本篇教程探讨了大数据技术 结巴分词 ElasticSearch 插件，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

<

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。

jieba_index: 用于索引分词，分词粒度较细；
jieba_search: 用于查询分词，分词粒度较粗；
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：

支持同义词；
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"
                  ]
                }
            }
        }
    }
}

   

本文由职坐标整理发布，学习更多的大数据技术相关知识，请关注职坐标大技术云计算大技术技术频道！