注意版本要一模一样才能使用
将解压后的后的文件夹放入 ES 根目录下的 plugins 目录下,重启 ES 即可使用。
我们这次加入新的查询参数"analyzer":“ik_max_word”。
# GET http://localhost:9200/_analyze
{
"text":"测试单词",
"analyzer":"ik_max_word"
}
- ik_max_word:会将文本做最细粒度的拆分。
- ik_smart:会将文本做最粗粒度的拆分。
使用中文分词后的结果为:
{
"tokens": [
{
"token": "测试",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "CN_WORD",
"position": 0
},
{
"token": "单词",
"start_offset": 2,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 1
}
]
}
ES 中也可以进行扩展词汇,首先查询
#GET http://localhost:9200/_analyze
{
"text":"弗雷尔卓德",
"analyzer":"ik_max_word"
}
仅仅可以得到每个字的分词结果,我们需要做的就是使分词器识别到弗雷尔卓德也是一个词语。
{
"tokens": [
{
"token": "弗",
"start_offset": 0,
"end_offset": 1,
"type": "CN_CHAR",
"position": 0
},
{
"token": "雷",
"start_offset": 1,
"end_offset": 2,
"type": "CN_CHAR",
"position": 1
},
{
"token": "尔",
"start_offset": 2,
"end_offset": 3,
"type": "CN_CHAR",
"position": 2
},
{
"token": "卓",
"start_offset": 3,
"end_offset": 4,
"type": "CN_CHAR",
"position": 3
},
{
"token": "德",
"start_offset": 4,
"end_offset": 5,
"type": "CN_CHAR",
"position": 4
}
]
}
-
首先进入 ES 根目录中的 plugins 文件夹下的 ik 文件夹,进入 config 目录,创建 custom.dic文件,写入“弗雷尔卓德”。
-
同时打开 IKAnalyzer.cfg.xml 文件,将新建的 custom.dic 配置其中。
-
重启 ES 服务器 。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd"> <properties> <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment> <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 --> <entry key="ext_dict">custom.dic</entry> <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典--> <entry key="ext_stopwords"></entry> <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 --> <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> --> <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典--> <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> --> </properties>
扩展后再次查询
# GET http://localhost:9200/_analyze
{
"text":"弗雷尔卓德",
"analyzer":"ik_max_word"
}