前言

ES默认的分词器对中文分词并不友好，所以我们一般会安装中文分词插件，以便能更好的支持中文分词检索。
而ES的中文分词器中，最流行的必然是IK分词器。

一、IK分词器介绍

IK分词器在是一款基于词典和规则的中文分词器。这里讲解的IK分词器是独立于Elasticsearch、Lucene、Solr，可以直接用在java代码中的部分。实际工作中IK分词器一般都是集成到Solr和Elasticsearch搜索引擎里面使用。

IK分词采用Java编写。

IK分词的效果主要取决于词库，目前自带主词典拥有27万左右的汉语单词量。对于应用领域的不同，需要各类专业词库的支持。词库还可以自己维护。

IK分词器地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

IK分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart

二、IK分词器安装

1、离线安装

  1. 下载预编译的安装包，下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

IK分词器版本和ES版本的匹配关系：
在这里插入图片描述

  1. 创建创建目录
cd $ES_HOME/plugins/ && mkdir ik
  1. 解压安装包
    将下载的预编译包解压到新建的目录中
cp elasticsearch-analysis-ik-7.13.0.zip $ES_HOME/plugins/ik cd $ES_HOME/plugins/ik unzip elasticsearch-analysis-ik-7.13.0.zip

2、install在线安装

./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.13.0/elasticsearch-analysis-ik-7.13.0.zip

三、分词模式

IK分词器有两种分词模式：

1.细粒度模式 ik_max_word
2.智能模式 ik_smart

2种模式的分词演示：

细粒度模式
采用细粒度模式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,华，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。

POST _analyze { "text": ["中华人民共和国国歌"], "analyzer": "ik_max_word" }

执行结果：

{
	"tokens": [{
			"token": "中华人民共和国",
			"start_offset": 0,
			"end_offset": 7,
			"type": "CN_WORD",
			"position": 0
		},
		{
			"token": "中华人民",
			"start_offset": 0,
			"end_offset": 4,
			"type": "CN_WORD",
			"position": 1
		},
		{
			"token": "中华",
			"start_offset": 0,
			"end_offset": 2,
			"type": "CN_WORD",
			"position": 2
		},
		{
			"token": "华人",
			"start_offset": 1,
			"end_offset": 3,
			"type": "CN_WORD",
			"position": 3
		},
		{
			"token": "人民共和国",
			"start_offset": 2,
			"end_offset": 7,
			"type": "CN_WORD",
			"position": 4
		},
		{
			"token": "人民",
			"start_offset": 2,
			"end_offset": 4,
			"type": "CN_WORD",
			"position": 5
		},
		{
			"token": "共和国",
			"start_offset": 4,
			"end_offset": 7,
			"type": "CN_WORD",
			"position": 6
		},
		{
			"token": "共和",
			"start_offset": 4,
			"end_offset": 6,
			"type": "CN_WORD",
			"position": 7
		},
		{
			"token": "国",
			"start_offset": 6,
			"end_offset": 7,
			"type": "CN_CHAR",
			"position": 8
		},
		{
			"token": "国歌",
			"start_offset": 7,
			"end_offset": 9,
			"type": "CN_WORD",
			"position": 9
		}
	]
}

分词规则：

  1. 当查询词在词典中不存在时，会按字拆分
    例如：在北–>在，北
  2. 当查询词在词典中存在，且长度为两个字时，有时拆分有时不拆分
    例如：甲乙–>甲乙 ， 联通–>联通，联，通
  3. 当查询词在词典中存在，且查询词的一部分也在词典在中存在，则分别拆分
    例如：甲乙丙丁–>甲乙丙丁，甲乙，丙丁 中国联通–>中国联通，中国，国联，联通，通
  4. 当查询词任意部分都不在词典中存储，则按字拆分

智能模式
智能模式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”，适合 Phrase 查询。

POST _analyze { "text": ["中华人民共和国国歌"], "analyzer": "ik_smart" }

执行结果：

{ "tokens" : [ { "token" : "中华人民共和国", "start_offset" : 0, "end_offset" : 7, "type" : "CN_WORD", "position" : 0 }, { "token" : "国歌", "start_offset" : 7, "end_offset" : 9, "type" : "CN_WORD", "position" : 1 } ] }

分词规则：

  1. 当查询词在词典中不存在时，会按字拆分
    例如：在北–>在，北
  2. 当查询词在词典中存在，不做拆分
    例如：甲乙–>甲乙，甲乙丙丁–>甲乙丙丁
  3. 当查询词任意部分都不在词典中存储，则按字拆分

最佳实践：
依据上述规律，我们可以在写入数据时使用ik_max_word，增加分词数量，提高被命中几率，在查询数据时使用ik_smart，减少分词数量，提升结果准确率，减少无关结果

四、IK分词器实战

1、创建索引

说明：创建索引my-index-000001，字段content的类型为text。所以在数据写入时会进行分词存储。
通过analyzer属性指定写入分词器采用细粒度模式ik_max_word；通过search_analyzer属性指定查询时采用智能模式ik_smart

PUT my-index-000001 { "mappings": { "properties": { "content": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "search_analyzer": "ik_smart" } } } }

2、添加数据

PUT my-index-000001/_doc/1 { "content": "美国留给伊拉克的是个烂摊子吗" } PUT my-index-000001/_doc/2 { "content": "公安部：各地校车将享最高路权" } PUT my-index-000001/_doc/3 { "content": "中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘中国渔船" } PUT my-index-000001/_doc/4 { "content": "中国驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首" }

3、全文检索查询

GET my-index-000001/_search { "query": { "match": { "content": "中国" } }, "highlight" : { "fields" : { "content" : {} } } }

查询结果：

"hits" : { "total" : { "value" : 2, "relation" : "eq" }, "max_score" : 0.63013375, "hits" : [ { "_index" : "my-index-000001", "_type" : "_doc", "_id" : "3", "_score" : 0.63013375, "_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" : [ "中韩渔警冲突调查：韩警平均每天扣1艘<em>中国</em>渔船" ] } }, { "_index" : "my-index-000001", "_type" : "_doc", "_id" : "4", "_score" : 0.63013375, "_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" : [ "<em>中国</em>驻洛杉矶领事馆遭亚裔男子枪击 嫌犯已自首" ] } } ] }

五、词典配置

很多时候默认的分词效果达不到线上使用的要求，这就需要不断维护扩展词典和停止词字典，提高分词匹配的准确性，优化用户体验。
在IK分词器中，主要可以维护2种词典，一种是扩展词典，可以自定义一些词语，提高分词精读。
另一种是停止词词典，停止词就是指不会被分词拆分出来的词语，不参与分词和检索操作。

可以通过修改IKAnalyzer.cfg.xml配置文件，来自定义词典。
IKAnalyzer.cfg.xml的位置为{plugins}/elasticsearch-analysis-ik-*/config/。
其中以dic结尾的文件都是词典。
GDsB9m8WMACUVfw

<?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，可以配置多个词典--> <entry key="ext_dict">custom/mydict.dic;custom/single_word_low_freq.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">custom/ext_stopword.dic</entry> <!--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">http://xxx.com/xxx.dic</entry> </properties>

注意⚠️：
直接修改ext_dict属性中配置的字段里面的内容，并不能立刻生效。只有重启ES进程实例，修改的内容才会生效。
而通过远程扩展的字典，可以实现词典的热更新，不用重启ES进程实例。

六、热更新词典

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。

1、配置Nginx

设置Nginx的监听端口为8999，并且新增/getRemoteDic路径的location，用于读取IK分词器中配置的字典信息。

server { listen 8999; server_name localhost; #charset koi8-r; #access_log logs/host.access.log main; location / { root html; index index.html index.htm; } #新增/getRemoteDic路径，用于读取字段 location /getRemoteDic { alias /usr/local/src/elasticsearch-7.10.2/plugins/analysis-ik/config; autoindex on; } ……

访问{ip}:8999/getRemoteDic能够看到字典文件信息，说明访问路径配置成功。

2、新建扩展字典

新建扩展词典ext_my.dic

vi ext_my.dic 宜尚 宜尚智能家具 帆软

新建扩展停止词词典my_stopword.dic

vi my_stopword.dic 有限公司 有限 公司

3、配置IK远程字典

<properties> <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment> <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 --> <entry key="remote_ext_dict">http://192.168.100.241:8999/getRemoteDic/ext_my.dic</entry> <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典--> <entry key="remote_ext_stopwords">http://192.168.100.241:8999/getRemoteDic/my_stopword.dic</entry> </properties>

4、重启ES进程

在启动日志中，看见日志，说明扩展字段信息被正确加载。

5、验证字典效果

POST _analyze { "text": ["宜尚科技有限公司"], "analyzer": "ik_max_word" }

执行结果：

{ "tokens" : [ { "token" : "宜尚", "start_offset" : 0, "end_offset" : 2, "type" : "CN_WORD", "position" : 0 }, { "token" : "科技", "start_offset" : 2, "end_offset" : 4, "type" : "CN_WORD", "position" : 1 } ] }

“宜尚”作为扩展词典中的词，被正确分词，而没有拆分成单个的字。
“有限公司”由于是扩展的停止词词典中的词，被排除在分词结果中。
说明扩展词典和停止词词典均生效了。

6、验证热加载

默认情况，“字节跳动”在ik_smart智能模式下，会被拆分成“字节”和“跳动”两个词。

POST _analyze { "text": ["字节跳动有限公司"], "analyzer": "ik_smart" } { "tokens" : [ { "token" : "字节", "start_offset" : 0, "end_offset" : 2, "type" : "CN_WORD", "position" : 0 }, { "token" : "跳动", "start_offset" : 2, "end_offset" : 4, "type" : "CN_WORD", "position" : 1 } ] }

修改词典ext_my.dic，新增“字节跳动”

vi ext_my.dic 宜尚 宜尚智能家具 帆软 字节跳动

ES会根据一定频率，重新加载远程字典信息。（这里我们没有执行ES进程重启操作，但是扩展的字典信息自动被重新加载）
在这里插入图片描述

重新尝试分词解析，”字节跳动”没有被继续拆分，说明热更新词典生效。

{ "tokens" : [ { "token" : "字节跳动", "start_offset" : 0, "end_offset" : 4, "type" : "CN_WORD", "position" : 0 } ] }