文本分析的原理
分析器
类别 | 类别名 | 介绍 |
Standard Analyzer | standard | 标准分析器，按照 Unicode 文本分割算法切分单词，删除大多数标点符号并将单词转为小写形式，支持过滤停用词 |
Simple Analyzer | simple | 简单分析器，在非字母的地方把单词切分开并将单词转为小写形式 |
Whitespace Analyzer | whitespace | 空格分析器，遇到空格就切分字符，但不改变每个字符的内容 |
POST _analyze
{
"analyzer": "whitespace",
"text": "The quick brown fox."
}字符过滤器
类别 | 类别名 | 介绍 |
HTML Strip Character Filter | html_strip | 去掉文本中的html标签 |
Mapping Character Filter | mapping | 根据提供的字段映射，把文本中的字符转换为映射的字符 |
Pattern Replace Character Filter | pattern_replace | 根据指定的正则表达式把匹配的文本转换为指定的字符串 |
GET /_analyze
{
"tokenizer": "keyword",
"char_filter": [
"html_strip"
],
"text": "<p>I'm so <b>happy</b>!</p>"
}过滤后的结果为
I'm so happy!分词器
类别 | 类别名 | 介绍 |
Standard Tokenizer | standard | 标准分词器，标准分析器采用的分词器，删除大多数标点符号，把文本切分为独立单词 |
Letter Tokenizer | letter | 字母分词器，在非字母的地方把单词切分开，非字母字符会被丢弃 |
Lowercase Tokenizer | lowercase | 小写分词器，在字母分词器的基础上把大写字母转为小写字母， |
Whitespace Tokenizer | whitespace | 空格分词器，是空格分析器的组成部分，在空格处把文本切分开并保持文本内容不变 |
Keyword tokenizer | keyword | 将输入的整个文本当作一个词汇单元，不对文本进行拆分或处理 |
POST _analyze
{
"tokenizer": "lowercase",
"text": "The 2 QUICK Brown-Foxes"
}[the, quick, brown, foxes]分词过滤器
类别 | 类别名 | 介绍 |
Stop token filter | stop | 用于去除文本中常见但对分析无关紧要的停用词，比如 and that then |
Length token filter | length | 过滤掉太短或者太长的词汇 |
Stemmer token filter | stemmer | 把每个分词转化为对应的原型（例如去掉，复数，时态等） |
GET _analyze
{
"tokenizer": "standard",
"filter": [ "stemmer" ],
"text": "the foxes jumping quickly"
}过滤后的结果为
[the, fox, jump, quickli]自定义分析器
自定义分析器可以用到的参数如下
参数名 | 解释 |
type | 分析器类型，对于自定义分析器，可以使用custom 或忽略此参数 |
tokenizer | 内置的或定制的分词器，必须的 |
char_filter | 可选的内置的或定制的字符过滤器数组 |
filter | 可选的内置的或定制的分词过滤器数组 |
标签：分析,字符,分析器,单词,ElasticSearch,分词器,类别,文本 From： https://blog.51cto.com/u_15651175/9067675