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在Elasticsearch中,分析器(Analyzer)是一個處理文本數(shù)據(jù)的管道,它將輸入的文本轉(zhuǎn)換為一系列詞元(tokens),并可以對這些詞元進行進一步的處理和規(guī)范化。分析器由以下三個主要組件構(gòu)成:
1.字符過濾器(Character Filters)
字符過濾器是分析器管道中的第一步,用于對輸入文本進行預(yù)處理。它們可以添加、刪除或修改文本中的字符。字符過濾器是可選的,一個分析器可以有零個或多個字符過濾器。
? 常見用途:例如,可以使用字符過濾器去除HTML標簽(如`<b>`、`<h1>`等),或者將某些特定字符替換為其他字符。
? 示例:如果輸入文本是`<p>Ironman is flying</p>`,通過`html_strip`字符過濾器后,文本會被轉(zhuǎn)換為`Ironman is flying`。
2.分詞器(Tokenizer)
分詞器是分析器的核心組件,負責(zé)將文本分割成單獨的詞元(tokens)。分詞器根據(jù)特定的規(guī)則(如空白字符、標點符號或語言規(guī)則)將文本拆分為多個詞元。一個分析器必須且只能有一個分詞器。
? 常見分詞器:
? 標準分詞器(Standard Tokenizer):根據(jù)語法和標點符號將文本分割成詞元。
? 空白分詞器(Whitespace Tokenizer):在遇到空白字符時將文本分割成詞元。
? N-gram分詞器:生成文本的N-gram片段,常用于自動補全。
? 示例:對于文本`Ironman is flying`,使用空白分詞器會生成詞元`[Ironman, is, flying]`。
3.詞元過濾器(Token Filters)
詞元過濾器是分析器管道中的最后一步,用于對分詞器生成的詞元進行進一步處理。它們可以添加、修改或刪除詞元,但不能改變詞元的位置或字符偏移量。
? 常見用途:
? 小寫過濾器(Lowercase Token Filter):將所有詞元轉(zhuǎn)換為小寫。
? 停用詞過濾器(Stop Token Filter):移除常見的停用詞(如`the`、`is`等)。
? 同義詞過濾器(Synonym Token Filter):引入同義詞。
? 詞干提取(Stemming):將詞元還原為詞根形式(如將`went`還原為`go`)。
? 示例:對于詞元`[Ironman, is, flying]`,使用小寫過濾器后會生成`[ironman, is, flying]`。
總結(jié)
分析器通過這三個組件的協(xié)同工作,將輸入的文本轉(zhuǎn)換為適合索引和搜索的詞元流。通過合理配置字符過濾器、分詞器和詞元過濾器,可以實現(xiàn)對文本的靈活處理,從而提高搜索結(jié)果的相關(guān)性和準確性。
分析器的構(gòu)成
?
分析器——無論是內(nèi)置的還是自定義的——只是一個包含三個低級構(gòu)建塊的包:字符過濾器、分詞器和詞元過濾器-character filters, tokenizers, and token filters.。
內(nèi)置分析器將這些構(gòu)建塊預(yù)先打包成適合不同語言和文本類型的分析器。Elasticsearch還暴露了這些單獨的構(gòu)建塊,以便它們可以組合起來定義新的`自定義`分析器。
字符過濾器接收原始文本作為字符流,并可以通過添加、刪除或更改字符來轉(zhuǎn)換該流。例如,字符過濾器可以用于將印度-阿拉伯數(shù)字(?????????????)轉(zhuǎn)換為其阿拉伯-拉丁數(shù)字等價物(0123456789),或者從流中刪除HTML元素,如`<b>`。
分析器可以有零個或多個字符過濾器,這些過濾器按順序應(yīng)用。
分詞器接收字符流,將其分解為單獨的詞元(通常是單個單詞),并輸出一個詞元流。例如,`whitespace`分詞器會在看到任何空白字符時將文本分解為詞元。它會將文本`"Quick brown fox!"`轉(zhuǎn)換為詞元`[Quick, brown, fox!]`。
分詞器還負責(zé)記錄每個詞元的順序或位置以及原始單詞的起始和結(jié)束字符偏移量。
分析器必須有恰好一個分詞器。
詞元過濾器接收詞元流,并可以添加、刪除或更改詞元。例如,`lowercase`詞元過濾器將所有詞元轉(zhuǎn)換為小寫,`stop`詞元過濾器從詞元流中移除常見詞匯(停用詞)如`the`,而`synonym`詞元過濾器會向詞元流中引入同義詞。
詞元過濾器不允許更改每個詞元的位置或字符偏移量。
分析器可以有零個或多個詞元過濾器,這些過濾器按順序應(yīng)用。