玩转9种ElasticSearch分词器，探索全文检索新境界

2023-12-05 05:07:07

Elasticsearch 分词器：通往知识彼岸的利器

分词器 ，文本检索领域的基石，在 Elasticsearch 的强大搜索功能中扮演着至关重要的角色。它将文本分解成一个个独立的词语或符号，为搜索引擎指明通往知识彼岸的道路。选择一款合适的分词器，宛若为 Elasticsearch 装配了一双慧眼，精准识别文本内容，提升搜索结果的准确性和召回率。

Elasticsearch 内置分词器一览

Elasticsearch 内置了多种分词器，涵盖了不同语言和应用场景的需求。让我们一一剖析它们的特性和用法：

标准分词器（Standard Analyzer） ：默认分词器，适用于大多数语言文本分词。它去除标点符号和特殊字符，并将小写字母转换为大写字母，基于空格分词。
IK 分词器（IK Analyzer） ：专为中文文本分词设计的开源分词器。它基于二元语法模型和最大似然估计算法，准确识别中文词语边界，支持自定义词典。
Snowball 分词器（Snowball Analyzer） ：轻量级分词器，适用于多种语言文本分词。它基于 Snowball 算法，快速将词语分解成词干，提升搜索准确性。
Ngram 分词器（Ngram Analyzer） ：简单而有效的分词器，将连续 N 个字符作为分词单位。常用于文本分类、文本聚类等任务，支持前缀、后缀和双向 Ngram 分词。
正则表达式分词器（Pattern Analyzer） ：灵活的分词器，允许用户自定义分词规则。基于正则表达式实现，控制分词粒度，支持多种分词模式。
边界分词器（EdgeNGram Analyzer） ：将连续 N 个字符作为分词单位，并保持边界。常用于文本相似性分析、文本分类等任务，支持自定义 Ngram 值。

如何选择合适的 Elasticsearch 分词器？

选择分词器时，需要考虑以下因素：

文本语言： 不同语言有不同的文本特点，选择适合对应语言的分词器。
应用场景： 不同场景对分词粒度的要求不同，如搜索、分类、聚类。
性能要求： 分词器效率影响搜索速度，选择与系统资源相匹配的分词器。

代码示例

以 IK 分词器为例，在 Elasticsearch 中配置分词器：

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "ik_max_word",
          "max_word_length": 255
        }
      }
    }
  }
}