1.默认的分词器 关于分词器,前面的博客已经有介绍了,链接:ElasticSearch7.3 学习之倒排索引揭秘及初识分词器(Analyzer).这里就只介绍默认的分词器standard analyzer 2. 修改分词器的设置 首先自定义一个分词器es_std.启用english停用词token filter PUT /my_index { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "es_s

elasticsearch使用ik中文分词器 一.背景 二.安装 ik 分词器 1.从 github 上找到和本次 es 版本匹配上的 分词器 2.使用 es 自带的插件管理 elasticsearch-plugin 来进行安装 3.重启es 三.测试 ik 分词 1.测试默认的分词效果 2.测试 ik_max_word 的分词效果 3.测试 ik_smart 的分词效果 4.自定义 ik 的启用词和停用词 1.找到 ik 的配置目录 2.修改 IKAnalyzer.cfg.xml 文件 3.c

声明:我使用的Elasticsearch的版本是5.4.0,安装分词器前请先安装maven 一:安装maven https://github.com/apache/maven 说明: 安装maven需要java1.7+ 编译安装分词器时,可能会报错,报错信息如下: [ERROR] COMPILATION ERROR : [INFO] -------------------------------------------------------------[ERROR] No compiler i

HanLP 中文分词器是一个开源的分词器,是专为Elasticsearch而设计的.它是基于HanLP,并提供了HanLP中大部分的分词方式.它的源码位于: https://github.com/KennFalcon/elasticsearch-analysis-hanl 从Elasticsearch 5.2.2开始,一直有跟随Elasticsearch的不同发行版而更新. 安装 1) 方式一: a. 下载对应的release安装包,最新release包可从baidu盘下载(链接:https:/

前言 前面的案例使用standard.english分词器,是英文原生的分词器,对中文分词支持不太好.中文作为全球最优美.最复杂的语言,目前中文分词器较多,ik-analyzer.结巴中文分词.THULAC.NLPIR和阿里的aliws都是非常优秀的,我们以ik-analyzer作为讲解的重点,其它分词器可以举一反三. 概要 本篇主要介绍中文分词器ik-analyzer的安装使用.自定义词库以及热更新方案. 分词器插件安装 我们Elasticsearch 6.3.1版本为例,集成IK分词器,其他

Elasticsearch内置的分词器对中文不友好,只会一个字一个字的分,无法形成词语,比如: POST /_analyze { "text": "我爱北京天安门", "analyzer": "standard" } 如果我们使用的是standard的分词器,那么结果就是: { "tokens" : [ { "token" : "我", "start_off

如果直接使用Elasticsearch的朋友在处理中文内容的搜索时,肯定会遇到很尴尬的问题--中文词语被分成了一个一个的汉字,当用Kibana作图的时候,按照term来分组,结果一个汉字被分成了一组. 这是因为使用了Elasticsearch中默认的标准分词器,这个分词器在处理中文的时候会把中文单词切分成一个一个的汉字,因此引入中文的分词器就能解决这个问题. 本篇文章按照下面的内容进行描述: 分词器的作用 安装IK 简单的测试 模拟测试 安装elasticsearch-analysis-piny

IK是基于字典的一款轻量级的中文分词工具包,可以通过elasticsearch的插件机制集成: 一.集成步骤 1.在elasticsearch的安装目录下的plugin下新建ik目录: 2.在github下载对应版本的ik插件: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v6.8.12 3.解压插件文件,并重启elasticsearch,可以看到如下已经加载了ik插件: [2022-01-11T15:22:54

# ElasticSearch安装中文分词器IKAnalyzer  本篇主要讲解如何在ElasticSearch中安装中文分词器IKAnalyzer,拆分的每个词都是我们熟知的词语,从而建立词汇与文档关系的倒排索引, 但是如果不使用中文分词,就会把文档每个字拆分成了一个词,对我们中文检索很不友好,本博客系统就是在ElasticSearch中安装了IKAnalyzer分词器从而实现首页的搜索功能,下面开始讲解吧! ###  1.在线安装  由于我的ElasticSearch 是安装在Docker中

中文分词器 在lunix下执行下列命令,可以看到本来应该按照中文"北京大学"来查询结果es将其分拆为"北","京","大","学"四个汉字,这显然不符合我的预期.这是因为Es默认的是英文分词器我需要为其配置中文分词器. curlHTTP://192.168.79.131:9200/shb01/_analyze?pretty=true -d'{"text":"北京大学"

安装Elasticsearch安装中文分词器IK的步骤: 1. 停止elasticsearch 2.2的服务 2. 在以下地址下载对应的elasticsearch-analysis-ik插件安装包(版本要和elasticsearch版本对应). https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 我这里下载的是: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/release

前面我们介绍了Centos安装elasticsearch 6.4.2 教程,elasticsearch内置的分词器对中文不友好,只会一个字一个字的分,无法形成词语,别急,已经有大拿把中文分词器做好了,elasticsearch配套的ik-analyzer,我们一起来看看如何安装吧. 我们到ik-analyzer中文分词器开源项目查找与elasticsearch对应的v6.4.2版本(有的是6.0.0版https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-

Elasticsearch之中文分词器插件es-ik 针对一些特殊的词语在分词的时候也需要能够识别 有人会问,那么,例如: 如果我想根据自己的本家姓氏来查询,如zhouls,姓氏“周”.      如果我想根据自己的公司名称来查询,如“好记性不如烂笔头感叹号博客园” 如果我想根据自己公司里的产品名称来查询,如“” 如果我想根据某个网络上流行的词名称来查询,如“扫福” 那么,若直接使用es-ik则分不出来的,所以,这就是为什么需要es-ik的自定义词库的缘由啦! [hadoop@HadoopMas

中文分词器 在lunix下执行下列命令,可以看到本来应该按照中文”北京大学”来查询结果es将其分拆为”北”,”京”,”大”,”学”四个汉字,这显然不符合我的预期.这是因为Es默认的是英文分词器我需要为其配置中文分词器. curlHTTP://192.168.79.131:9200/shb01/_analyze?pretty=true -d'{"text":"北京大学"}' Es整合ik不直接用ik官网的工具包,需要将ik工具包封装成es插件才行,这个已经有人封装好了

特殊说明:灰色文字用来辅助理解的. 安装IK中文分词器 我在百度上搜索了下,大多介绍的都是用maven打包下载下来的源码,这种方法也行,但是不够方便,为什么这么说? 首先需要安装maven吧?其次需要下载源码吧?最后需要打包吧? 我直接下载打包好的多方便? 1.下载打包好的压缩包 我们需要下载打包好的压缩包,而不是下载需要再用maven打包的源码.举例说明,最新版本是v5.5.1. 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/r

前提 什么是倒排索引? Elasticsearch之分词器的作用 Elasticsearch之分词器的工作流程 Elasticsearch之停用词 Elasticsearch之中文分词器 Elasticsearch之几个重要的分词器 elasticsearch官方默认的分词插件 1.elasticsearch官方默认的分词插件,对中文分词效果不理想. 比如,我现在,拿个具体实例来展现下,验证为什么,es官网提供的分词插件对中文分词而言,效果差. [hadoop@HadoopMaster elas

前面已经对”IK中文分词器“有了简单的了解:  但是可以发现不是对所有的词都能很好的区分,比如:  逼格这个词就没有分出来. 词库 实际上IK分词器也是根据一些词库来进行分词的,我们可以丰富这个词库. IK分词器(IK Analysis for Elasticsearch)给了我们一个基本的配置: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik  修改我们es实例中ik插件的配置: cd elasticsearch-5.3.0/plugins

沉淀再出发:ElasticSearch的中文分词器ik 一.前言   为什么要在elasticsearch中要使用ik这样的中文分词呢,那是因为es提供的分词是英文分词,对于中文的分词就做的非常不好了,因此我们需要一个中文分词器来用于搜索和使用. 二.IK分词器的安装和使用   2.1.安装ik    我们可以从官方github上下载该插件,我们下载对应于我们使用的es的版本的ik,并且我们能够看到具体的安装步骤,可以有两种安装方法.      这里我们选择第一种方式:    重启es,我们就可

前提 什么是倒排索引? Elasticsearch之分词器的作用 Elasticsearch之分词器的工作流程 Elasticsearch之停用词 Elasticsearch的中文分词器 1.单字分词: 如:“我们是中国人” 效果:“我”“们”“是”“中”“国”“人” 2.二分法分词:按两个字进行切分. 如:“我们是中国人”,效果:“我们”.“们是”.“是中”.“中国”.“国人”. 3.词库分词:按某种算法构造词,然后去匹配已建好的词库集合,如果匹配到就切分出来成为词语.通常词库分词被认为是最理

近几篇ElasticSearch系列: 1.阿里云服务器Linux系统安装配置ElasticSearch搜索引擎 2.Linux系统中ElasticSearch搜索引擎安装配置Head插件 3.ElasticSearch搜索引擎安装配置中文分词器IK插件 4.ElasticSearch搜索引擎安装配置拼音插件pinyin 5.ElasticSearch搜索引擎在JavaWeb项目中的应用 一.IK简介 ElasticSearch(以下简称ES)默认的分词器是标准分词器Standard,如果直接使

1.安装中文分词器IK 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 在线下载安装: elasticsearch-plugin.bat install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.5.2/elasticsearch-analysis-ik-5.5.2.zip 先下载后安装:elasticsearch-plugin.b