IK分词器应用

Posted 2022-12-11 一只懒得睁眼的猫

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了IK分词器应用相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

本篇博客的主要目的是介绍IK分词器与ES的集成使用.

IK分词器简介
IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始，IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Lucene为应用主体的，结合词

典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。

IK分词器3.0的特性如下：

1）采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有60万字/秒的高速处理能力。

2）采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。

3）对中英联合支持不是很好,在这方面的处理比较麻烦.需再做一次查询,同时是支持个人词条的优化的词典存储，更小的内存占用。

4）支持用户词典扩展定义。 5）针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。

IK分词器搭建
https://www.cnblogs.com/sjfxwj/p/14547402.html
IK分词器测试使用
IK提供了两个分词算法ik_smart 和 ik_max_word，其中 ik_smart 为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分。
ik_max_word
输入数据：

curl -XGET “http://192.168.140.101:9200/_analyze?pretty” -H ‘Content-Type: application/json’ -d’

“text”:“联想是全球最大的笔记本厂商”,“tokenizer”: “ik_max_word”
’
运行结果：

[root@s101 /usr/local/software/elasticsearch-head]#curl -XGET “http://192.168.140.101:9200/_analyze?pretty” -H ‘Content-Type: application/json’ -d’

“text”:“联想是全球最大的笔记本厂商”,“tokenizer”: “ik_max_word”
’

“tokens” : [

“token” : “联想”,
“start_offset” : 0,
“end_offset” : 2,
“type” : “CN_WORD”,
“position” : 0
,

“token” : “是”,
“start_offset” : 2,
“end_offset” : 3,
“type” : “CN_CHAR”,
“position” : 1
,

“token” : “全球”,
“start_offset” : 3,
“end_offset” : 5,
“type” : “CN_WORD”,
“position” : 2
,

“token” : “最大”,
“start_offset” : 5,
“end_offset” : 7,
“type” : “CN_WORD”,
“position” : 3
,

“token” : “的”,
“start_offset” : 7,
“end_offset” : 8,
“type” : “CN_CHAR”,
“position” : 4
,

“token” : “笔记本”,
“start_offset” : 8,
“end_offset” : 11,
“type” : “CN_WORD”,
“position” : 5
,

“token” : “笔记”,
“start_offset” : 8,
“end_offset” : 10,
“type” : “CN_WORD”,
“position” : 6
,

“token” : “本厂”,
“start_offset” : 10,
“end_offset” : 12,
“type” : “CN_WORD”,
“position” : 7
,

“token” : “本”,
“start_offset” : 10,
“end_offset” : 11,
“type” : “CN_CHAR”,
“position” : 8
,

“token” : “厂商”,
“start_offset” : 11,
“end_offset” : 13,
“type” : “CN_WORD”,
“position” : 9

]

ik_smart
输入数据：

curl -XGET “http://192.168.140.101:9200/_analyze?pretty” -H ‘Content-Type: application/json’ -d’

“text”:“联想是全球最大的笔记本厂商”,“tokenizer”: “ik_smart”
’
运行结果：

[root@s101 /usr/local/software/elasticsearch-head]#curl -XGET “http://192.168.140.101:9200/_analyze?pretty” -H ‘Content-Type: application/json’ -d’

“text”:“联想是全球最大的笔记本厂商”,“tokenizer”: “ik_smart”
’

“tokens” : [

“token” : “联想”,
“start_offset” : 0,
“end_offset” : 2,
“type” : “CN_WORD”,
“position” : 0
,

“token” : “是”,
“start_offset” : 2,
“end_offset” : 3,
“type” : “CN_CHAR”,
“position” : 1
,

“token” : “全球”,
“start_offset” : 3,
“end_offset” : 5,
“type” : “CN_WORD”,
“position” : 2
,

“token” : “最大”,
“start_offset” : 5,
“end_offset” : 7,
“type” : “CN_WORD”,
“position” : 3
,

“token” : “的”,
“start_offset” : 7,
“end_offset” : 8,
“type” : “CN_CHAR”,
“position” : 4
,

“token” : “笔记本”,
“start_offset” : 8,
“end_offset” : 11,
“type” : “CN_WORD”,
“position” : 5
,

“token” : “厂商”,
“start_offset” : 11,
“end_offset” : 13,
“type” : “CN_WORD”,
“position” : 6

]

IK分词器和ES的集成使用
我们先创建索引：

curl -XPUT ‘http://192.168.140.101:9200/blog?pretty’

curl -H “Content-Type: application/json” -XPUT http://192.168.140.101:9200/blog/article/_mapping -d ‘
“properties”:
“id”:
“type”: “long”,
“store”: true,
“index”: false
,
“title”:
“type”: “text”,
“store”: true,
“index”: true,
“analyzer”: “ik_smart”
,
“content”:
“type”: “text”,
“store”: true,
“index”: true,
“analyzer”: “ik_smart”

’
随后我们向该索引当中插入三条数据：

curl -H “Content-Type: application/json” -XPUT ‘http://192.168.140.101:9200/blog/article/1?pretty’ -d ‘
“id”: 1,
“title”:“明日起70岁退休时代来临日本终于迈出这一步”,
“content”:“辛巴复出直播当天周围路被封了街道回应”
’

curl -H “Content-Type: application/json” -XPUT ‘http://192.168.140.101:9200/blog/article/2?pretty’ -d ‘
“id”: 2,
“title”:“海南省市场监管局对椰树涉嫌违法广告进行立案调查”,
“content”:“小米官宣造车 “赌”上全部的雷军这次会赢吗？”
’

curl -H “Content-Type: application/json” -XPUT ‘http://192.168.140.101:9200/blog/article/3?pretty’ -d ‘
“id”: 3,
“title”:“韩国禁止对朝发传单却被美国列为重大人权问题”,
“content”:“辛巴复出直播当天周围路被封了街道回应”
’
运行结果：

查询文档方式2-term关键词在倒排索引当中进行查询(关键词不分词)：

curl -H “Content-Type: application/json” -XGET ‘http://192.168.140.101:9200/blog/article/_search/?pretty’ -d ‘
“query”:
“term”:
“title”: “明日”

’
运行结果：

[root@s101 /usr/local/software/elasticsearch-head]#curl -H “Content-Type: application/json” -XGET ‘http://192.168.140.101:9200/blog/article/_search/?pretty’ -d '

"query": 
    "term": 
        "title": "明日"
    
’

“took” : 25,
“timed_out” : false,
“_shards” :
“total” : 5,
“successful” : 5,
“skipped” : 0,
“failed” : 0
,
“hits” :
“total” : 1,
“max_score” : 0.2876821,
“hits” : [

“_index” : “blog”,
“_type” : “article”,
“_id” : “1”,
“_score” : 0.2876821,
“_source” :
“id” : 1,
“title” : “明日起70岁退休时代来临日本终于迈出这一步”,
“content” : “辛巴复出直播当天周围路被封了街道回应”

]

　
查询文档方式3-使用query_string字符串进行分析查询(字符串–>分词器分词–>分词的结果在倒排索引当中进行查询):

curl -H “Content-Type: application/json” -XGET ‘http://192.168.140.101:9200/blog/article/_search/?pretty’ -d ‘
“query”:
“query_string”:
“default_field”: “title”,
“query”: “日本和美国”

’
运行结果：

[root@s101 /usr/local/software/elasticsearch-head]#curl -H “Content-Type: application/json” -XGET ‘http://192.168.140.101:9200/blog/article/_search/?pretty’ -d '

"query": 
    "query_string": 
        "default_field": "title",
        "query": "日本和美国"
    
’

“took” : 9,
“timed_out” : false,
“_shards” :
“total” : 5,
“successful” : 5,
“skipped” : 0,
“failed” : 0
,
“hits” :
“total” : 2,
“max_score” : 0.2876821,
“hits” : [

“_index” : “blog”,
“_type” : “article”,
“_id” : “1”,
“_score” : 0.2876821,
“_source” :
“id” : 1,
“title” : “明日起70岁退休时代来临日本终于迈出这一步”,
“content” : “辛巴复出直播当天周围路被封了街道回应”

,

“_index” : “blog”,
“_type” : “article”,
“_id” : “3”,
“_score” : 0.2876821,
“_source” :
“id” : 3,
“title” : “韩国禁止对朝发传单却被美国列为重大人权问题”,
“content” : “辛巴复出直播当天周围路被封了街道回应”

]

以上是关于IK分词器应用的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

分词器以及ik中文分词器

IK 分词器和ElasticSearch集成使用

30.IK中文分词器的安装和简单使用

ik分词器能不能自己增加关键字怎么操作

ELK专栏之IK分词器和Java api操作索引--05

IK(中文)分词器