ElasticSearch自定义分析器-集成结巴分词插件

亦凉 2022-07-12 02:47 190阅读 0赞

关于结巴分词 ElasticSearch 插件：

https://github.com/huaban/elasticsearch-analysis-jieba

该插件由huaban开发。支持Elastic Search 版本<=2.3.5。

**结巴分词分析器**

结巴分词插件提供3个分析器：jieba\_index、jieba\_search和jieba\_other。

1.  jieba\_index: 用于索引分词，分词粒度较细；
2.  jieba\_search: 用于查询分词，分词粒度较粗；
3.  jieba\_other: 全角转半角、大写转小写、字符分词；

使用jieba\_index或jieba\_search分析器，可以实现基本的分词效果。

以下是最小配置示例：

{
        "mappings": {
            "test": {
                "_all": {
                    "enabled": false
                },
                "properties": {
                    "name": {
                        "type": "string",
                        "analyzer": "jieba_index",
                        "search_analyzer": "jieba_index"
                    }
                }
            }
        }
    }

在生产化境中，因为业务的需要，需要考虑实现以下功能：

1.  支持同义词；
2.  支持字符过滤器；

结巴插件提供的分析器jieba\_index、jieba\_search无法实现以上功能。

**自定义分析器**

当jieba\_index、jieba\_search分析器不满足生成环境的需求时，我们可以使用自定义分析器来解决以上问题。

分析器是由字符过滤器，分词器，词元过滤器组成的。

一个分词器允许包含多个字符过滤器+一个分词器+多个词元过滤器。

因业务的需求，我们需要使用映射字符过滤器来实现分词前某些字符串的替换操作。如将用户输入的c\#替换为csharp，c++替换为cplus。

下面逐一介绍分析器各个组成部分。

**1. 映射字符过滤器Mapping Char Filter**

这个是Elastic Search内置的映射字符过滤器，位于settings –> analysis -> char\_filter下：

PUT /my_index
    {
        "settings": {
            "analysis": {
                "char_filter": {
                    "mapping_filter": {
                        "type": "mapping",
                        "mappings": [
                          "c# => csharp",
                          "c++ => cplus"
                      ]
                    }
                }
            }
        }
    }

也可以通过文件载入字符映射表。

PUT /my_index
    {
        "settings": {
            "analysis": {
                "char_filter": {
                    "mapping_filter": {
                        "type": "mapping",
                        "mappings_path": "mappings.txt"
                    }
                }
            }
        }
    }

文件默认存放config目录下，即config/ mappings.txt。

**2. 结巴分词词元过滤器JiebaTokenFilter**

JiebaTokenFilter接受一个SegMode参数，该参数有两个可选值：Index和Search。

我们预先定义两个词元过滤器：jieba\_index\_filter和jieba\_search\_filter。

PUT /my_index
    {
        "settings": {
            "analysis": {
                "filter": {
                    "jieba_index_filter": {
                        "type": "jieba",
                        "seg_mode": "index"
                    },
                    "jieba_search_filter": {
                        "type": "jieba",
                        "seg_mode": "search"
                    }
                }
            }
        }
    }

这两个词元过滤器将分别用于索引分析器和查询分析器。

**3. stop 停用词词元过滤器**

因分词词元过滤器JiebaTokenFilter并不处理停用词。因此我们在自定义分析器时，需要定义停用词词元过滤器来处理停用词。

Elastic Search提供了停用词词元过滤器，我们可以这样来定义：

PUT /my_index
    {
        "settings": {
            "analysis": {
                "filter": {
                    "stop_filter": {
                        "type":       "stop",
                        "stopwords": ["and", "is", "the"]
                    }
                }
            }
        }
    }

也可以通过文件载入停用词列表

PUT /my_index
    {
        "settings": {
            "analysis": {
                "filter": {
                    "stop_filter": {
                        "type": "stop",
                        "stopwords_path": "stopwords.txt"
                    }
                }
            }
        }
    }

文件默认存放config目录下，即config/ stopwords.txt。

**4. synonym 同义词词元过滤器**

我们使用ElasticSearch内置同义词词元过滤器来实现同义词的功能。

PUT /my_index
    {
        "settings": {
            "analysis": {
                "filter": {
                    "synonym_filter": {
                        "type": "synonym",
                        "stopwords": [
                          "中文,汉语,汉字"
                      ]
                    }
                }
            }
        }
    }

如果同义词量比较大时，推荐使用文件的方式载入同义词库。

PUT /my_index
    {
        "settings": {
            "analysis": {
                "filter": {
                    "synonym_filter ": {
                        "type": "synonym",
                        "stopwords_path": "synonyms.txt"
                    }
                }
            }
        }
    }

**5. 重新定义分析器jieba\_index和jieba\_search**

Elastic Search支持多级分词，我们使用whitespace分词作为分词器；并在词元过滤器加入定义好的Jiebie分词词元过滤器：jieba\_index\_filter和jieba\_search\_filter。

PUT /my_index
    {
        "settings": {
            "analysis": {
                "analyzer": {
                    "jieba_index": {
                        "char_filter": [
                          "mapping_filter"
                      ],
                        "tokenizer": "whitespace",
                        "filter": [
                          "jieba_index_filter",
                          "stop_filter",
                          "synonym_filter"
                      ]
                    },
                    "jieba_search": {
                        "char_filter": [
                          "mapping_filter"
                      ],
                        "tokenizer": "whitespace",
                        "filter": [
                          "jieba_search_filter",
                          "stop_filter",
                          "synonym_filter"
                      ]
                    }
                }
            }
        }
    }

注意，上面分析器的命名依然使用jieba\_index和jieba\_search，以便覆盖结巴分词插件提供的分析器。

当存在多个同名的分析器时，Elastic Search会优先使用索引配置中定义的分析器。

这样在代码调用层面便无需再更改。

**下面是完整的配置：**

PUT /my_index
    {
        "settings": {
            "analysis": {
                "char_filter": {
                    "mapping_filter": {
                        "type": "mapping",
                      "mappings_path": "mappings.txt"
                    }
                }
                "filter": {
                    "synonym_filter ": {
                        "type": "synonym",
                        "stopwords_path": "synonyms.txt"
                    },
                    "stop_filter": {
                        "type": "stop",
                        "stopwords_path": "stopwords.txt"
                    },
                    "jieba_index_filter": {
                        "type": "jieba",
                        "seg_mode": "index"
                    },
                    "jieba_search_filter": {
                        "type": "jieba",
                        "seg_mode": "search"
                    }
                }
                "analyzer": {
                    "jieba_index": {
                        "char_filter": [
                          "mapping_filter"
                      ],
                        "tokenizer": "whitespace",
                        "filter": [
                          "jieba_index_filter",
                          "stop_filter",
                          "synonym_filter"
                      ]
                    },
                    "jieba_search": {
                        "char_filter": [
                          "mapping_filter"
                      ],
                        "tokenizer": "whitespace",
                        "filter": [
                          "jieba_search_filter",
                          "stop_filter",
                          "synonym_filter"
                      ]
                    }
                }
            }
        }
    }

参考资料：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.3/index.html

http://www.tuicool.com/articles/eUJJ3qF