ES 的默认分词设置的是 standard，会单字拆分进行拆分。

POST _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "我是中国人"
}

概述

IKAnalyzer 是一个开源的，基于 Java 语言开发的轻量级的中文分词工具包。

下载 Ik 分词器

下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

IKAnalyzer 两种分词模式

• ik_max_word：会将文本做 最细粒度 的拆分。
• ik_smart：会做 最粗粒度 的拆分。

配置 IK

将下载好的 zip 上传到 linux 当中，上传到之前新建的 plugins 目录当中，上传之前首先新建一个 ik 的文件夹然后上传到新建的 ik 文件夹当中：

mkdir ik

上传完毕之后利用 unzip 进行解压：

unzip elasticsearch-analysis-ik-7.16.2.zip

之后在重启 es 与 kibana 然后在 devTools 当中进行使用 ik 的 ik_max_word 进行查询效果如下：

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word", 
  "text": "我是中国人"
}

扩展词与停用词

扩展词

就是不想让哪些词被分开，让他们分成一个词。

停用词

有些词在文本中出现的频率非常高。但对本文的语义产生不了多大的影响。例如英文的 a、an、the、of 等。或中文的 ”的、了、呢等”。这样的词称为停用词。

设置扩展词或停用词

进入到 config 目录创建扩展词与停用词文件。

扩展词：

vim my_ext_dict.dic

假如如上的词它不是一个词，而我们又需要它是一个具体的词那么就可以像如上一样，添加到扩展词当中即可。

停用词：

vim my_stop_dict.dic

将自定义的扩展词典文件添加到 IKAnalyzer.cfg.xml 配置中。

重启 es 与 kibana 然后进行查询结果如下：

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word", 
  "text": "我是aaa啊啊啊唐"
}

POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word", 
  "text": "我是中国人啊了呢"
}

设置 IK 分词器作为默认分词器

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "index" :{
      "analysis.analyzer.default.type": "ik_max_word"
    }
  }
}