elasticsearch安装ik中文分词器

发布时间：2021-04-22 13:15:31编辑：admin阅读（3455）

    一、概述

    elasticsearch官方默认的分词插件，对中文分词效果不理想。

    中文的分词器现在大家比较推荐的就是 IK分词器，当然也有些其它的比如 smartCN、HanLP。

    这里只讲如何使用IK做为中文分词。

     

    二、安装elasticsearch

    环境说明

    操作系统：centos 7.6

    docker版本：19.03.12

    ip地址：192.168.31.165

     

    安装

    这里安装7.10.1版本

    下载镜像

    docker pull elasticsearch:7.5.1

     

    修改系统参数

    vi /etc/sysctl.conf

    调整参数

    vm.max_map_count=262144

    刷新参数

    sysctl -p

     

    注意，系统参数一定要修改，否则参数过低，会造成elasticsearch启动失败。

     

    配置文件

    mkdir -p /data/elk7/elasticsearch/{data,logs,config,plugins}
vi /data/elk7/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

    内容如下：

    cluster.name: "docker-cluster"
network.host: 0.0.0.0

     

    启动elasticsearch

    以单例模式启动

    docker run -d --name=elasticsearch \
-p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.10.1

    等待30秒左右，查看docker日志，是否有错误日志

     

    访问elasticsearch页面

    http://192.168.31.165:9200/

    效果如下：

    1.png

     

    拷贝数据到持久化目录，并重新启动elasticsearch

    docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/data /data/elk7/elasticsearch/
docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/logs /data/elk7/elasticsearch/
chmod 777 -R /data/elk7/elasticsearch/

docker rm -f elasticsearch
docker run -d --name=elasticsearch \
  --restart=always \
  -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -v /data/elk7/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
  -v /data/elk7/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
  -v /data/elk7/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
  elasticsearch:7.10.1

     

    再次刷新页面，效果同上。

     

    三、安装ik中文分词器

    打开github地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

    打开releases页面，下载7.10.1版本

    1.png

     

    注意：这个版本，必须和elasticsearch对应。

     

    下载完成后，将文件elasticsearch-analysis-ik-7.10.1.zip上传到/opt目录

    解压到指定目录

    mkdir /data/elk7/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-ik
unzip /opt/elasticsearch-analysis-ik-7.10.1.zip -d /data/elk7/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-ik

    设置文件权限

    chmod 777 -R /data/elk7/elasticsearch/

     

    重新启动elasticsearch

    docker rm -f elasticsearch
docker run -d --name=elasticsearch \
  --restart=always \
  -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -v /data/elk7/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
  -v /data/elk7/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
  -v /data/elk7/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
  -v /data/elk7/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
  elasticsearch:7.10.1

    注意：这里是新挂载了plugins目录，用来存放插件的。

     

    查看插件接口

    http://192.168.31.165:9200/_cat/plugins

    输出：

    e30bb0e85e63 analysis-ik 7.10.1

    说明插件安装成功了。

     

    四、ik分词器的使用

    简单示例

    请求url：

    http://192.168.31.165:9200/_analyze

     

    首先我们通过Postman发送GET请求查询分词效果

    先指定Headers，Content-Type=application/json

    1.png

     

    再指定请求参数

    {
    "text":"农业银行"
}

    效果如下：

    1.png

     

    得到如下结果，可以发现es的默认分词器无法识别中文中农业、银行这样的词汇，而是简单的将每个字拆完分为一个词，这显然不符合我们的使用要求。

    {
    "tokens": [
        {
            "token": "农",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 1,
            "type": "<IDEOGRAPHIC>",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "业",
            "start_offset": 1,
            "end_offset": 2,
            "type": "<IDEOGRAPHIC>",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "银",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 3,
            "type": "<IDEOGRAPHIC>",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "行",
            "start_offset": 3,
            "end_offset": 4,
            "type": "<IDEOGRAPHIC>",
            "position": 3
        }
    ]
}

     

    上面已经安装ik中文分词器，接下来使用它。

    我们这次加入新的参数"analyzer":"ik_max_word"

    • k_max_word：会将文本做最细粒度的拆分，例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「中华人民共和国、中华人民、中华、华人、人民共和国、人民、人、民、共和国、共和、和、国国、国歌」，会穷尽各种可能的组合

    • ik_smart：会将文本做最粗粒度的拆分，例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「中华人民共和国、国歌」

     

    修改postman请求参数为：

    {
    "analyzer":"ik_max_word",
    "text":"农业银行"
}

    得到如下结果

    {
    "tokens": [
        {
            "token": "农业银行",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 4,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "农业",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "银行",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 4,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 2
        }
    ]
}

     

    百度搜索中每天都会收录新的词汇，es中也可以进行扩展词汇。

    我们首先查询弗雷尔卓德字段

    修改postman请求参数为：

    {
    "analyzer":"ik_max_word",
    "text":"弗雷尔卓德"
}

     

    仅仅可以得到每个字的分词结果，我们需要做的就是使分词器识别到弗雷尔卓德也是一个词语。

    {
    "tokens": [
        {
            "token": "弗",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 1,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "雷",
            "start_offset": 1,
            "end_offset": 2,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "尔",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 3,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "卓",
            "start_offset": 3,
            "end_offset": 4,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 3
        },
        {
            "token": "德",
            "start_offset": 4,
            "end_offset": 5,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 4
        }
    ]
}

     

    首先进入es根目录中的plugins文件夹下的ik文件夹，进入config目录，创建custom.dic文件

    cd /data/elk7/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-ik/config
vi custom.dic

    写入以下内容

    弗雷尔卓德
弗雷尔
卓
德

     

    打开IKAnalyzer.cfg.xml文件，将新建的custom.dic配置其中

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
    <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
    <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
    <entry key="ext_dict">custom.dic</entry>
     <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
    <entry key="ext_stopwords"></entry>
    <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
    <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
    <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
    <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

    注意：仅仅修改<entry key="ext_dict"></entry> 这一行内容即可

     

    重启es

    docker restart elasticsearch

     

    再次查询发现es的分词器可以识别到弗雷尔卓德词汇

    {
    "tokens": [
        {
            "token": "弗雷尔卓德",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 5,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "弗雷尔",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 3,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "卓",
            "start_offset": 3,
            "end_offset": 4,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "德",
            "start_offset": 4,
            "end_offset": 5,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 3
        }
    ]
}


     

    官方示例

    1. 创建索引

    进入linux系统，手动执行。

    curl -XPUT http://localhost:9200/index

     

     2.创建一个映射

    curl -XPOST http://localhost:9200/index/_mapping -H 'Content-Type:application/json' -d'
{
        "properties": {
            "content": {
                "type": "text",
                "analyzer": "ik_max_word",
                "search_analyzer": "ik_smart"
            }
        }

}'

     

    3. 索引加入一些文档

    curl -XPOST http://localhost:9200/index/_create/1 -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/_create/2 -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"公安部：各地校车将享最高路权"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/_create/3 -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/_create/4 -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}
'

     

    4. 带高亮显示的查询

    curl -XPOST http://localhost:9200/index/_search  -H 'Content-Type:application/json' -d'
{
    "query" : { "match" : { "content" : "中国" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
        "post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
        "fields" : {
            "content" : {}
        }
    }
}
'

    注意：

    highlight表示高亮显示。

    pre_tags，post_tags表示，匹配关键字后，增加标记。

    fields 表示

     

    输出：

    {
    "took": 174,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 3,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": 1.2257079,
        "hits": [
            {
                "_index": "index",
                "_type": "_doc",
                "_id": "3",
                "_score": 1.2257079,
                "_source": {
                    "content": "中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"
                },
                "highlight": {
                    "content": [
                        "<tag1>中</tag1>韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘<tag1>中</tag1><tag1>国</tag1>渔船"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "index",
                "_type": "_doc",
                "_id": "4",
                "_score": 0.9640833,
                "_source": {
                    "content": "中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"
                },
                "highlight": {
                    "content": [
                        "<tag1>中</tag1><tag1>国</tag1>驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"
                    ]
                }
            },
            {
                "_index": "index",
                "_type": "_doc",
                "_id": "1",
                "_score": 0.3864615,
                "_source": {
                    "content": "美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"
                },
                "highlight": {
                    "content": [
                        "美<tag1>国</tag1>留给伊拉克的是个烂摊子吗"
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

     

    字典配置

    上午已经提到了如何自定义字典文件，比如：custom.dic。这里不做重复介绍，请查看上文操作。

     

    热更新 IK 分词使用方法

    目前该插件支持热更新 IK 分词，通过上文在 IK 配置文件中提到的如下配置

    <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<entry key="remote_ext_dict">location</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<entry key="remote_ext_stopwords">location</entry>

    其中 location 是指一个 url，比如 http://yoursite.com/getCustomDict，该请求只需满足以下两点即可完成分词热更新。

    1. 该 http 请求需要返回两个头部(header)，一个是 Last-Modified，一个是 ETag，这两者都是字符串类型，只要有一个发生变化，该插件就会去抓取新的分词进而更新词库。

    2. 该 http 请求返回的内容格式是一行一个分词，换行符用 \n 即可。

    满足上面两点要求就可以实现热更新分词了，不需要重启 ES 实例。

    可以将需自动更新的热词放在一个 UTF-8 编码的 .txt 文件里，放在 nginx 或其他简易 http server 下，当 .txt 文件修改时，http server 会在客户端请求该文件时自动返回相应的 Last-Modified 和 ETag。可以另外做一个工具来从业务系统提取相关词汇，并更新这个 .txt 文件。

     

    注意：远程扩展字典，需要自己写api，根据实际业务情况而定。我目前还未找到公开的远程扩展字典api，支持任何用户访问的那种。

     

    本文参考链接：

    https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

    https://www.cnblogs.com/haixiang/p/11810799.html


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