elasticsearch安装ik中文分词器
一、概述
elasticsearch官方默认的分词插件，对中文分词效果不理想。
中文的分词器现在大家比较推荐的就是 IK分词器，当然也有些其它的比如 smartCN、HanLP。
这里只讲如何使用IK做为中文分词。
二、安装elasticsearch
环境说明
操作系统：centos 7.6
docker版本：19.03.12
ip地址：192.168.31.165
安装
这里安装7.10.1版本
下载镜像
docker pull elasticsearch:7.5.1修改系统参数
vi /etc/sysctl.conf调整参数
vm.max_map_count=262144刷新参数
sysctl -p注意，系统参数一定要修改，否则参数过低，会造成elasticsearch启动失败。
配置文件
mkdir -p /data/elk7/elasticsearch/{data,logs,config,plugins}
vi /data/elk7/elasticsearch/config/elasticsearch.yml内容如下：
cluster.name: "docker-cluster"
network.host: 0.0.0.0启动elasticsearch
以单例模式启动
docker run -d --name=elasticsearch \
-p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.10.1等待30秒左右，查看docker日志，是否有错误日志
访问elasticsearch页面
http://192.168.31.165:9200/效果如下：
1.png
拷贝数据到持久化目录，并重新启动elasticsearch
docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/data /data/elk7/elasticsearch/
docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/logs /data/elk7/elasticsearch/
chmod 777 -R /data/elk7/elasticsearch/
docker rm -f elasticsearch
docker run -d --name=elasticsearch \
--restart=always \
-p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
-v /data/elk7/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /data/elk7/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /data/elk7/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
elasticsearch:7.10.1再次刷新页面，效果同上。
三、安装ik中文分词器
打开github地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
打开releases页面，下载7.10.1版本
1.png
注意：这个版本，必须和elasticsearch对应。
下载完成后，将文件elasticsearch-analysis-ik-7.10.1.zip上传到/opt目录
解压到指定目录
mkdir /data/elk7/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-ik
unzip /opt/elasticsearch-analysis-ik-7.10.1.zip -d /data/elk7/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-ik设置文件权限
chmod 777 -R /data/elk7/elasticsearch/重新启动elasticsearch
docker rm -f elasticsearch
docker run -d --name=elasticsearch \
--restart=always \
-p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
-v /data/elk7/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /data/elk7/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /data/elk7/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
-v /data/elk7/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
elasticsearch:7.10.1注意：这里是新挂载了plugins目录，用来存放插件的。
查看插件接口
http://192.168.31.165:9200/_cat/plugins输出：
e30bb0e85e63 analysis-ik 7.10.1说明插件安装成功了。
四、ik分词器的使用
简单示例
请求url：
http://192.168.31.165:9200/_analyze首先我们通过Postman发送GET请求查询分词效果
先指定Headers，Content-Type=application/json
1.png
再指定请求参数
{
"text":"农业银行"
}效果如下：
1.png
得到如下结果，可以发现es的默认分词器无法识别中文中农业、银行这样的词汇，而是简单的将每个字拆完分为一个词，这显然不符合我们的使用要求。
{
"tokens": [
{
"token": "农",
"start_offset": 0,
"end_offset": 1,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position": 0
},
{
"token": "业",
"start_offset": 1,
"end_offset": 2,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position": 1
},
{
"token": "银",
"start_offset": 2,
"end_offset": 3,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position": 2
},
{
"token": "行",
"start_offset": 3,
"end_offset": 4,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position": 3
}
]
}上面已经安装ik中文分词器，接下来使用它。
我们这次加入新的参数"analyzer":"ik_max_word"
- k_max_word：会将文本做最细粒度的拆分，例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「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：会将文本做最粗粒度的拆分，例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「中华人民共和国、国歌」
修改postman请求参数为：
{
"analyzer":"ik_max_word",
"text":"农业银行"
}得到如下结果
{
"tokens": [
{
"token": "农业银行",
"start_offset": 0,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 0
},
{
"token": "农业",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "CN_WORD",
"position": 1
},
{
"token": "银行",
"start_offset": 2,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 2
}
]
}百度搜索中每天都会收录新的词汇，es中也可以进行扩展词汇。
我们首先查询弗雷尔卓德字段
修改postman请求参数为：
{
"analyzer":"ik_max_word",
"text":"弗雷尔卓德"
}仅仅可以得到每个字的分词结果，我们需要做的就是使分词器识别到弗雷尔卓德也是一个词语。
{
"tokens": [
{
"token": "弗",
"start_offset": 0,
"end_offset": 1,
"type": "CN_CHAR",
"position": 0
},
{
"token": "雷",
"start_offset": 1,
"end_offset": 2,
"type": "CN_CHAR",
"position": 1
},
{
"token": "尔",
"start_offset": 2,
"end_offset": 3,
"type": "CN_CHAR",
"position": 2
},
{
"token": "卓",
"start_offset": 3,
"end_offset": 4,
"type": "CN_CHAR",
"position": 3
},
{
"token": "德",
"start_offset": 4,
"end_offset": 5,
"type": "CN_CHAR",
"position": 4
}
]
}首先进入es根目录中的plugins文件夹下的ik文件夹，进入config目录，创建custom.dic文件
cd /data/elk7/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-ik/config
vi custom.dic写入以下内容
弗雷尔卓德
弗雷尔
卓
德打开IKAnalyzer.cfg.xml文件，将新建的custom.dic配置其中
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
<entry key="ext_dict">custom.dic</entry>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_stopwords"></entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>注意：仅仅修改<entry key="ext_dict"></entry> 这一行内容即可
重启es
docker restart elasticsearch再次查询发现es的分词器可以识别到弗雷尔卓德词汇
{
"tokens": [
{
"token": "弗雷尔卓德",
"start_offset": 0,
"end_offset": 5,
"type": "CN_WORD",
"position": 0
},
{
"token": "弗雷尔",
"start_offset": 0,
"end_offset": 3,
"type": "CN_WORD",
"position": 1
},
{
"token": "卓",
"start_offset": 3,
"end_offset": 4,
"type": "CN_WORD",
"position": 2
},
{
"token": "德",
"start_offset": 4,
"end_offset": 5,
"type": "CN_WORD",
"position": 3
}
]
}官方示例
1. 创建索引
进入linux系统，手动执行。
curl -XPUT http://localhost:9200/index2.创建一个映射
curl -XPOST http://localhost:9200/index/_mapping -H 'Content-Type:application/json' -d'
{
"properties": {
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_smart"
}
}
}'3. 索引加入一些文档
curl -XPOST http://localhost:9200/index/_create/1 -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/_create/2 -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"公安部：各地校车将享最高路权"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/_create/3 -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"}
'
curl -XPOST http://localhost:9200/index/_create/4 -H 'Content-Type:application/json' -d'
{"content":"中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"}
'4. 带高亮显示的查询
curl -XPOST http://localhost:9200/index/_search -H 'Content-Type:application/json' -d'
{
"query" : { "match" : { "content" : "中国" }},
"highlight" : {
"pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
"post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
"fields" : {
"content" : {}
}
}
}
'注意：
highlight表示高亮显示。
pre_tags，post_tags表示，匹配关键字后，增加标记。
fields 表示
输出：
{
"took": 174,
"timed_out": false,
"_shards": {
"total": 1,
"successful": 1,
"skipped": 0,
"failed": 0
},
"hits": {
"total": {
"value": 3,
"relation": "eq"
},
"max_score": 1.2257079,
"hits": [
{
"_index": "index",
"_type": "_doc",
"_id": "3",
"_score": 1.2257079,
"_source": {
"content": "中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船"
},
"highlight": {
"content": [
"<tag1>中</tag1>韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘<tag1>中</tag1><tag1>国</tag1>渔船"
]
}
},
{
"_index": "index",
"_type": "_doc",
"_id": "4",
"_score": 0.9640833,
"_source": {
"content": "中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"
},
"highlight": {
"content": [
"<tag1>中</tag1><tag1>国</tag1>驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首"
]
}
},
{
"_index": "index",
"_type": "_doc",
"_id": "1",
"_score": 0.3864615,
"_source": {
"content": "美国留给伊拉克的是个烂摊子吗"
},
"highlight": {
"content": [
"美<tag1>国</tag1>留给伊拉克的是个烂摊子吗"
]
}
}
]
}
}字典配置
上午已经提到了如何自定义字典文件，比如：custom.dic。这里不做重复介绍，请查看上文操作。
热更新 IK 分词使用方法
目前该插件支持热更新 IK 分词，通过上文在 IK 配置文件中提到的如下配置
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<entry key="remote_ext_dict">location</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<entry key="remote_ext_stopwords">location</entry>其中 location 是指一个 url，比如 http://yoursite.com/getCustomDict，该请求只需满足以下两点即可完成分词热更新。
- 该 http 请求需要返回两个头部(header)，一个是
Last-Modified，一个是ETag，这两者都是字符串类型，只要有一个发生变化，该插件就会去抓取新的分词进而更新词库。 - 该 http 请求返回的内容格式是一行一个分词，换行符用
\n即可。
满足上面两点要求就可以实现热更新分词了，不需要重启 ES 实例。
可以将需自动更新的热词放在一个 UTF-8 编码的 .txt 文件里，放在 nginx 或其他简易 http server 下，当 .txt 文件修改时，http server 会在客户端请求该文件时自动返回相应的 Last-Modified 和 ETag。可以另外做一个工具来从业务系统提取相关词汇，并更新这个 .txt 文件。
注意：远程扩展字典，需要自己写api，根据实际业务情况而定。我目前还未找到公开的远程扩展字典api，支持任何用户访问的那种。
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原始发表：2021-04-22 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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