一、文本分析
文本分析( analysis )是在文档被发送并加入倒排索引之前，Elasticsearch 在其主体上进行的操作。在文档被加入索引之前，Elasticsearch 让每个被分析字段经过一系列的处理步骤。
- 字符过滤–使用字符过滤器转变字符。
- 文本切分为分词—将文本切分为单个或多个分词。
- 分词过滤—使用分词过滤器转变每个分词。
- 分词索引–将这些分词存储到索引中。
字符过滤
Elasticsearch 首先运行字符过滤器（char filter）。这些过滤器将特定的字符序列转变为其他的字符序列。这个可以用于将 HTML 从文本中剥离，或者是将任意数量的字符转化为其他字符(也许是将“I love u 2”这种缩写的短消息纠正为“I love you too”。在“I like ELK……”的例子里使用特定的过滤器将“&” 替换为“and”。
切分为分词
在应用了字符过滤器之后，文本需要被分割为可以操作的片段。底层的Lucene 是不会对大块的字符串数据进行操作。相反，它处理的是被称为分词( token)的数据。
分词是从文本片段生成的，可能会产生任意数量(甚至是 0)的分词。例如，在英文中一个通用的分词是标准分词器，它根据空格、换行和破折号等其他字符, 将文本分割为分词。
分词过滤器
一旦文本块被转换为分词，Elasticsearch 将会对每个分词运用分词过滤器( token filter)。 这些分词过滤器可以将一个分词作为输入， 然后根据需要进行修改，添加或者是删除。最为有用的和常用的分词过滤器是小写分词过滤器,它将输人的分词变为小写，确保在搜索词条“nosql" 的时候，可以发现关“NoSq" 的聚会。分词可以经过多于 1 个的分词过滤器，每个过滤器对分词进行不同的操作，将数据塑造为最佳的形式，便于之后的索引。
例如: I like ELK，it include Elasticsearch&LogStash&Kibana
分词后再经过的分词过滤器:第 1 个将分词转为小写,第 2 个删除停用词(停止词)“and”，第三个将词条“tools" 作为“technologies" 的同义词进行添加。
分词索引
当分词经历了零个或者多个分词过滤器，它们将被发送到 Lucene 进行文档的索引。这些分词组成了倒排索引。
1.1 关于字符过滤器
字符过滤器种类不多。elasticearch 只提供了三种字符过滤器：
HTML 字符过滤器（HTML Strip Char Filter）:从文本中去除 HTML 元素:
映射字符过滤器（Mapping Char Filter）:接收键值的映射，每当遇到与键相同的字符串时，它就用该键关联的值替换它们。
模式替换过滤器（Pattern Replace Char Filter）:使用正则表达式匹配并替换字符串中的字符。
1.2 关于分词
文本分词会发生在两个地方：
创建索引:当索引文档字符类型为 text 时，在建立索引时将会对该字段进行分词；
搜索：当对一个 text 类型的字段进行全文检索时，会对用户输入的文本进行分词。
所以这两个地方都可以对分词进行配置。
创建索引时
ES 将按照下面顺序来确定使用哪个分词器：
1、先判断字段是否有设置分词器，如果有，则使用字段属性上的分词器设置；
2、如果设置了 analysis.analyzer.default，则使用该设置的分词器；
3、如果上面两个都未设置，则使用默认的 standard 分词器。
设置索引默认分词器:
PUT indexname{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"default": {"type": "simple"}}}}
}
还可以为索引配置内置分词器，并修改内置的部分选项修改它的行为：
put indexname{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"my_analyzer": {"type": "standard","stopwords": ["the","a","an","this","is"]}}}}
}
为字段指定内置分词器:
put indexname{"mappings": {"properties": {"title": {"type": "text","analyzer": "standard","search_analyzer": "simple"}}}
}
文档搜索时
文档搜索时使用的分析器有一点复杂，它依次从如下参数中如果查找文档分析器，如果都没有设置则使用 standard 分析器:
1、搜索时指定 analyzer 参数
2、创建索引时指定字段的 search_analyzer 属性
3、创建索引时字段指定的 analyzer 属性
4、创建索引时 setting 里指定的 analysis.analyzer.default_search
5、如果都没有设置则使用 standard 分析器
搜索时指定 analyzer 查询参数:
GET my_index/_search{"query": {"match": {"message": {"query": "Quick foxes","analyzer": "stop"}}}
}
指定字段的 analyzer 和 seach_analyzer:
PUT my_index{"mappings": {"properties": {"title": {"type": "text","analyzer": "whitespace","search_analyzer": "simple"}}}
}
指定索引的默认搜索分词器:
PUT my_index{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"default": {"type": "simple"},"default_seach": {"type": "whitespace"}}}}
}
分词器
标准分词器(standard)：
标准分词器( standard tokenizer) 是一个基于语法的分词器，对于大多数欧洲语言来说是不错的。它还处理了 Unicode 文本的切分。它也移除了逗号和句号这样的标点符号。
例如: “I have, potatoes.”切分后的分词分别是” I” 、” have” 和” potatoes”。
关键词分词器(keyword):
关键词分词器( keyword tokenizer )是一种简单的分词器，将整个文本作为单个的分词，提供给分词过滤器。只想应用分词过滤器，而不做任何分词操作时，它可能非常有用。
字母分词器(letter):
字母分词器根据非字母的符号,将文本切分成分词。例如，对于句子“Hi,there."分词是 Hi 和 there,因为逗号、空格和句号都不是字母:'Hi, there. '分词是 Hi 和 there。
小写分词器(lowercase):
小写分词器( lowercase tokenizer)结合了常规的字母分词器和小写分词过滤器(如你所想，它将整个分词转化为小写)的行为。通过 1 个单独的分词器来实现的主要原因是，2 次进行两项操作会获得更好的性能。'Hi, there.'分词是 hi 和 there。
空白分词器(whitespace):
空白分词器( whitespace tokenizer )通过空白来分隔不同的分词，空白包括空格、制表符、换行等。请注意，这种分词器不会删除任何标点符号，所以文本“Hi, there." 的分词。'Hi， there. '分词是 Hi,和 there.。
模式分词器(pattern):
模式分词器( patterm tokenizer)允许指定一个任 意的模式，将文本切分为分词。被指定的模式应该匹配间隔符号。例如，可以创建一个定制分析器，它在出现文本“. -.”的地方将分词断开。
UAX URL 电子邮件分词器(uax_url_email):
在处理英语单词的时候，标准分词器是非常好的选择。但是，当下存在不少以网站地址和电子邮件地址结束的文本。标准分析器可能在你未注意的地方对其进行了切分。例如，有一个电子邮件地址的样本 john.smith@example.com,用标准分词器分析它，切分后:john.smith@example.com,分词是 john.smith 和 example.com。
它同样将 URL 切分为不同的部分:'http://example. com?q=foo’分词是 http、example.com、q 和 foo。
UAX URL 电子邮件分词器( UAX URL email tokenizer )将电子邮件和 URL 都作为单独的分词进行保留。
1.3 关于分词过滤器
标准分词过滤器（standard）:不要认为标准分词过滤器( standard token filter )进行了什么复杂的计算，实际上它什么事情也没做。
小写分词过滤器（lowercase）:小写分词过滤器( lowercase token filter)只是做了这件事:将任何经过的分词转换为小写。这应该非常简单也易于理解。
长度分词过滤器（length）:长度分词过滤器(length token filter)将长度超出最短和最长限制范围的单词过滤掉。举个例子，如果将 min 设置为 2，并将 max 设置为 8，任何小于 2 个字符和任何大于 8 个字符的分词将会被移除。
停用词分词过滤器（stop）: 停用词分词过滤器(stop token fite)将停用词从分词流中移除。对于英文而言，这意味着停用词列表中的所有分词都将会被完全移除。用户也可以为这个过滤器指定一个待移除 单词的列表。
停用词是指在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在处理自然语言数据（或文本）之前或之后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为Stop Words（停用词）。
停用词(Stop Words)大致可分为如下两类：
1、使用十分广泛，甚至是过于频繁的一些单词。比如英文的“i”、“is”、“what”，中文的“我”、“就”之类词几乎在每个文档上均会出现，查询这样的词搜索引擎就无法保证能够给出真正相关的搜索结果，难于缩小搜索范围提高搜索结果的准确性，同时还会降低搜索的效率。因此，在真正的工作中，Google和百度等搜索引擎会忽略掉特定的常用词，在搜索的时候，如果我们使用了太多的停用词，也同样有可能无法得到非常精确的结果，甚至是可能大量毫不相关的搜索结果。
2、文本中出现频率很高，但实际意义又不大的词。这一类主要包括了语气助词、副词、介词、连词等，通常自身并无明确意义，只有将其放入一个完整的句子中才有一定作用的词语。如常见的“的”、“在”、“和”、“接着”之类。
下面是英文的默认停用词列表:
a, an, and, are, as, at, be, but, by, for, if, in, into, is, it, no,not, of, on, or; such, that, the, their;then,there, these, they, this, to, was,will, with
截断分词过滤器( truncate token filter ):
允许你通过定制配置中的 length 参数，截断超过一定长度的分词。默认截断多于 10 个字符的部分。
修剪分词过滤器( trim token filter ):
删除 1 个分词中的所有空白部分。例如，分词" foo "将被转变为分词 foo。
限制分词数量分词过滤器(limit token count token filter):
限制了某个字段可包含分词的最大数量。例如，如果创建了一个定制的分词数量过滤器，限制是 8, 那么分词流中只有前 8 个分词会被索引。这个设置使用 max_ token_ count 参数，默认是 1 (只有 1 个分词会被索引)。
二、 分析器
上述的这些组件，组成了一个分析器。分析器可以定义为零个或多个字符过滤器、1 个分词器、零个或多个分词过滤器。Elasticsearch 中提供了很多预定义的分析器。我们可以直接使用它们而无须构建自己的分析器。
2.1 内置分析器
标准分析器：
当没有指定分析器的时候，标准分析器( standardanalyzer)是文本的默认分析器。它综合了对大多欧洲语言来说合理的默认模块，它没有字符过滤器，包括标准分词器、小写转换分词过滤器和停用词分词过滤器（默认为_none_，也就是不去除停止词）。这里只需要记住，如果不为某个字段指定分析器，那么该字段就会使用标准分析器。可配置的参数如下：
max_token_length:默认值 255，表示词项最大长度，超过这个长度将按该长度分为多个词项
stopwords:默认值_none_，表示分析器使用的停止词数组，可使用内置停止词列表，比如_english_等
stopwords_path:停止词文件路径。
简单分析器:
简单分析器( simple analyzer)就是那么简单!它只使用了小写转换分词器，这意味着在非字母处进行分词，并将分词自动转变为小写。这个分析器对于亚洲语言来说效果不佳，因为亚洲语言不是根据空白来分词，所以请仅仅针对欧洲语言使用它。
空白分析器:
空白分析器( whitespace analyzer )什么事情都不做,只是根据空白将文本切分为若干分词。
停用词分析器:
停用词分析器( stop analyzer )和简单分析器的行为很相像，只是在分词流中额外地过滤了停用词。
关键词分析器:
关键词分析器( keyword analyzer )将整个字段当作一个单独的分词。
模式分析器:
模板分析器( pattern analyzer )允许你指定一个分词切分的模式。 但是，由于可能无论如何都要指定模式，通常更有意义的做法是使用定制分析器，组合现有的模式分词器和所需的分词过滤器。
雪球分析器:
雪球分析器( snowball analyzer )除了使用标准的分词器和分词过滤器(和标准分析器一样),也使用了小写分词过滤器和停用词过滤器。它还使用了雪球词干器对文本进行词干提取。
中文分析器:
上面的分析器基本都是针对英文的，对中文的处理不是太好,Standard 分析器把中文语句拆分为一个个的汉字，并不是太适合。这时候，就需要中文分析器。中文分析器有很多，例如 cjk，ik 等等，我们选用比较有名的 ik 作为我们的中文分析器。
IK 分词器有两种分词效果，一种是 ik_max_word（最大分词）和 ik_smart（最小分词）。
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,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”;
2.2 分析器的配置和使用
我们可以使用_analyze接口来查看分析情况、配置分析器等操作。
GET /_analyze
POST /_analyze
GET /<index>/_analyze
POST /<index>/_analyze
配置分析器:
PUT indexname{"settings": {"analysis": {"analyzer": {"my_analyzer": {"char_filter": ["html_strip","&_to_and"],"filter": ["lowercase","my_stopwords"],"tokenizer": "standard","type": "custom"}},"char_filter": {"&_to_and": {"mappings": ["&=>and"],"type": "mapping"}},"filter": {"my_stopwords": {"stopwords": ["king","james"],"type": "stop"}}}}
}
上述配置的意思是:去除所有的 HTML 标签;将 & 替换成 and ，使用一个自定义的 mapping 字符过滤器;
使用 standard 分词器分割单词;使用 lowercase 分词过滤器将词转为小写;用 stop 分词过滤器去除一些自定义停用词。
查看分词情况
POST indexname/_analyze{"analyzer": "my_analyzer","text": "<br> I & Lison & king & James are handsome<br>"
}
