一、IK分词的安装：
原网址：https://www.cnblogs.com/NextNight/p/6837407.html
1、下载IK分词器：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 我这里下载的是5.3.2的已经编译的版本，因为这里没有5.3.1的版本。
2、在Elasticsearch的plugins目录下新建目录analysis-ik： mkdir analysis-ik
3、将IK分词器的压缩包解压到analysis-ik目录下：
[rzxes@rzxes analysis-ik]$ unzip elasticsearch-analysis-ik-5.3.2.zip 查看目录结构如下：
4、编辑plugin-sescriptor.properties：
修改一些配置，主要是修改elasticsearch.version,因为下载的是5.3.2的而我本身是5.3.1的elasticsearch所以这里修改对应即可。
5、启动Elasticsearch测试IK分词：[rzxes@rzxes elasticsearch-5.3.1]$ bin/elasticsearch
如下图可以看到loaded plugin [analysis-ik],说明已经加载了插件
IK分词支持两种分析器Analyzer: ik_smart , ik_max_word , 两种分词器Tokenizer: ik_smart , ik_max_word，
ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”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: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”。
试验一下能否进行分词：调用Elasticsearch的分词器API
standard分词器【analyzer=standard】http://192.168.230.150:9200/_analyze?analyzer=standard&pretty=true&text=hello word西红柿 结果如下：
{
"tokens" : [
{
"token" : "hello",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 5,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 0
},
{
"token" : "word",
"start_offset" : 6,
"end_offset" : 10,
"type" : "<ALPHANUM>",
"position" : 1
},
{
"token" : "西",
"start_offset" : 10,
"end_offset" : 11,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 2
},
{
"token" : "红",
"start_offset" : 11,
"end_offset" : 12,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 3
},
{
"token" : "柿",
"start_offset" : 12,
"end_offset" : 13,
"type" : "<IDEOGRAPHIC>",
"position" : 4
}
]
}
采用IK分词器【analyzer=ik_smart】http://192.168.230.150:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=hello word西红柿 结果如下：
{
"tokens" : [
{
"token" : "hello",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 5,
"type" : "ENGLISH",
"position" : 0
},
{
"token" : "word",
"start_offset" : 6,
"end_offset" : 10,
"type" : "ENGLISH",
"position" : 1
},
{
"token" : "西红柿",
"start_offset" : 10,
"end_offset" : 13,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
},
{
"token" : "9f",
"start_offset" : 13,
"end_offset" : 15,
"type" : "LETTER",
"position" : 3
}
]
}
采用IK分词器【analyzer=ik_max_word】http://192.168.230.150:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=hello word中华人民
{
"tokens" : [
{
"token" : "hello",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 5,
"type" : "ENGLISH",
"position" : 0
},
{
"token" : "word",
"start_offset" : 6,
"end_offset" : 10,
"type" : "ENGLISH",
"position" : 1
},
{
"token" : "中华人民",
"start_offset" : 10,
"end_offset" : 14,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
},
{
"token" : "中华",
"start_offset" : 10,
"end_offset" : 12,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 3
},
{
"token" : "华人",
"start_offset" : 11,
"end_offset" : 13,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 4
},
{
"token" : "人民",
"start_offset" : 12,
"end_offset" : 14,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 5
}
]
}
致此IK分词就安装成功了，非常简单只需要下载编译包解压就可以了，至于修改配置是对于版本不对应的情况。
二、配置同义词对应：
配置同义词是为了能够检索一个词的时候相关词也能够检索到。关联词和同义词可以合二为一配置在这个文件里。
新建同义词文件：在Elasticsearch的confg目录下新建文件夹analysis并在其下创建文件synonyms.txt,这一步可以直接在conf目录下创建synonyms.txt并不影响，只需要在后面建立缩印的时候指定路径就行。 mkdir analysis vim synonyms.txt
向文件synonyms.txt添加如下内容： 注意‘"逗号"一定是英文的
西红柿,番茄 =>西红柿,番茄
社保,公积金 =>社保,公积金
启动Elasticsearch,此时同义词就会被加载进来。
三、测试同义词是否生效：
创建index：自定义分词器和过滤器并引用IK分词器。
curl -XPUT 'http://192.168.230.150:9200/index' -d'
{
"index": {
"analysis": {
"analyzer": {
"by_smart": {
"type": "custom",
"tokenizer": "ik_smart",
"filter": ["by_tfr","by_sfr"],
"char_filter": ["by_cfr"]
},
"by_max_word": {
"type": "custom",
"tokenizer": "ik_max_word",
"filter": ["by_tfr","by_sfr"],
"char_filter": ["by_cfr"]
}
},
"filter": {
"by_tfr": {
"type": "stop",
"stopwords": [" "]
},
"by_sfr": {
"type": "synonym",
"synonyms_path": "analysis/synonyms.txt"
}
},
"char_filter": {
"by_cfr": {
"type": "mapping",
"mappings": ["| => |"]
}
}
}
}
}'
创建mapping:定义一个字段title,并且设置分词器analyzer和查询分词器search_analyzer.
curl -XPUT 'http://192.168.230.150:9200/index/_mapping/typename' -d'
{
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"index": "analyzed",
"analyzer": "by_max_word",
"search_analyzer": "by_smart"
}
}
}'
使用自定义分词器分词： curl -XGET 'http://192.168.230.150:9200/index/_analyze?pretty=true&analyzer=by_smart' -d '{"text":"番茄"}' 结果如下：分词西红柿会通过同义词创建相关索引。
添加数据：
curl -XPOST http://192.168.230.150:9200/index/title/1 -d'{"title":"我有一个西红柿"}'
curl -XPOST http://192.168.230.150:9200/index/title/2 -d'{"title":"番茄炒蛋饭"}'
curl -XPOST http://192.168.230.150:9200/index/title/3 -d'{"title":"西红柿鸡蛋面"}'
检索数据：我们从index索引中检索关键字"番茄"并用标签标记命中的关键字。
curl -XPOST http://192.168.230.150:9200/index/title/_search -d'
{
"query" : { "match" : { "title" : "番茄" }},
"highlight" : {
"pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
"post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
"fields" : {
"title" : {}
}
}
}
结果如下：命中了三条数据，命中了"番茄"和他的同义词"西红柿".
致此，IK分词以及同义词的配置就完成了，。
