curl -X GET "172.16.1.127:9200/ng/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"analyzer" : "ng1","text" : "spaghetti"
}'

        结果返回：

{"tokens" : [{"token" : "ti","start_offset" : 0,"end_offset" : 9,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 0},{"token" : "tti","start_offset" : 0,"end_offset" : 9,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 0},{"token" : "etti","start_offset" : 0,"end_offset" : 9,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 0},{"token" : "hetti","start_offset" : 0,"end_offset" : 9,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 0},{"token" : "ghetti","start_offset" : 0,"end_offset" : 9,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 0}]
}

（7）滑动窗口分词过滤器
        ES有一个过滤器被称为滑动窗口分词过滤器（shingles），和N元语法以及侧边N元语法沿用了同样的方式。滑动窗口分词过滤器基本上是分词级别的N元语法，而不是字符级别的N元语法。

curl -XPUT '172.16.1.127:9200/shingle?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d '
{"settings": {"index": {"analysis": {"analyzer": {"shingle1": {"type": "custom","tokenizer": "standard","filter": ["shingle-filter"]}},"filter": {"shingle-filter": {"type": "shingle","min_shingle_size": 2,              # 设置最小和最大的滑动窗口尺寸"max_shingle_size": 3,"output_unigrams": false            # 不保留原始的单个分词}}}}}
}'curl -X GET "172.16.1.127:9200/shingle/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{"analyzer" : "shingle1","text" : "foo bar baz"
}'

        返回结果为：

{"tokens" : [{"token" : "foo bar","start_offset" : 0,"end_offset" : 7,"type" : "shingle","position" : 0},{"token" : "foo bar baz","start_offset" : 0,"end_offset" : 11,"type" : "shingle","position" : 0,"positionLength" : 2},{"token" : "bar baz","start_offset" : 4,"end_offset" : 11,"type" : "shingle","position" : 1}]
}

七、IK中文分词插件

（1）安装

/home/elasticsearch/elasticsearch-6.4.3/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.4.3/elasticsearch-analysis-ik-6.4.3.zip
# 重启ES
/home/elasticsearch/elasticsearch-6.4.3/bin/elasticsearch -d

（2）测试

curl -XPOST http://172.16.1.127:9200/index/fulltext/1?pretty -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}'curl -XPOST http://172.16.1.127:9200/index/fulltext/2?pretty -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"公安部：各地校车将享最高路权"}'curl -XPOST http://172.16.1.127:9200/index/fulltext/3?pretty -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"}'curl -XPOST http://172.16.1.127:9200/index/fulltext/4?pretty -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}'curl -XPOST http://172.16.1.127:9200/index/fulltext/_search?pretty  -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"query" : { "match" : { "content" : "中国" }},"highlight" : {"pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],"post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],"fields" : {"content" : {}}}
}
'

 

这篇关于触类旁通Elasticsearch：分析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/739835。

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