ElasticSearch 文本分析

文本分析的原理

分析器

类别	类别名	介绍
Standard Analyzer	standard	标准分析器，按照 Unicode 文本分割算法切分单词，删除大多数标点符号并将单词转为小写形式，支持过滤停用词
Simple Analyzer	simple	简单分析器，在非字母的地方把单词切分开并将单词转为小写形式
Whitespace Analyzer	whitespace	空格分析器，遇到空格就切分字符，但不改变每个字符的内容

POST _analyze
{
  "analyzer": "whitespace",
  "text":     "The quick brown fox."
}

字符过滤器

类别	类别名	介绍
HTML Strip Character Filter	html_strip	去掉文本中的html标签
Mapping Character Filter	mapping	根据提供的字段映射，把文本中的字符转换为映射的字符
Pattern Replace Character Filter	pattern_replace	根据指定的正则表达式把匹配的文本转换为指定的字符串

GET /_analyze
{
  "tokenizer": "keyword",
  "char_filter": [
    "html_strip"
  ],
  "text": "<p>I&apos;m so <b>happy</b>!</p>"
}

过滤后的结果为

I'm so happy!

分词器

类别	类别名	介绍
Standard Tokenizer	standard	标准分词器，标准分析器采用的分词器，删除大多数标点符号，把文本切分为独立单词
Letter Tokenizer	letter	字母分词器，在非字母的地方把单词切分开，非字母字符会被丢弃
Lowercase Tokenizer	lowercase	小写分词器，在字母分词器的基础上把大写字母转为小写字母，
Whitespace Tokenizer	whitespace	空格分词器，是空格分析器的组成部分，在空格处把文本切分开并保持文本内容不变
Keyword tokenizer	keyword	将输入的整个文本当作一个词汇单元，不对文本进行拆分或处理

POST _analyze
{
  "tokenizer": "lowercase",
  "text": "The 2 QUICK Brown-Foxes"
}

[the, quick, brown, foxes]

分词过滤器

类别	类别名	介绍
Stop token filter	stop	用于去除文本中常见但对分析无关紧要的停用词，比如 and that then
Length token filter	length	过滤掉太短或者太长的词汇
Stemmer token filter	stemmer	把每个分词转化为对应的原型（例如去掉，复数，时态等）

GET _analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [ "stemmer" ],
  "text": "the foxes jumping quickly"
}

过滤后的结果为

[the, fox, jump, quickli]

自定义分析器

自定义分析器可以用到的参数如下

参数名	解释
type	分析器类型，对于自定义分析器，可以使用custom 或忽略此参数
tokenizer	内置的或定制的分词器，必须的
char_filter	可选的内置的或定制的字符过滤器数组
filter	可选的内置的或定制的分词过滤器数组

参考博客

[1]