elasticsearch IK分词器的安装、使用与扩展

ES 的默认分词器(standard)不支持中文分词，满足不了平时的需求，所以需要用能够支持中文分词的 IK 分词器。而且 IK 分词器也是支持英文分词的。

本文介绍下IK分词器的安装、基本使用方法；专有名词、同义词的使用；英文驼峰分词的实现。

下载与安装

中文IK分词器下载地址：Releases · medcl/elasticsearch-analysis-ik · GitHub

1. 选择一个版本下载，然后解压。
2. 在 elasticsearch 的 plugins 目录中新建文件夹 "ik"
3. 将解压出来的所有东西都放到"ik"目录
4. 修改 "plugin-descriptor.properties" 中的 "elasticsearch.version" 为你使用的 elasticsearch 版本（版本不一致的话启动会失败）
5. 重启 elasticsearch
6. 如果已经建了索引的话，索引也需要重建

重启后，IK分词器就生效了。 

基本使用

IK分词器有两种分词模式："ik_max_word" 和 "ik_smart"

1. ik_max_word：会做最细粒度的拆分，把能拆分的词都拆出来
2. ik_smart：会做最粗粒度的拆分，贪心算法，尽可能把词分得长

所以，建索引的时候建议用 ik_max_word，查询的时候用 ik_smart

"name":{
    "type": "text",
    "analyzer": "ik_max_word", "search_analyzer": "ik_smart"
},

通过 "_analyze" 查看分词结果：

专有名词

实际使用 IK 分词器时，有些专有名词也分不了，这时就需要自定义词典了。

比如宝可梦中有个叫"达克莱伊"，这种专属词汇，IK分词器默认就分不了：

在 plugins/ik/config 目录中新增 "my.dic" 文件（名称自己定义），在 "my.dic" 中加入我们需要使用的专属词汇：

然后修改 "IKAnalyzer.cfg.xml" 文件，在 "ext_dict" 模块，增加 "my.dic"。

这里可以配置多个 dic 文件，多个之间用 ";" 分隔。

注意：集群中每个节点都要修改！

重启 es 后查看效果：分词器可以识别此专属词汇了

同义词

当我们在淘宝、京东上搜索"苹果"时，既能搜索出来iphone，又能搜出来真实吃的苹果。或者"西红柿"和"番茄"，就是同一个东西。这种就要用到同义词了。

我想实现的效果：

1. 不管输入【西红柿】还是【番茄】，都能同时搜出【西红柿 & 番茄】
2. 在输入【苹果】时，能同时搜索出【苹果&iphone】，但是在输入【iphone】时，只能搜索出【iphone】

首先在 "plugins/ik/config" 目录下新建 "analysis" 目录，然后在 "analysis" 目录下新建文件 "synonym.txt"。之后在 "synonym.txt" 文件中添加同义词。

注意：是英文逗号！且集群中每个节点都要添加此配置！

这里使用了两种写法：

1. 第一种是使用【逗号分隔】，平等看待所有的同义词
2. 第二种是使用【类型扩展】，不平等地看待同义词

之后重启 es，然后创建索引时，对分词器进行扩展。同时，在需要的字段中设置使用扩展后的分词器：

"settings":{
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "synonym_smart": {
      "type": "custom",
      "tokenizer": "ik_smart",
      "filter": ["synonym_filter"]
    },
    "synonym_max_word": {
      "type": "custom",
      "tokenizer": "ik_max_word",
      "filter": ["synonym_filter"]
    }
      },
      "filter": {
        "synonym_filter": {
          "type": "synonym",
      "synonyms_path": "/usr/share/elasticsearch/plugins/ik/config/analysis/synonym.txt" 
        }
      }
    }
}

"name":{
    "type": "text",
    "analyzer": "ik_max_word", "search_analyzer": "synonym_smart"
},

注意：这里虽然定义了 "synonym_max_word"，但其实没有使用到它，建立索引时使用的分词器仍然是 "ik_max_word"，而在搜索时使用了 "synonym_smart"。

因为如果在建立索引时使用了 "synonym_max_word"，在输入 【iphone】时，也会搜索出来 【苹果】，而这不是我想要的效果。

具体可以参考官方文档关于【类型扩展】的说明：

扩展或收缩 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

之后插入点数据，然后测试查询。

1）输入 "土豆" 或者 "马铃薯"，都能同时搜到"土豆"与"马铃薯"

2）输入"苹果"，能同时搜到"苹果"与"iphone"

3）输入"iphone"，只能搜到"iphone"

英文驼峰形式分词

IK分词器默认也是不支持英文驼峰形式的分词的。比如 "PersonAndVehicleDetection" 这个字符串，使用 IK 分词器分析出来的结果，仍然是 "PersonAndVehicleDetection"

GET /book/_analyze
{
 "field": "description",
 "text": "PersonAndVehicleDetection"
}

分析结果：
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "personandvehicledetection",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 25,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 0
    }
  ]
}

此时，根据字符串 "person" 来查，是查不到的：

但是业务需要，在输入 person 或者 vehicle 时，也想要查询出此条数据时怎么办呢？那就需要对分词器做一些扩展，在创建索引时，在 settings 中的 analysis 里配置自己的分词器，然后在 mappings 中的字段中引用该分词器：

"settings":{
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "tokenizer": "ik_max_word",
          "char_filter": [
            "camel_case_filter"
          ]
        }
      },
      "char_filter": {
        "camel_case_filter": {
          "type": "pattern_replace",
          "pattern": "(?<=\\p{Lower})(?=\\p{Upper})",
          "replacement": " "
        }
      }
    }
}

"description":{
    "type": "text",
    "analyzer": "my_analyzer", "search_analyzer": "ik_smart"
}

使用了新的 analyzer 之后再分析看结果：

然后再查询发现能查询到了：