ElasticSearch pinyin分词支持多音字

本文介绍了在ElasticSearch中遇到的拼音分词无法支持多音字的问题,以及如何通过修改nlp-lang和elasticsearch-analysis-pinyin插件来实现多音字的全面拼音匹配。调整包括在nlp-lang中增加获取多音字所有读音的方法,以及在elasticsearch-analysis-pinyin中创建新的分词器类型。虽然这种方法可能导致分词结果过多,但在限定的物品名称长度下,目前未出现性能问题。

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ElasticSearch pinyin分词支持多音字

背景

我们有一个搜索业务底层采用ElasticSearch作为搜索引擎,在索引的过程中,使用了ik中文分词拼音分词同义词等多种分词器。ES和各种插件的组合已经能满足我们线上90%的需求,但是仍有部分需求无法覆盖,我们在拼音分词的时候过程中就遇到了无法解决的问题。

比如在 三一重工 中,一重 这个词在拼音词库 polyphone.txt 中有对应的词汇,读作 yichong,因此这整个词的读音为 sanyichonggong, 但是其真实读音应该为 sanyizhonggong。这是因为在拼音分词过程中会先去词库中检索是否有对应的词汇,没有的话再用单字拼音代替最后拼接在一起。

再比如在 蔚来汽车 中,蔚来 算是一个新词,在拼音词库 polyphone.txt 中没有对应的词汇,因此这个词对应的拼音是每个字的拼音拼接而成,结果为 yulai 。但是其真实读音应该为 weilai, 那么我们的用户就无法通过拼音 weilai 搜索到相关的内容。

经过查看拼音分词源代码发现,拼音分词其实是调用nlp-lang这个项目里的方法实现的分词器。而这个nlp-lang项目中,拼音解析如果遇到多音字仅仅返回第一个拼音,这样很多读音都无法获取到。

if(temp.length()==1){
   
   
    //单个字取第一个拼音
    lists.add(PinyinFormatter.formatPinyin(word.getParam()[0], format));
} else {
   
   
    for (
### Elasticsearch Pinyin 插件多音字识别错误解决方案 在处理中文分词时,ElasticsearchPinyin 插件可能会遇到多音字识别不准确的问题。为了提高拼音转换的准确性并减少歧义,可以采取以下几种方法来优化配置和数据处理逻辑。 #### 1. 使用自定义词典增强匹配精度 通过引入外部词典文件,能够有效提升对于特定领域术语以及常见多音字组合的理解能力。可以在 `elasticsearch.yml` 中指定路径加载这些资源[^1]: ```yaml pinyin.dictionary.path: "/path/to/custom/dictionary.txt" ``` 此操作允许搜索引擎利用更丰富的语料库来进行判断,从而降低因发音相似而导致混淆的概率。 #### 2. 调整分析器设置增加上下文感知 修改默认参数以支持基于字符位置或前后缀模式的选择性映射策略。例如,在创建索引时定义如下字段映射规则: ```json { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "my_pinyin_analyzer": { "type": "custom", "tokenizer": "ik_max_word", "filter": ["lowercase","pinyin"] } }, "filter":{ "pinyin":{ "type":"pinyin", "keep_first_letter":false, "keep_full_pinyin":true, "limit_first_letter_length":-1, "remove_duplicated_term":true, "none_chinese_pinyin_tokenize":false, "with_tone_number": false, "ignore_nonchinese": true, "keep_original": true, "trim_whitespace": true, "tokenize_cjk": true, "mode": "accurate" // 可选值:normal 或 accurate } } } }, "mappings": { ... } } ``` 上述配置中的 `"mode"` 参数设为 `"accurate"` 后会启用更加严格的解析方式,有助于改善复杂场景下的表现;而当其被设定成 `"normal"` 则倾向于简化输出结果以便于快速检索。 #### 3. 实施混合查询机制融合多种算法优势 除了单纯依赖内置功能外,还可以考虑结合其他开源项目如 Jieba 分词器等共同作用。借助它们各自擅长之处构建复合型架构,进而达成更好的整体性能指标。具体做法是在应用程序层面先经过预处理阶段再提交给 ES 进行最终筛选。 ```python import jieba.analyse as analyse def preprocess_query(text): keywords = analyse.extract_tags(text, topK=5, withWeight=False) processed_text = ' '.join(keywords).strip() return processed_text ``` 以上措施综合运用后通常能显著缓解甚至彻底消除由多音现象引发的各种异常状况,确保系统稳定可靠地服务于实际业务需求。
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