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二十、Elasticsearch 教程: 分析 ( Analysis )

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Analysis 很多文档都将它翻译为 分析,其实也是蛮有道理的,因为 Analysis 不仅有分词的过程,还要负责分析已分词的情况

其实从使用上看,翻译成分词更好,毕竟提起分词,大家都知道啥意思,但分析,谁能第一时间想到要先分词

搜索操作过程中处理查询时,任何索引中的内容均由分析模块进行分析

分析模块一般由分析器、标记器、tokenfilters 和 charfilters 组成

如果没有显式的定义任何分析器,那么 Elasticsearch 会使用相应的默认的内建分析器,这些默认的分析器由分析模块注册,包括分析器、令牌、过滤器和标记器

范例

例如下面这个请求,创建一个默认的图片索引

POST http://localhost:9200/pictures

请求正文

{
   "settings": {
      "analysis": {
         "analyzer": {
            "index_analyzer": {
               "tokenizer": "standard", "filter": [
                  "standard", "my_delimiter", "lowercase", "stop", 
                     "asciifolding", "porter_stem"
               ]
            },

            "search_analyzer": {
               "tokenizer": "standard", "filter": [
                  "standard", "lowercase", "stop", "asciifolding", "porter_stem"
               ]
            }
         },

         "filter": {
            "my_delimiter": {
               "type": "word_delimiter",
               "generate_word_parts": true,
               "catenate_words": true,
               "catenate_numbers": true,
               "catenate_all": true,
               "split_on_case_change": true,
               "preserve_original": true,
               "split_on_numerics": true,
               "stem_english_possessive": true
            }
         }
      }
   }
}

分析过程

分析 ( analysis ) 是这样一个过程:

1、首先,标记化一个文本块为适用于倒排索引单独的 (term)
2、然后标准化这些词为标准形式,提高它们的 「 可搜索性 」 和 「 查全率 」

这两个工作由 分析器 (analyzer) 完成的

一个分析器 (analyzer) 一般由下面三个功能组成:

1、字符过滤器

首先字符串经过字符过滤器( character filter ),它们的工作是在标记化前处理字符串

字符过滤器能够去除 HTML 标记,或者转换 "&" 为 "and"

2、分词器

下一步,分词器 (tokenizer) 被标记化成独立的词

一个简单的分词器 (tokenizer) 可以根据空格或逗号将单词分开

> 译者注:这个在中文中不适用

3、标记过滤

最后,每个词都通过所有标记过滤(token filters),它可以修改词(例如将 "Quick" 转为小写),去掉词( 例如停用词像 "a"、"and"、"the"等等),或者增加词( 例如同义词像 "jump" 和 "leap" )

Elasticsearch 提供很多开箱即用的字符过滤器,分词器和标记过滤器

这些可以组合来创建自定义的分析器以应对不同的需求

分析器

分词器由一个标记器和可选的标记过滤器组成

下表列出了 Elasticsearch 提供的大量的内置分词器,这些分词器在分析模块中使用逻辑名称进行注册,可以在映射定义中或在某些 API 中引用它们

分析器 逻辑名 说明
标准分词器 standard 可以自定义停止词 ( stopwords ) 和最大 token 长度 ( max_token_length )
默认设置中,停止词为空,最大 token 长度为 255
简单分词器 simple 该分词器使用了小写标记器 (lowercase tokenizer )
空白分词器 whitespace 该非瓷器使用了空白标记器 ( whitespace tokenizer )
停止词分词器 stop 可以自定义停止词 ( stopwords ) 和停止词所在路径保存 ( stopwords_path )
默认情况下,停止词使用了英文停止词 ( English stop words ) ,而停止词保存路径则是该英文停止词文件所在的路径
关键字分析器 keyword 该分析器将传递的所有参数内容视为一个单一标记,可以用于类似电话号码或邮政编码等
正则分析器 pattern 该分析器主要处理正则表达式。可以在此分析器中设置大小写敏感、模式、标志、停用词等
特定语言分析器 该分析仪处理诸如印地语,阿拉伯语,荷兰语等
雪球分析器 snowball 该分析器使用标准的分词器,并且组合使用了标准过滤器、小写过滤器、停止词过滤器和雪球过滤器
自定义分析器 custom 主要在用户需要自定义分析器时使用,由自定义分词器,可选的标记过滤器和可选的字符过滤器组成
可以设置的选项有分词器 ( tokenizer ), 过滤器 ( filter ), 字符过滤器 ( char_filter ) 和 position_increment_gap

分词器 ( Tokenizers )

分词器可以将一段分本分割为一个一个单词或词语

一个简单的分词器 ( tokenizer ) 可以根据空格或逗号将单词分开 ( 这个在中文中不适用 )

Elasticsearch 提供了有许多内置的分词器,我们也可用于自定义分词器

分词器 逻辑名 说明
标准分词器 standard 该分词器使用基于词的语法来分词,可配置的选项有 max_token_length
edgeNGram 分词器 edgeNGram 可以配置的选项有 min_gram, max_gram , token_chars
关键字分词器 keyword 该分词器将一整块的输入数据作为一个单独的分词。可以配置的选项有 buffer_size
字母分词器 letter 该分词器会将遇到非字母之前的所有字母视为一个词
小写分词器 lowercase 和字母分词器相同,但在获取到一个词后会将其中的大写字母转换为小写
NGram 分词器 nGram 可配置的选项有 min_gram ( 默认值 1) 、 max_gram (默认值 2 ) 和 token_chars
空白符分词器 whitespace 这个过滤器使用空白符划分文本
正则分词器 pattern 使用正则表达式作为分词分隔符,可以配置的选项有 Pattern, flagsgroup
UAX Email URL Tokenizer uax_url_email 和标准分词器相同,但会把电子邮件和 URL 视为一个单独的词
层级路径分词器 path_hierarchy 该分词器会生成输入路径的所有可能路径
可配置的选项有 delimiter ( 默认 / ), replacement, buffer_size ( 默认 1024), reverse ( 默认 false ) 和 skip ( 默认 0 )
经典分词器 classic 该分词器使用基于词的基本语法来分词。可配置的选项有 max_token_length
泰语分词器 thai 使用内置的泰语分词算法对泰语进行分词

标记过滤器 ( token filters )

标记过滤可以修改词 ( 例如将 “Quick” 转为小写),去掉词( 例如停用词像 “a”、”and”、”the” 等等 ),或者增加词 ( 例如同义词像 “jump” 和 “leap” )

Elasticsearch 提供很多开箱即用的字符过滤器

字符过滤器

这些过滤器一般在分词器之前使用

字符过滤器查找特殊字符或 HTML 标记或指定模式,然后将其删除或更改为适当的单词,例如将 改成 and , 同时移除 html 标记标签

下面的代码是一个分析器的例子,synonym.txt 文件用于指定同义词

{
    "settings":{
        "index":{
            "analysis":{
                "analyzer":{
                    "synonym":{
                        "tokenizer":"whitespace",
                        "filter":["synonym"]
                    }
                },

                "filter":{
                    "synonym":{
                        "type":"synonym", 
                        "synonyms_path":"synonym.txt", 
                        "ignore_case":"true"
                    }
                }
            }
        }
    }
}

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