本文已收录于专栏 《中间件合集》

---

背景介绍

  我们在项目中集成了ElasticSearch服务之后，需要对内容进行分词处理。这时候就需要用到分词器。其实ElasticSearch服务自身也会带有分词器。ElasticSearch服务自带的分词器是单个字进行分的。在我们的业务当中要求对整个词进行拆分。这时候就用到了ik分词器。ik分词器是词库分词的分词方式。当然根据我们的业务不同还可以选择其他的分词器。

版本选择

优势说明

Elasticsearch的IK分词器是一种流行的中文分词器，它有以下几个优势：

• 「 中文分词 」：IK分词器专门用于处理中文文本，能够将连续的中文字符序列切分成有意义的词语。它支持细粒度和智能切分两种分词模式，可以根据需求选择合适的模式。
• 「 高效性能 」：IK分词器在分词速度和内存占用方面具有较高的性能。它采用了基于词典的分词算法和N-gram模型，能够快速准确地进行分词处理。
• 「支持扩展词典 」：IK分词器允许用户自定义扩展词典，可以添加特定的词汇，如专业术语、品牌名等，以提高分词的准确性和覆盖范围。
• 「支持拼音分词」：IK分词器还提供了拼音分词功能，可以将中文文本转换成拼音，并进行分词处理。这对于拼音搜索和拼音排序等场景非常有用。
• 「多语言支持」：除了中文，IK分词器还支持其他语言的分词处理，如英文、日文等。它可以根据不同的语言特点进行相应的分词处理，提高搜索的准确性和效果。

集成过程

1.下载安装包

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

2.解压安装包

解压并重命名为IK 将整个文件夹上传到es 中的 plugins 目录中

unzip elasticsearch-analysis-ik-7.6.1.zip

3.重启ElasticSearch服务

3.1通过ps -ef | grep elastic查看正在启动的es进程号

3.2使用kill -9 xxx 杀死进程

3.3使用 ./elasticsearch 启动es服务

分词测试

细粒度分词方式

分词请求

POST test002/_analyze?pretty=true

{
"text":"我们是软件工程师",
"tokenizer":"ik_max_word"
}

分词结果

{
    "tokens": [
        {
            "token": "我们",
            "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": "软件工程",
            "start_offset": 3,
            "end_offset": 7,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "软件",
            "start_offset": 3,
            "end_offset": 5,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 3
        },
        {
            "token": "工程师",
            "start_offset": 5,
            "end_offset": 8,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 4
        },
        {
            "token": "工程",
            "start_offset": 5,
            "end_offset": 7,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 5
        },
        {
            "token": "师",
            "start_offset": 7,
            "end_offset": 8,
            "type": "CN_CHAR",
            "position": 6
        }
    ]
}

粗粒度分词方式

分词请求

POST test002/_analyze?pretty=true

{
"text":"我们是软件工程师",
"tokenizer":"ik_max_word"
}

分词结果

这一次得到了分词的效果：
```json
{
    "tokens": [
        {
            "token": "我们",
            "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": "软件",
            "start_offset": 3,
            "end_offset": 5,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "工程师",
            "start_offset": 5,
            "end_offset": 8,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 3
        }
    ]
}

项目中

代码

@Autowired
    private RestHighLevelClient client;

    public void test() throws IOException {
        AnalyzeRequest analyzeRequest = AnalyzeRequest.withGlobalAnalyzer("ik_smart", "武梓龙来写CSDN博客来了");
        AnalyzeResponse analyze = client.indices().analyze(analyzeRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        for (AnalyzeResponse.AnalyzeToken token : analyze.getTokens()) {
            System.out.println(token.getTerm());
        }
    }

  示例是将一段话进行分词操作，其中withGlobalAnalyzer方法的第一个参数是指定分词器ik_smart分词器(当然也可以使用其他分词器，根据业务的需求进行调整) 是es服务中安装了IK的插件实现的，如果不安装IK分词器的插件ik_smart分词器是无法使用的。第二个参数就是我们分词的内容了。

结果

总结提升

  IK分词器在中文分词方面具有较好的准确性和性能，支持自定义词典和拼音分词，适用于各种中文搜索和分析场景。它是Elasticsearch中常用的中文分词器之一。

🎯 此文章对你有用的话记得留言+点赞+收藏哦🎯