IK分词器下载、使用和测试

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原创最新推荐文章于 2026-04-11 22:11:44 发布 2.4w 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

三、IK分词器使用ik分词器对中文文本内容进行切分，并配置个性化定制的词典阅读详情

对于Win10x86、Ubuntu环境均适用~

1.下载

为什么要使用IK分词器呢？最后面有测评~

访问：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases，找到与自己的ES相同的版本，
可以下载源码，然后自己编译，也可以直接下载编译好的压缩包，比如我这里是5.4.0版本：

这里写图片描述

如果选择下载源码然后自己编译的话，使用maven进行编译：
在该目录下，首先执行：mvn compile;，会生成一个target目录，然后执行mvn package;，会在target目录下生成一个releases目录，在该目录下有一个压缩包，这就是编译好的，与直接下载编译好是一样的~

或者把该项目在IDEA打开，在客户端执行maven的clear、compile和package命令，效果都是一样的，但是用命令行编译好像稍微快一点~

2.使用

在es目录下的plugins目录下创建一个新文件夹，命名为ik，然后把上面的压缩包中的内容解压到该目录中。

比如在Ubuntu中，把解压出来的内容放到es/plugins/ik中：

这里写图片描述

之后，需要重新启动es。

3.测试

1). 创建索引，指定分词器为“ik_max_word”

PUT index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1,
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "ik": {
          "tokenizer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "test1":{
      "properties": {
        "content": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik",
          "search_analyzer": "ik_max_word"
        }
      }
    }
  }
}

2). 写入数据到索引中

POST index/test1/1 
{
  "content": "里皮是一位牌足够大、支持率足够高的教练"
}
POST index/test1/2
{
  "content": "他不仅在意大利国家队取得过成功"
}
POST index/test1/3
{
  "content": "教练还带领广州恒大称霸中超并首次夺得亚冠联赛"
}

3). 执行搜索，比如匹配有“教练”字样的文档

GET index/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "content": "教练"
    }
  },
  "highlight": {
    "pre_tags": ["<span style = 'color:red'>"],
    "post_tags": ["</span>"],
    "fields": {"content": {}}
  }
}

4). 搜索效果

{
  "took": 8,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 3,
    "successful": 3,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 2,
    "max_score": 0.18232156,
    "hits": [
      {
        "_index": "index",
        "_type": "test1",
        "_id": "1",
        "_score": 0.18232156,
        "_source": {
          "content": "里皮是一位牌足够大、支持率足够高的教练"
        },
        "highlight": {
          "content": [
            "里皮是一位牌足够大、支持率足够高的<span style = 'color:red'>教练</span>"
          ]
        }
      },
      {
        "_index": "index",
        "_type": "test1",
        "_id": "3",
        "_score": 0.16203022,
        "_source": {
          "content": "教练还带领广州恒大称霸中超并首次夺得亚冠联赛"
        },
        "highlight": {
          "content": [
            "<span style = 'color:red'>教练</span>还带领广州恒大称霸中超并首次夺得亚冠联赛"
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

没有问题哦~

4.关于IK分词器的几点说明

IK分词器对中文具有良好支持的分词器，相比于ES自带的分词器，IK分词器更能适用中文博大精深的语言环境，
此外，IK分词器包括ik_max_word和ik_smart，它们有什么区别呢？

ik_max_word会将文本做最细粒度的拆分；
ik_smart 会做最粗粒度的拆分。

可通过下面的测试自己感受它们的不同，测试语句为“这是一个对分词器的测试”，测试效果如下：

1). ik_max_word

GET index/_analyze?analyzer=ik_max_word
{
  "text": "这是一个对分词器的测试"
}

分词结果：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "这是",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "一个",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 4,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "一",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 3,
      "type": "TYPE_CNUM",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "个",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 4,
      "type": "COUNT",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "对分",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 6,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "分词器",
      "start_offset": 5,
      "end_offset": 8,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "分词",
      "start_offset": 5,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 6
    },
    {
      "token": "词",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 7
    },
    {
      "token": "器",
      "start_offset": 7,
      "end_offset": 8,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 8
    },
    {
      "token": "测试",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 11,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 9
    }
  ]
}

2). ik_smart

GET index/_analyze?analyzer=ik_smart
{
  "text": "这是一个对分词器的测试"
}

分词结果：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "这是",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "一个",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 4,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "分词器",
      "start_offset": 5,
      "end_offset": 8,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "测试",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 11,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 3
    }
  ]
}

3). 自带的分词器

GET index/_analyze?analyzer=standard
{
  "text": "这是一个对分词器的测试"
}

分词结果：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "这",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "是",
      "start_offset": 1,
      "end_offset": 2,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "一",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 3,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "个",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 4,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "对",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 5,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "分",
      "start_offset": 5,
      "end_offset": 6,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "词",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 7,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 6
    },
    {
      "token": "器",
      "start_offset": 7,
      "end_offset": 8,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 7
    },
    {
      "token": "的",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 9,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 8
    },
    {
      "token": "测",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 10,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 9
    },
    {
      "token": "试",
      "start_offset": 10,
      "end_offset": 11,
      "type": "<IDEOGRAPHIC>",
      "position": 10
    }
  ]
}