環境
github下載：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
注意，IK分詞器插件要與ES版本保持一致；
有的小伙伴在GitHub上下載插件時，沒有發現與ES相對應的版本，可以切換到Tags中選擇分支版本；
例如Branchs串列中僅可能存在主版本號；
切換到右側Tags中查找對應的版本即可；小編這里選擇的7.8.0的版本；
安裝IK
-
解壓縮后拷貝到
ElasticSearch安裝目錄的plugins檔案夾下，默認情況該檔案夾中為空，不存在任何插件，將IK插件存入plugins目錄并重命名ik，如圖：
解壓縮目錄如下：
-
重啟elasticsearch，觀看是否加載插件
-
通過ES自帶的工具查看, 命令列執行
elasticSearch-plugin list
注意，切換到bin目錄下執行上面命令；
kibana實操
介紹兩種分詞用法和區別，主要以努力實作中國夢為例；
ik_smart
ik_smart為最少切分；
如何最少切分呢？？？
GET _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "努力實作中國夢"
}
分詞結果：
{
"tokens" : [
{
"token" : "努力實作",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 0
},
{
"token" : "中國",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 6,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 1
},
{
"token" : "夢",
"start_offset" : 6,
"end_offset" : 7,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 2
}
]
}
ik_max_word
ik_max_word為最細粒度劃分；
GET _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "努力實作中國夢"
}
分詞結果：
{
"tokens" : [
{
"token" : "努力實作",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 0
},
{
"token" : "努力",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 1
},
{
"token" : "實作",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
},
{
"token" : "中國",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 6,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 3
},
{
"token" : "夢",
"start_offset" : 6,
"end_offset" : 7,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 4
}
]
}
自定義分詞格式
比如：超級喜歡溪源博主，用上面兩種分詞，會把溪源，博主分別作為單個詞分開，結果如下：
需求想把溪源，博主作為兩個詞，因此需要我們自定義字典；
- 修改插件組態檔
ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml，加入自定義字典；
打開組態檔夾目錄，可以看到已經存在的默認詞庫，如下：
- 自定義
xiyuan.dic檔案
將溪源、博主作為詞存入檔案中；
加入擴展自定義檔案，如下：
- 重啟ES服務和kibana
GET _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "超級喜歡溪源博主"
}
分詞結果：
{
"tokens" : [
{
"token" : "超級",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 0
},
{
"token" : "喜歡",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 1
},
{
"token" : "溪源",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 6,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
},
{
"token" : "博主",
"start_offset" : 6,
"end_offset" : 8,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 3
}
]
}
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