Elasticsearch实战（二）：Springboot实现Elasticsearch自动汉字、拼音补全，Springboot实现自动拼写纠错

news2024/9/29 13:22:02

文章目录

  • 系列文章索引
  • 一、安装ik拼音分词器插件
    • 1、下载地址
    • 2、下载安装
    • 3、属性大全
  • 二、自定义语料库
    • 1、新增索引映射
    • 2、批量新增文档
    • 3、查询结果
  • 三、产品搜索与汉字、拼音自动补全
    • 1、概念
    • 2、java实现汉字自动补全
    • 3、java实现拼音自动补全
  • 四、语言处理（拼写纠错）
    • 1、实例
    • 2、java实现拼写纠错
  • 五、总结

系列文章索引

Elasticsearch实战（一）：Springboot实现Elasticsearch统一检索功能
Elasticsearch实战（二）：Springboot实现Elasticsearch自动汉字、拼音补全，Springboot实现自动拼写纠错
Elasticsearch实战（三）：Springboot实现Elasticsearch搜索推荐
Elasticsearch实战（四）：Springboot实现Elasticsearch指标聚合与下钻分析
Elasticsearch实战（五）：Springboot实现Elasticsearch电商平台日志埋点与搜索热词

一、安装ik拼音分词器插件

1、下载地址

源码地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin
下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases
我们本次使用7.4.0版本的：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v7.4.0/elasticsearch-analysis-pinyin-7.4.0.zip

2、下载安装

mkdir /mydata/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-pinyin-7.4.0
cd /mydata/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-pinyin-7.4.0
# 下载
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v7.4.0/elasticsearch-analysis-pinyin-7.4.0.zip

# 解压
unzip elasticsearch-analysis-pinyin-7.4.0.zip
rm -f elasticsearch-analysis-pinyin-7.4.0.zip
# 重启es
docker restart 558eded797f9

3、属性大全

在这里插入图片描述
当我们创建索引时可以自定义分词器，通过指定映射去匹配自定义分词器：

{
    "indexName": "product_completion_index",
    "map": {
        "settings": {
            "number_of_shards": 1,
            "number_of_replicas": 2,
            "analysis": {
                "analyzer": {
                    "ik_pinyin_analyzer": {
                        "type": "custom",
                        "tokenizer": "ik_smart",
                        "filter": "pinyin_filter"
                    }
                },
                "filter": {
                    "pinyin_filter": {
                        "type": "pinyin",
                        "keep_first_letter": true,
                        "keep_separate_first_letter": false,
                        "keep_full_pinyin": true,
                        "keep_original": true,
                        "limit_first_letter_length": 16,
                        "lowercase": true,
                        "remove_duplicated_term": true
                    }
                }
            }
        },
        "mapping": {
            "properties": {
                "name": {
                    "type": "text"
                },
                "searchkey": {
                    "type": "completion",
                    "analyzer": "ik_pinyin_analyzer"
                }
            }
        }
    }
}

二、自定义语料库

1、新增索引映射

/*
 * @Description: 新增索引+setting+映射+自定义分词器pinyin
 * setting可以为空（自定义分词器pinyin在setting中）
 * 映射可以为空
 * @Method: addIndexAndMapping
 * @Param: [commonEntity]
 * @Return: boolean
 *
 */
public boolean addIndexAndMapping(CommonEntity commonEntity) throws Exception {
    //设置setting的map
    Map<String, Object> settingMap = new HashMap<String, Object>();
    //创建索引请求
    CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest(commonEntity.getIndexName());
    //获取前端参数
    Map<String, Object> map = commonEntity.getMap();
    //循环外层的settings和mapping
    for (Map.Entry<String, Object> entry : map.entrySet()) {
        if ("settings".equals(entry.getKey())) {
            if (entry.getValue() instanceof Map && ((Map) entry.getValue()).size() > 0) {
                request.settings((Map<String, Object>) entry.getValue());
            }
        }
        if ("mapping".equals(entry.getKey())) {
            if (entry.getValue() instanceof Map && ((Map) entry.getValue()).size() > 0) {
                request.mapping((Map<String, Object>) entry.getValue());
            }

        }
    }
    //创建索引操作客户端
    IndicesClient indices = client.indices();
    //创建响应对象
    CreateIndexResponse response = indices.create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    //得到响应结果
    return response.isAcknowledged();
}

CommonEntity 的内容：
settings下面的为索引的设置信息，动态设置参数，遵循DSL写法
mapping下为映射的字段信息，动态设置参数，遵循DSL写法

{
    "indexName": "product_completion_index",
    "map": {
        "settings": {
            "number_of_shards": 1,
            "number_of_replicas": 2,
            "analysis": {
                "analyzer": {
                    "ik_pinyin_analyzer": {
                        "type": "custom",
                        "tokenizer": "ik_smart",
                        "filter": "pinyin_filter"
                    }
                },
                "filter": {
                    "pinyin_filter": {
                        "type": "pinyin",
                        "keep_first_letter": true,
                        "keep_separate_first_letter": false,
                        "keep_full_pinyin": true,
                        "keep_original": true,
                        "limit_first_letter_length": 16,
                        "lowercase": true,
                        "remove_duplicated_term": true
                    }
                }
            }
        },
        "mapping": {
            "properties": {
                "name": {
                    "type": "keyword"
                },
                "searchkey": {
                    "type": "completion",
                    "analyzer": "ik_pinyin_analyzer"
                }
            }
        }
    }
}

或者直接在kibana中执行：

PUT product_completion_index
{
    "settings": {
        "number_of_shards": 1,
        "number_of_replicas": 2,
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "ik_pinyin_analyzer": {
                    "type": "custom",
                    "tokenizer": "ik_smart",
                    "filter": "pinyin_filter"
                }
            },
            "filter": {
                "pinyin_filter": {
                    "type": "pinyin",
                    "keep_first_letter": true,
                    "keep_separate_first_letter": false,
                    "keep_full_pinyin": true,
                    "keep_original": true,
                    "limit_first_letter_length": 16,
                    "lowercase": true,
                    "remove_duplicated_term": true
                }
            }
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "name": {
                "type": "keyword"
            },
            "searchkey": {
                "type": "completion",
                "analyzer": "ik_pinyin_analyzer"
            }
        }
    }
}

2、批量新增文档

/*
 * @Description: 批量新增文档,可自动创建索引、自动创建映射
 * @Method: bulkAddDoc
 * @Param: [indexName, map]
 *
 */
public static RestStatus bulkAddDoc(CommonEntity commonEntity) throws Exception {
    //通过索引构建批量请求对象
    BulkRequest bulkRequest = new BulkRequest(commonEntity.getIndexName());
    //循环前台list文档数据
    for (int i = 0; i < commonEntity.getList().size(); i++) {
        bulkRequest.add(new IndexRequest().source(XContentType.JSON, SearchTools.mapToObjectGroup(commonEntity.getList().get(i))));
    }
    //执行批量新增
    BulkResponse bulkResponse = client.bulk(bulkRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    return bulkResponse.status();
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
	// 批量插入
    CommonEntity commonEntity = new CommonEntity();
    commonEntity.setIndexName("product_completion_index"); // 索引名
    List<Map<String, Object>> list = new ArrayList<>();
    commonEntity.setList(list);
    list.add(new CommonMap<String, Object>().putData("searchkey", "小米手机").putData("name", "小米(MI)"));
    list.add(new CommonMap<String, Object>().putData("searchkey", "小米11").putData("name", "小米(MI)"));
    list.add(new CommonMap<String, Object>().putData("searchkey", "小米电视").putData("name", "小米(MI)"));
    list.add(new CommonMap<String, Object>().putData("searchkey", "小米9").putData("name", "小米(MI)"));
    list.add(new CommonMap<String, Object>().putData("searchkey", "小米手机").putData("name", "小米(MI)"));
    list.add(new CommonMap<String, Object>().putData("searchkey", "小米手环").putData("name", "小米(MI)"));
    list.add(new CommonMap<String, Object>().putData("searchkey", "小米笔记本").putData("name", "小米(MI)"));
    list.add(new CommonMap<String, Object>().putData("searchkey", "小米摄像头").putData("name", "小米(MI)"));
    list.add(new CommonMap<String, Object>().putData("searchkey", "adidas男鞋").putData("name", "adidas男鞋"));
    list.add(new CommonMap<String, Object>().putData("searchkey", "adidas女鞋").putData("name", "adidas女鞋"));
    list.add(new CommonMap<String, Object>().putData("searchkey", "adidas外套").putData("name", "adidas外套"));
    list.add(new CommonMap<String, Object>().putData("searchkey", "adidas裤子").putData("name", "adidas裤子"));
    bulkAddDoc(commonEntity);
}

3、查询结果

GET product_completion_index/_search

三、产品搜索与汉字、拼音自动补全

1、概念

Term suggester ：词条建议器。对给输入的文本进进行分词，为每个分词提供词项建议。
Phrase suggester ：短语建议器，在term的基础上，会考量多个term之间的关系。
Completion Suggester，它主要针对的应用场景就是"Auto Completion"。
Context Suggester：上下文建议器。

GET product_completion_index/_search
{
    "from": 0,
    "size": 100,
    "suggest": {
        "czbk-suggest": {
            "prefix": "小米",
            "completion": {
                "field": "searchkey",
                "size": 20,
                "skip_duplicates": true
            }
        }
    }
}

2、java实现汉字自动补全

/*
 * @Description: 自动补全 根据用户的输入联想到可能的词或者短语
 * @Method: suggester
 * @Param: [commonEntity]
 * @Update:
 * @since: 1.0.0
 * @Return: org.elasticsearch.action.search.SearchResponse
 * >>>>>>>>>>>>编写思路简短总结>>>>>>>>>>>>>
 * 1、定义远程查询
 * 2、定义查询请求（评分排序）
 * 3、定义自动完成构建器（设置前台建议参数）
 * 4、将自动完成构建器加入到查询构建器
 * 5、将查询构建器加入到查询请求
 * 6、获取自动建议的值（数据结构处理）
 */
public static List<String> cSuggest(CommonEntity commonEntity) throws Exception {

    //定义返回
    List<String> suggestList = new ArrayList<>();
    //构建查询请求
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(commonEntity.getIndexName());
    //通过查询构建器定义评分排序
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    searchSourceBuilder.sort(new ScoreSortBuilder().order(SortOrder.DESC));
    //构造搜索建议语句,搜索条件字段
    CompletionSuggestionBuilder completionSuggestionBuilder =new CompletionSuggestionBuilder(commonEntity.getSuggestFileld());
    //搜索关键字
    completionSuggestionBuilder.prefix(commonEntity.getSuggestValue());
    //去除重复
    completionSuggestionBuilder.skipDuplicates(true);
    //匹配数量
    completionSuggestionBuilder.size(commonEntity.getSuggestCount());
    searchSourceBuilder.suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion("common-suggest", completionSuggestionBuilder));
    //common-suggest为返回的字段，所有返回将在common-suggest里面，可写死,sort按照评分排序
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    //定义查找响应
    SearchResponse suggestResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    //定义完成建议对象
    CompletionSuggestion completionSuggestion = suggestResponse.getSuggest().getSuggestion("common-suggest");
    List<CompletionSuggestion.Entry.Option> optionsList = completionSuggestion.getEntries().get(0).getOptions();
    //从optionsList取出结果
    if (!CollectionUtils.isEmpty(optionsList)) {
        optionsList.forEach(item -> suggestList.add(item.getText().toString()));
    }
    return suggestList;
}

public static void main(String[] args) throws Exception {

    // 自动补全
    CommonEntity suggestEntity = new CommonEntity();
    suggestEntity.setIndexName("product_completion_index"); // 索引名
    suggestEntity.setSuggestFileld("searchkey"); // 自动补全查找列
    suggestEntity.setSuggestValue("小米"); //  自动补全输入的关键字
    suggestEntity.setSuggestCount(5); // 自动补全返回个数

    System.out.println(cSuggest(suggestEntity));
    // 结果：[小米11, 小米9, 小米手机, 小米手环, 小米摄像头]
    // 自动补全自动去重

}

3、java实现拼音自动补全

// （1）自动补全 ：全拼访问
CommonEntity suggestEntity = new CommonEntity();
suggestEntity.setIndexName("product_completion_index"); // 索引名
suggestEntity.setSuggestFileld("searchkey"); // 自动补全查找列
suggestEntity.setSuggestValue("xiaomi"); //  自动补全输入的关键字
suggestEntity.setSuggestCount(5); // 自动补全返回个数
System.out.println(cSuggest(suggestEntity));
// 结果：[小米11, 小米9, 小米摄像头, 小米电视, 小米笔记本]

// （2）自动补全 ：全拼访问(分隔)
CommonEntity suggestEntity = new CommonEntity();
suggestEntity.setIndexName("product_completion_index"); // 索引名
suggestEntity.setSuggestFileld("searchkey"); // 自动补全查找列
suggestEntity.setSuggestValue("xiao mi"); //  自动补全输入的关键字
suggestEntity.setSuggestCount(5); // 自动补全返回个数
System.out.println(cSuggest(suggestEntity));
// 结果：[小米11, 小米9, 小米摄像头, 小米电视, 小米笔记本]

// （3）自动补全 ：首字母访问
CommonEntity suggestEntity = new CommonEntity();
suggestEntity.setIndexName("product_completion_index"); // 索引名
suggestEntity.setSuggestFileld("searchkey"); // 自动补全查找列
suggestEntity.setSuggestValue("xm"); //  自动补全输入的关键字
suggestEntity.setSuggestCount(5); // 自动补全返回个数
System.out.println(cSuggest(suggestEntity));
// 结果：[小米11, 小米9, 小米摄像头, 小米电视, 小米笔记本]

四、语言处理（拼写纠错）

1、实例

GET product_completion_index/_search
{
    "suggest": {
        "common-suggestion": {
            "text": "adidaas男鞋",
            "phrase": {
                "field": "name",
                "size": 13
            }
        }
    }
}

在这里插入图片描述

2、java实现拼写纠错

/*
 * @Description: 拼写纠错
 * @Method: psuggest
 * @Param: [commonEntity]
 * @Update:
 * @since: 1.0.0
 * @Return: java.util.List<java.lang.String>
 * >>>>>>>>>>>>编写思路简短总结>>>>>>>>>>>>>
 * 1、定义远程查询
 * 2、定义查询请求（评分排序）
 * 3、定义自动纠错构建器（设置前台建议参数）
 * 4、将拼写纠错构建器加入到查询构建器
 * 5、将查询构建器加入到查询请求
 * 6、获取拼写纠错的值（数据结构处理）
 */
public static String pSuggest(CommonEntity commonEntity) throws Exception {
    //定义返回
    String pSuggestString = new String();
    //定义查询请求
    SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(commonEntity.getIndexName());
    //定义查询条件构建器
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    //定义排序器
    searchSourceBuilder.sort(new ScoreSortBuilder().order(SortOrder.DESC));
    //构造短语建议器对象（参数为匹配列）
    PhraseSuggestionBuilder pSuggestionBuilder = new PhraseSuggestionBuilder(commonEntity.getSuggestFileld());
    //搜索关键字（被纠错的值）
    pSuggestionBuilder.text(commonEntity.getSuggestValue());
    //匹配数量
    pSuggestionBuilder.size(1);
    searchSourceBuilder.suggest(new SuggestBuilder().addSuggestion("common-suggest", pSuggestionBuilder));
    searchRequest.source(searchSourceBuilder);
    //定义查找响应
    SearchResponse suggestResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    //定义短语建议对象
    PhraseSuggestion phraseSuggestion = suggestResponse.getSuggest().getSuggestion("common-suggest");
    //获取返回数据
    List<PhraseSuggestion.Entry.Option> optionsList = phraseSuggestion.getEntries().get(0).getOptions();
    //从optionsList取出结果
    if (!CollectionUtils.isEmpty(optionsList) &&optionsList.get(0).getText()!=null) {
        pSuggestString = optionsList.get(0).getText().string().replaceAll(" ","");
    }
    return pSuggestString;
}


public static void main(String[] args) throws Exception {

    CommonEntity suggestEntity = new CommonEntity();
    suggestEntity.setIndexName("product_completion_index"); // 索引名
    suggestEntity.setSuggestFileld("name"); // 自动补全查找列
    suggestEntity.setSuggestValue("adidaas男鞋"); //  自动补全输入的关键字
    System.out.println(pSuggest(suggestEntity)); // 结果：adidas男鞋
}

五、总结

  1. 需要一个搜索词库/语料库，不要和业务索引库在一起，方便维护和升级语料库
  2. 根据分词及其他搜索条件去语料库中查询若干条（京东13条、淘宝（天猫）10条、百度4条）记录返回
  3. 为了提升准确率，通常都是前缀搜索

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一.题目描述 长度最小的子数组 二.思路分析 题目要求&#xff1a;找出长度最小的符合要求的连续子数组&#xff0c;这个要求就是子数组的元素之和大于等于target。 如何确定一个连续的子数组&#xff1f;确定它的左右边界即可。如此一来&#xff0c;我们最先想到的就是暴力枚…
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小研究 - Android 字节码动态分析分布式框架（五）

小研究 - Android 字节码动态分析分布式框架（五）

安卓平台是个多进程同时运行的系统&#xff0c;它还缺少合适的动态分析接口。因此&#xff0c;在安卓平台上进行全面的动态分析具有高难度和挑战性。已有的研究大多是针对一些安全问题的分析方法或者框架&#xff0c;无法为实现更加灵活、通用的动态分析工具的开发提供支持。此…
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项目---日志系统

项目---日志系统

目录 项目系统开发环境核心技术日志系统介绍为什么需要日志系统? 日志系统框架设计日志系统模块划分代码实现通用工具实现日志等级模块实现日志消息模块实现格式化模块实现落地模块实现日志器模块同步日志器异步日志器缓冲区实现异步工作器实现 回归异步日志器模块建造者模式日…
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用大白话来讲讲多线程的知识架构

用大白话来讲讲多线程的知识架构

感觉多线程的知识又多又杂&#xff0c;自从接触java&#xff0c;就在一遍一遍捋脉络和深入学习。现在将这次的学习成果展示如下。 什么是多线程&#xff1f; 操作系统运行一个程序&#xff0c;就是一个线程。同时运行多个程序&#xff0c;就是多线程。即在同一时间&#xff0…
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C语言练习4（巩固提升）

C语言练习4（巩固提升）

C语言练习4 选择题 前言 面对复杂变化的世界&#xff0c;人类社会向何处去&#xff1f;亚洲前途在哪里&#xff1f;我认为&#xff0c;回答这些时代之问&#xff0c;我们要不畏浮云遮望眼&#xff0c;善于拨云见日&#xff0c;把握历史规律&#xff0c;认清世界大势。 选择题 …
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设计模式--适配器模式（Adapter Pattern）

设计模式--适配器模式（Adapter Pattern）

一、什么是适配器模式&#xff08;Adapter Pattern&#xff09; 适配器模式&#xff08;Adapter Pattern&#xff09;是一种结构型设计模式&#xff0c;它允许将一个类的接口转换成客户端所期望的另一个接口。适配器模式主要用于解决不兼容接口之间的问题&#xff0c;使得原本…
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小研究 - Java虚拟机性能及关键技术分析

小研究 - Java虚拟机性能及关键技术分析

利用specJVM98和Java Grande Forum Benchmark suite Benchmark集合对SJVM、IntelORP,Kaffe3种Java虚拟机进行系统测试。在对测试结果进行系统分析的基础上&#xff0c;比较了不同JVM实现对性能的影响和JVM中关键模块对JVM性能的影响&#xff0c;并提出了提高JVM性能的一些展望。…
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[Go版]算法通关村第十四关白银——堆高效解决的经典问题（在数组找第K大的元素、堆排序、合并K个排序链表）

[Go版]算法通关村第十四关白银——堆高效解决的经典问题（在数组找第K大的元素、堆排序、合并K个排序链表）

目录 题目&#xff1a;在数组中找第K大的元素解法1&#xff1a;维护长度为k的最小堆&#xff0c;遍历n-k个元素&#xff0c;逐一和堆顶值对比后&#xff0c;和堆顶交换&#xff0c;最后返回堆顶复杂度&#xff1a;时间复杂度 O ( k ( n − k ) l o g k ) O(k(n-k)logk) O(k(n−…
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大数据治理运营整体解决方案[39页PPT]

大数据治理运营整体解决方案[39页PPT]

导读&#xff1a;原文《大数据治理运营整体解决方案[39页PPT]》&#xff08;获取来源见文尾&#xff09;&#xff0c;本文精选其中精华及架构部分&#xff0c;逻辑清晰、内容完整&#xff0c;为快速形成售前方案提供参考。 数据治理总体方案 数据治理平台解决方案 数据治理运…
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nginx生成自定义证书

nginx生成自定义证书

1、创建key文件夹 [rootlocalhost centos]# mkdir key 进入key文件夹 [rootlocalhost centos]# cd key/ 2、生成私钥文件 [rootlocalhost key]# openssl genrsa -des3 -out ssl.key 4096 输入这个key文件的密码。不推荐输入&#xff0c;因为以后要给nginx使用。每次reload ngin…
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yolov8热力图可视化

yolov8热力图可视化

安装pytorch_grad_cam pip install grad-cam自动化生成不同层的bash脚本 # 循环10次&#xff0c;将i的值从0到9 for i in $(seq 0 13) doecho "Running iteration $i";python yolov8_heatmap.py $i; done热力图生成python代码 import warnings warnings.filterwarn…
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如何延长周末体验感

如何延长周末体验感

美好的周末永远都是从周五开始 为了享受周末的美好时光一定要在周五下班前把工作中应该处理的事情处理好&#xff0c;避免突发事件影响后续的计划。 此外过周五晚上开始做让自己感到开心的事情&#xff0c;以此让自己感觉到周末已经开始了。包括单不限于 享受美食 周五晚上是一…
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【业务功能篇84】微服务SpringCloud-ElasticSearch-Kibanan-电商实例应用

【业务功能篇84】微服务SpringCloud-ElasticSearch-Kibanan-电商实例应用

一、商品上架功能 ElasticSearch实现商城系统中全文检索的流程。 1.商品ES模型 商品的映射关系 PUT product {"mappings": {"properties": {"skuId": {"type": "long"},"spuId": {"type": "ke…
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