Bayard项目中的文本分析器(Analyzers)详解

Bayard项目中的文本分析器(Analyzers)详解

bayard A full-text search and indexing server written in Rust. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/bayard

什么是文本分析器

在全文搜索引擎中，文本分析器(Analyzer)是将文本转换为可搜索词项的核心组件。Bayard项目提供了强大的文本分析功能，通过组合不同的分词器(Tokenizer)和词元过滤器(Token Filter)来实现灵活的文本处理流程。

分析器的基本结构

Bayard中的分析器由以下两部分组成：

1. 分词器(Tokenizer)：负责将原始文本切分成词元(token)
2. 词元过滤器(Token Filter)：对分词后的词元进行进一步处理

分析器的JSON定义格式如下：

{
    "analyzer_name": {
        "tokenizer": {
            "name": "tokenizer_type",
            "args": {}
        },
        "filters": [
            {
                "name": "filter_type",
                "args": {}
            }
        ]
    }
}

分词器类型详解

Bayard支持多种分词器，适用于不同语言和场景：

1. 原始分词器(Raw Tokenizer)

• 特点：不对文本做任何处理，将整个字段值作为一个词元输出
• 适用场景：需要精确匹配的场景
• 配置示例：

{"name": "raw"}

2. 简单分词器(Simple Tokenizer)

• 特点：基于空白和标点符号进行分词
• 适用场景：英文等以空格分隔的语言
• 配置示例：

{"name": "simple"}

3. 空白分词器(Whitespace Tokenizer)

• 特点：仅按空白字符(空格、制表符等)分词
• 适用场景：需要保留标点符号的场景
• 配置示例：

{"name": "whitespace"}

4. N-gram分词器(Ngram Tokenizer)

• 特点：将词切分为N个连续字符的组合
• 适用场景：模糊搜索、自动补全
• 配置参数：
  • min_gram: 最小N-gram长度
  • max_gram: 最大N-gram长度
  • prefix_only: 是否仅生成前缀N-gram
• 配置示例：

{
    "name": "ngram",
    "args": {
        "min_gram": 1,
        "max_gram": 2,
        "prefix_only": false
    }
}

5. 分面分词器(Facet Tokenizer)

• 特点：处理分面数据的层次结构
• 适用场景：分类层级数据的处理
• 配置示例：

{"name": "facet"}

6. Lindera分词器(中日韩分词器)

• 特点：基于Lindera的中日韩文本分词
• 支持语言：
  • 中文(cc-cedict词典)
  • 日语(ipadic词典)
  • 韩语(ko-dic词典)
• 工作模式：
  • normal: 标准分词模式
  • decompose: 复合词分解模式(仅日语)

中文配置示例：

{
    "name": "lindera",
    "args": {
        "dict_type": "cc-cedict",
        "mode": "normal"
    }
}

日语分解模式配置示例：

{
    "name": "lindera",
    "args": {
        "dict_type": "ipadic",
        "mode": {
            "decompose": {
                "kanji_penalty_length_threshold": 2,
                "kanji_penalty_length_penalty": 3000,
                "other_penalty_length_threshold": 7,
                "other_penalty_length_penalty": 1700
            }
        }
    }
}

词元过滤器详解

Bayard提供了多种词元过滤器，用于对分词后的结果进行进一步处理：

1. 仅保留字母数字(Alpha Num Only)

• 功能：过滤掉非字母数字字符
• 配置示例：

{"name": "alpha_num_only"}

2. ASCII折叠(ASCII Folding)

• 功能：将非ASCII字符转换为其ASCII近似字符
• 适用场景：处理带重音符号的外语词
• 配置示例：

{"name": "ascii_folding"}

3. 小写转换(Lower Case)

• 功能：将所有字母转为小写
• 配置示例：

{"name": "lower_case"}

4. 移除长词(Remove Long)

• 功能：移除超过指定长度的词元
• 参数：length_limit(UTF-8字节长度)
• 配置示例：

{
    "name": "remove_long",
    "args": {
        "length_limit": 40
    }
}

5. 词干提取(Stemming)

• 功能：提取词的词干形式
• 支持语言：多种欧洲语言
• 配置示例(英语)：

{
    "name": "stemming",
    "args": {
        "language": "English"
    }
}

6. 停用词过滤(Stop Word)

• 功能：移除常见无意义词
• 参数：自定义停用词列表
• 配置示例：

{
    "name": "stop_word",
    "args": {
        "words": ["a", "an", "the", ...]
    }
}

实际应用示例

英文文本分析器配置

{
    "tokenizer": {
        "name": "simple"
    },
    "filters": [
        {"name": "remove_long", "args": {"length_limit": 40}},
        {"name": "ascii_folding"},
        {"name": "lower_case"},
        {"name": "stemming", "args": {"language": "English"}},
        {"name": "stop_word", "args": {"words": ["a", "an", ...]}}
    ]
}

这个配置实现了英文文本的标准处理流程：分词→移除过长词→ASCII标准化→小写转换→词干提取→停用词过滤。

中文文本分析器配置

{
    "tokenizer": {
        "name": "lindera",
        "args": {
            "dict_type": "cc-cedict",
            "mode": "normal"
        }
    },
    "filters": [
        {"name": "lower_case"}
    ]
}

这个配置使用Lindera进行中文分词，并进行小写标准化处理。

通过灵活组合不同的分词器和过滤器，Bayard可以满足各种语言的文本处理需求，为搜索功能提供强大的基础支持。

bayard A full-text search and indexing server written in Rust. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/bayard