ElasticSearch ngram edge_ngram

ngram, 类似一个向右移动的游标窗口, 把窗口中看到的部分内容进行索引. token_chars 默认包含所有字符, 如果设置为 letter, 则对每个词分别执行(不会出现跨词的窗口). 要求 max_grammin_gram 最多长一位.

edge_ngram 只从每个分段的边缘开始(不会出现词中的窗口). max_gram 可以比 min_gram长任意位.

例如, 当 min_gram =2, max_gram=3, "中华人民" 在两个 tokenizer 的分词情况如下:
ngram: 中华, 中华人, 华人, 华人民
edge_ngram: 中华, 中华人

DELETE /demo

PUT /demo
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_ngram_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "my_ngram"
        },
        "my_edge_ngram_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "my_edge_ngram"
        }
      },
      "tokenizer": {
        "my_ngram": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 2,
          "max_gram": 3,
          "token_chars": [
            "letter"
          ]
        },
        "my_edge_ngram": {
          "type": "edge_ngram",
          "min_gram": 2,
          "max_gram": 5,
          "token_chars": [
            "letter"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "s1": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_ngram_analyzer"
      },
      "s2": {
        "type": "text",
        "analyzer": "my_edge_ngram_analyzer"
      }
    }
  }
}

POST /demo/_doc/1
{
  "s1": "中华人民共和国 劳动法第一章第一节"
}

GET /demo/_analyze
{
  "field": "s1",
  "text": "中华人民共和国 劳动法第一章第一节"
}

POST /demo/_doc/2
{
  "s2": "中华人民共和国 劳动法第一章第一节"
}

GET /demo/_analyze
{
  "field": "s2",
  "text": "中华人民共和国 劳动法第一章第一节"
}

# only s1
GET /demo/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "共和国",
      "fields": ["s1", "s2"]
    }
  }
}

# s1 and s2
GET /demo/_search
{
  "query": {
    "multi_match": {
      "query": "劳动法",
      "fields": ["s1", "s2"]
    }
  }
}
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,951评论 6 497
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,606评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,601评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,478评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,565评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,587评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,590评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,337评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,785评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,096评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,273评论 1 344
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,935评论 5 339
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,578评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,199评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,440评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,163评论 2 366
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,133评论 2 352