elasticsearch倒排索引与分词

小旋锋

发布于 2019-01-21 19:02:20

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发布于 2019-01-21 19:02:20

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倒排索引

正排索引：文档id到单词的关联关系
倒排索引：单词到文档id的关联关系

示例：对以下三个文档去除停用词后构造倒排索引

image

倒排索引-查询过程

查询包含“搜索引擎”的文档

通过倒排索引获得“搜索引擎”对应的文档id列表，有1，3
通过正排索引查询1和3的完整内容
返回最终结果

倒排索引-组成

单词词典（Term Dictionary）
倒排列表（Posting List）

单词词典（Term Dictionary）

单词词典的实现一般用B+树，B+树构造的可视化过程网址: B+ Tree Visualization

关于B树和B+树

维基百科-B树
维基百科-B+树
B树和B+树的插入、删除图文详解

image

倒排列表（Posting List）

倒排列表记录了单词对应的文档集合，有倒排索引项（Posting）组成
倒排索引项主要包含如下信息：
1. 文档id用于获取原始信息
2. 单词频率（TF，Term Frequency），记录该单词在该文档中出现的次数，用于后续相关性算分
3. 位置（Posting），记录单词在文档中的分词位置（多个），用于做词语搜索（Phrase Query）
4. 偏移（Offset），记录单词在文档的开始和结束位置，用于高亮显示

image

B+树内部结点存索引，叶子结点存数据，这里的单词词典就是B+树索引，倒排列表就是数据，整合在一起后如下所示

note: B+树索引中文和英文怎么比较大小呢？unicode比较还是拼音呢？

image

ES存储的是一个JSON格式的文档，其中包含多个字段，每个字段会有自己的倒排索引

分词

分词是将文本转换成一系列单词（Term or Token）的过程，也可以叫文本分析，在ES里面称为Analysis

image

分词器

分词器是ES中专门处理分词的组件，英文为Analyzer，它的组成如下：

Character Filters：针对原始文本进行处理，比如去除html标签
Tokenizer：将原始文本按照一定规则切分为单词
Token Filters：针对Tokenizer处理的单词进行再加工，比如转小写、删除或增新等处理

分词器调用顺序

image

Analyze API

ES提供了一个可以测试分词的API接口，方便验证分词效果，endpoint是_analyze

可以直接指定analyzer进行测试

image

可以直接指定索引中的字段进行测试

POST test_index/doc
{
  "username": "whirly",
  "age":22
}

POST test_index/_analyze
{
  "field": "username",
  "text": ["hello world"]
}

可以自定义分词器进行测试

POST _analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": ["lowercase"],
  "text": ["Hello World"]
}

预定义的分词器

ES自带的分词器有如下：

Standard Analyzer
- 默认分词器
- 按词切分，支持多语言
- 小写处理
Simple Analyzer
- 按照非字母切分
- 小写处理
Whitespace Analyzer
- 空白字符作为分隔符
Stop Analyzer
- 相比Simple Analyzer多了去除请用词处理
- 停用词指语气助词等修饰性词语，如the, an, 的，这等
Keyword Analyzer
- 不分词，直接将输入作为一个单词输出
Pattern Analyzer
- 通过正则表达式自定义分隔符
- 默认是\W+，即非字词的符号作为分隔符
Language Analyzer
- 提供了30+种常见语言的分词器

示例：停用词分词器

POST _analyze
{
  "analyzer": "stop",
  "text": ["The 2 QUICK Brown Foxes jumped over the lazy dog's bone."]
}

结果

{
  "tokens": [
    {
      "token": "quick",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 11,
      "type": "word",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "brown",
      "start_offset": 12,
      "end_offset": 17,
      "type": "word",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "foxes",
      "start_offset": 18,
      "end_offset": 23,
      "type": "word",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "jumped",
      "start_offset": 24,
      "end_offset": 30,
      "type": "word",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "over",
      "start_offset": 31,
      "end_offset": 35,
      "type": "word",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "lazy",
      "start_offset": 40,
      "end_offset": 44,
      "type": "word",
      "position": 7
    },
    {
      "token": "dog",
      "start_offset": 45,
      "end_offset": 48,
      "type": "word",
      "position": 8
    },
    {
      "token": "s",
      "start_offset": 49,
      "end_offset": 50,
      "type": "word",
      "position": 9
    },
    {
      "token": "bone",
      "start_offset": 51,
      "end_offset": 55,
      "type": "word",
      "position": 10
    }
  ]
}

中文分词

难点
- 中文分词指的是将一个汉字序列切分为一个一个的单独的词。在英文中，单词之间以空格作为自然分界词，汉语中词没有一个形式上的分界符
- 上下文不同，分词结果迥异，比如交叉歧义问题
常见分词系统
- IK：实现中英文单词的切分，可自定义词库，支持热更新分词词典
- jieba：支持分词和词性标注，支持繁体分词，自定义词典，并行分词等
- Hanlp：由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用
- THUAC：中文分词和词性标注

安装ik中文分词插件

# 在Elasticsearch安装目录下执行命令，然后重启es
bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.3.0/elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip

# 如果由于网络慢，安装失败，可以先下载好zip压缩包，将下面命令改为实际的路径，执行，然后重启es
bin/elasticsearch-plugin install file:///path/to/elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip

ik测试 - ik_smart

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": ["公安部：各地校车将享最高路权"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token": "公安部",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 3,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "各地",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 6,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "校车",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 8,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "将",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 9,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "享",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 10,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "最高",
      "start_offset": 10,
      "end_offset": 12,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "路",
      "start_offset": 12,
      "end_offset": 13,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 6
    },
    {
      "token": "权",
      "start_offset": 13,
      "end_offset": 14,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 7
    }
  ]
}

ik测试 - ik_max_word

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": ["公安部：各地校车将享最高路权"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token": "公安部",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 3,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "公安",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "部",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 3,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "各地",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 6,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "校车",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 8,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "将",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 9,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "享",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 10,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 6
    },
    {
      "token": "最高",
      "start_offset": 10,
      "end_offset": 12,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 7
    },
    {
      "token": "路",
      "start_offset": 12,
      "end_offset": 13,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 8
    },
    {
      "token": "权",
      "start_offset": 13,
      "end_offset": 14,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 9
    }
  ]
}

ik两种分词模式ik_max_word 和 ik_smart 什么区别?
- 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”。

自定义分词

当自带的分词无法满足需求时，可以自定义分词，通过定义Character Filters、Tokenizer和Token Filters实现

Character Filters

在Tokenizer之前对原始文本进行处理，比如增加、删除或替换字符等
自带的如下:
- HTML Strip Character Filter：去除HTML标签和转换HTML实体
- Mapping Character Filter：进行字符替换操作
- Pattern Replace Character Filter：进行正则匹配替换
会影响后续tokenizer解析的position和offset信息

Character Filters测试

POST _analyze
{
  "tokenizer": "keyword",
  "char_filter": ["html_strip"],
  "text": ["<p>I&apos;m so <b>happy</b>!</p>"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token": """

I'm so happy!

""",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 32,
      "type": "word",
      "position": 0
    }
  ]
}

Tokenizers

将原始文本按照一定规则切分为单词（term or token）
自带的如下：
- standard 按照单词进行分割
- letter 按照非字符类进行分割
- whitespace 按照空格进行分割
- UAX URL Email 按照standard进行分割，但不会分割邮箱和URL
- Ngram 和 Edge NGram 连词分割
- Path Hierarchy 按照文件路径进行分割

Tokenizers 测试

POST _analyze
{
  "tokenizer": "path_hierarchy",
  "text": ["/path/to/file"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token": "/path",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 5,
      "type": "word",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "/path/to",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 8,
      "type": "word",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "/path/to/file",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 13,
      "type": "word",
      "position": 0
    }
  ]
}

Token Filters

对于tokenizer输出的单词（term）进行增加、删除、修改等操作
自带的如下：
- lowercase 将所有term转为小写
- stop 删除停用词
- Ngram 和 Edge NGram 连词分割
- Synonym 添加近义词的term

Token Filters测试

POST _analyze
{
  "text": [
    "a Hello World!"
  ],
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [
    "stop",
    "lowercase",
    {
      "type": "ngram",
      "min_gram": 4,
      "max_gram": 4
    }
  ]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token": "hell",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 7,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "ello",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 7,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "worl",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 13,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "orld",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 13,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    }
  ]
}

自定义分词

自定义分词需要在索引配置中设定 char_filter、tokenizer、filter、analyzer等

自定义分词示例:

分词器名称：my_custom</li>
过滤器将token转为大写

PUT test_index_1
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer": {
          "type":      "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "char_filter": [
            "html_strip"
          ],
          "filter": [
            "uppercase",
            "asciifolding"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

自定义分词器测试

POST test_index_1/_analyze
{
  "analyzer": "my_custom_analyzer",
  "text": ["<p>I&apos;m so <b>happy</b>!</p>"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token": "I'M",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 11,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "SO",
      "start_offset": 12,
      "end_offset": 14,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "HAPPY",
      "start_offset": 18,
      "end_offset": 27,
      "type": "<ALPHANUM>",
      "position": 2
    }
  ]
}

分词使用说明

分词会在如下两个时机使用：

创建或更新文档时(Index Time)，会对相应的文档进行分词处理
查询时（Search Time），会对查询语句进行分词
- 查询时通过analyzer指定分词器
- 通过index mapping设置search_analyzer实现
- 一般不需要特别指定查询时分词器，直接使用索引分词器即可，否则会出现无法匹配的情况

分词使用建议

明确字段是否需要分词，不需要分词的字段就将type设置为keyword，可以节省空间和提高写性能
善用_analyze API，查看文档的分词结果

更多内容请访问我的个人网站： http://laijianfeng.org 参考文档：

elasticsearch 官方文档
慕课网 Elastic Stack从入门到实践

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原始发表：2018-08-16，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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