个人博客网:https://wushaopei.github.io/    (你想要这里多有) 1.ES 中的 IK 分词器能分中文和英语的原因是什么? ik分词器为中文分词器,默认可对中文分词:通过 Setting API 构造analyzer(字符过滤),可以对IK中文分词器做一些修改,让它实现回溯词根,从而实现真正的英文分词. ES默认有8个 analyzer. 2.IK分词器的类型? Ik_smart分词器 和 ik_max_word 分词器 最粗粒度最细粒度 3.ES中怎么进行拼音的分…

[版权声明]:本文章由danvid发布于http://danvid.cnblogs.com/,如需转载或部分使用请注明出处 在业务中经常会用到拼音匹配查询,大家都会用到拼音分词器,但是拼音分词器匹配的时候有个问题,就是会出现同音字匹配,有时候这种情况是业务不希望出现的. 业务场景:我输入"纯生pi酒"进行搜索,文档中有以下数据: doc[1]:{"name":"纯生啤酒"} doc[2]:{"name":"春生啤酒&…

关于solr7.4搭建与配置可以参考 solr7.4 安装配置篇  在这里我们探讨一下分词的配置 目录 关于分词 配置分词 验证成功 1.关于分词 1.分词是指将一个中文词语拆成若干个词,提供搜索引擎进行查找,比如说:北京大学 是一个词那么进行拆分可以得到:北京与大学,甚至北京大学整个词也是一个语义 2.市面上常见的分词工具有 IKAnalyzer MMSeg4j  Paoding等,这几个分词器各有优劣,大家可以自行研究 在这篇文章,我先演示IKAnalyzer分词器 下载:IKAnalyze…

1:默认的分析器-- standard 使用默认的分词器 curl -XGET 'http://hadoop01:9200/_analyze?pretty&analyzer=standard' -d '我爱中国'curl -XGET 'http://hadoop01:9200/_analyze?pretty&analyzer=simple' -d '我爱中国'​ 这就是默认的分词器,但是默认的分析器有时候在生产环境会出现问题,比如: curl -XPUT 'http://hadoop01:…

基本概念: 全文搜索引擎会用某种算法对要建索引的文档进行分析, 从文档中提取出若干Token(词元), 这些算法称为Tokenizer(分词器), 这些Token会被进一步处理, 比如转成小写等, 这些处理算法被称为Token Filter(词元处理器), 被处理后的结果被称为Term(词), 文档中包含了几个这样的Term被称为Frequency(词频). 引擎会建立Term和原文档的Inverted Index(倒排索引), 这样就能根据Term很快到找到源文档了. 文本被Tokenizer…

目录 1 索引的分析 1.1 分析器的组成 1.2 倒排索引的核心原理-normalization 2 ES的默认分词器 3 修改分词器 4 定制分词器 4.1 向索引中添加自定义的分词器 4.2 测试自定义分析器 4.3 向映射中添加自定义的分词器 5 常见问题 1 索引的分析 索引分析: 就是把输入的文本块按照一定的策略进行分解, 并建立倒排索引的过程. 在Lucene的架构中, 这个过程由分析器(analyzers)完成. 1.1 分析器的组成 ① 字符过滤器(character filt…

1. 概述 分词器是Elasticsearch中很重要的一个组件,用来将一段文本分析成一个一个的词,Elasticsearch再根据这些词去做倒排索引. 今天我们就来聊聊分词器的相关知识. 2. 内置分词器 2.1 概述 Elasticsearch 中内置了一些分词器,这些分词器只能对英文进行分词处理,无法将中文的词识别出来. 2.2 内置分词器介绍 standard:标准分词器,是Elasticsearch中默认的分词器,可以拆分英文单词,大写字母统一转换成小写. simple:按非字母的字符…

多核心的概念 多核心说白了就是多索引库.也可以理解为多个"数据库表" 说一下使用multicore的真实场景,比若说,产品搜索和会员信息搜索,不使用多核也没问题,这样带来的问题是 indexs文件很多,而且产品的索引文件和会员信息的索引文件混在一起,备份也是个问题. 如果使用了多核,那就很轻松了,产品和会员就可使用不同的URL进行提交了,业务上也很清晰,生成的索引文件也不会混在一起,也容易备份. 每个索引库通过相对独立的url访问. 多核心的配置 还记得solr home吗,既然配置多…

Solr多核心及分词器(IK)配置   多核心的概念 多核心说白了就是多索引库.也可以理解为多个"数据库表" 说一下使用multicore的真实场景,比若说,产品搜索和会员信息搜索,不使用多核也没问题,这样带来的问题是 indexs文件很多,而且产品的索引文件和会员信息的索引文件混在一起,备份也是个问题. 如果使用了多核,那就很轻松了,产品和会员就可使用不同的URL进行提交了,业务上也很清晰,生成的索引文件也不会混在一起,也容易备份. 每个索引库通过相对独立的url访问. 多核心的配置…

上课我们介绍了倒排索引,在里面提到了分词的概念,分词器就是用来分词的. 分词器是ES中专门处理分词的组件,英文为Analyzer,定义为:从一串文本中切分出一个一个的词条,并对每个词条进行标准化.它由三部分组成, Character Filters:分词之前进行预处理,比如去除html标签 Tokenizer:将原始文本按照一定规则切分为单词 Token Filters:针对Tokenizer处理的单词进行再加工,比如转小写.删除或增新等处理,也就是标准化 预定义的分词器 ES自带的分词器有如下…