Elasticsearch 8.2.3 中文分词过滤器参数配置详解
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更新于2024-08-05
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在Elasticsearch 8.2.3版本中,设置拼音中文分词filter对于处理中文全拼和分词是非常关键的。本文主要讲解如何配置一个名为'dxgc_jc1'的索引的settings和分析器(analyzer),以便在搜索和分析过程中正确处理中文文本。
首先,我们关注的是"settings"部分,其中的"number_of_shards"设置了索引的分片数,这对于分布式查询性能有直接影响,通常根据硬件和负载均衡需求来设定。这里设置为2个分片,可以提高并发查询的效率。
接下来是"similarity"部分,特别是"scripted_tfidf"这个相似度分析器。TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种常见的文本挖掘算法,用于评估词语的重要性。这里的脚本定义了如何计算查询的boost(提升权重)、文档频率(doc.freq)、逆文档频率(idf)以及文档长度规范化(doublenorm)。通过调整这些参数,可以优化搜索结果的相关性。
在"analysis"部分,有两个定制的analyzer:
1. "my_analyzer":这是一个自定义的分析器,类型为"custom",使用"IK最大词"tokenizer(ik_max_word),并添加了"pinyin_chinese_tokenizer"过滤器。这个分析器适用于处理中文分词,保留首字母、保持拼音独立、保留完整的拼音、保留原始字符、限制首字母长度等特性。设置这些选项是为了适应中文文本处理,如搜索时保留拼音以便于用户输入。
2. "my_search_analyzer":同样是一个自定义分析器,用于搜索过程。它采用"IK智能词"tokenizer(ik_smart),与my_analyzer类似,也包含了"pinyin_chinese_tokenizer"过滤器。这个分析器可能更侧重于提供更灵活且高效的搜索体验,可能会根据查询习惯进行智能分析。
最后,"filter"部分详细描述了"pinyin_chinese_tokenizer"过滤器,这是整个设置的核心部分。该过滤器是基于Pinyin分词算法实现的,具有多种可配置选项,如保留首字母、分开处理首字母和汉字、保留完整拼音、保持原始字符、长度限制、合并非汉字字符等。这些选项确保了在处理中文全拼输入时能够得到准确的分词结果。
这段代码展示了如何在Elasticsearch 8.2.3中为中文文本设置拼音分词,以适应中文全拼输入和高效搜索。通过合理的分析器配置,系统能够理解和处理中文语境,提升索引和查询性能,同时满足用户在搜索时对中文文本的特定需求。
2023-09-03 上传
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