概述分词有什么作用:默认的分词器会将一句话分成一个个单独的字,适用范围广,但是精准度低(索引中和查询语句中有相同的字就会匹配上),所以在配置mapping的时候给需要搜索的中文字段设置分词器,一般需要搜索的中文字段都需要单独设置分词器"user": {  "type": "text",  "analyzer": "ik_max_word",  "search_analyzer": "ik_max_            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            主要知识点:
			
• 知道IK默认的配置文件信息
			
• 自定义词库            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ES中分词器Analyzer的组成分词器是专门处理分词的组件,由三部分组成。Character filter:针对原始文本处理,例如去除htmlTokenizer:按照规则切分为单词Token Filter:将切分的单词进行加工,小写,删除stopwords,增加同义词以上三部分是串行处理的关系,除Tokenizer只能一个外,其他两个都可以多个。IK分词器仅实现了TokenizerIK分词器原理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            IK分词器本文分为简介、安装、使用三个角度进行讲解。简介倒排索引众所周知,ES是一个及其强大的搜索引擎,那么它为什么搜索效率极高呢,当然和他的存储方式脱离不了关系,ES采取的是倒排索引,就是反向索引;常见索引结构几乎都是通过key找value,例如Map;倒排索引的优势就是有效利用Value,将多个含有相同Value的值存储至同一位置。分词器为了配合倒排索引,分词器也就诞生了,只有合理的利用Val            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            分词器简单使用:1.首先在pom文件中添加如下坐标<!-- 有可能一次导入本地仓库不成功,需要多尝试几次 -->
     <dependency>
            <groupId>com.janeluo</groupId>
            <artifactId>ikanalyzer</artifactId>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、IK分词器也是基于正向匹配的分词算法。2、IK分词器,基本可分为两种模式,一种为smart模式,一种为非smart模式3、非smart模式所做的就是将能够分出来的词全部输出;smart模式下,IK分词器则会根据内在方法输出一个认为最合理的分词结果,这就涉及到了歧义判断4、Lexeme 词元,compareTo(Lexeme other)这个方法决定了词元在链路中的位置5、Lexeme            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是IK分词器?分词:把一段中文或者别的划分成一个一个的关键字,我们在搜索的时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个词,比如"我爱魏一鹤"会被分成"我",“爱”,“魏”,“一”,“鹤”,这显然是不符合要求的,索引我们需要安装中文分词器IK来解决这个问题 如果要使用中文,建议使用ik分词器 IK提供了两个分词算法,i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            版本一定要与es对应!!! 下载地址: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases?after=v6.8.0 解压到 启动参考: https://www.cnblogs.com/toov5/p/11361413.html 启            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ik 分词器 什么是IK分词器 ? 分词:即把一-段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个词,比如“我爱中国”会被分为"我"、“爱”、“中”、“国”,这显然是不符合要求的, ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-10-27 10:02:00
                            
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            IK分词器
    
        
        
什么是IK分词器?
分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词器是将每个字看成一个词,比如"我爱技术"会被分为"我","爱","技","术",这显然不符合要求,所以我们需要安            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-05-10 16:32:13
                            
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            IK分词器 分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词是将每个字看成一个词,比如“我爱BNTang”会被分为"我”,"爱","BN","Tang",这显然是不符合要求的,所以我们需            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            分词器的概念Analysis和AnalyzerAnalysis:文本分析是把全文本转换一系列单词(term/token)的过程,也叫分词Analysis是通过Analyzer来实现的。当一个文档被索引时,每个Field都可能会创建一个倒排索引(Mapping可以设置不索引该Field)。倒排索引的过程就是将文档通过Analyzer分成一个一个的Term,每一个Term都指向包含这个Term的文档集            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            IK 分词器和ElasticSearch集成使用支持中文分词的分词器有很多,word分词器、庖丁解牛、盘古分词、Ansj分词等,但我们常用的还是下面要介绍的IK分词器。IK分词器简介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。从2006年12月推出1.0版开始,IKAnalyzer已经推出 了3个大版本。最初,它是以开源项目Lucene为应用主体的,结合词典分词            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 什么是IK分词器?  我们在使用百度搜索引擎的时候,经常会发现有一些标红的关键词,这些被标记的关键词分的还是非常精准的:  这里对中文进行分词使用的就是IK分词器技术,所谓分词就是将一段文字划分为一个个的关键字,在搜索的时候会把搜索的文字进行分词,对文档中的数据也进行分词,然后会将分词后的关键字进行匹配,默认的中文分词是将每个字作为一个词,比如好好学习使用中文分词器拆分之后就是好、好、学、习            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ElasticSearch 内置了分词器,如标准分词器、简单分词器、空白词器等。但这些分词器对我们最常使用的中文并不友好,不能按我们的语言习惯进行分词。测试ElasticSearch 内置分词器:post     localhost:9200/_analyze参数:{"text":"测试分词器"}IK分词器ik分词器是一个标准的中文分词器。可以根据定义的字典对域进行分词,并且支持用户配置自己的字典            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.前言在使用ES进行中文搜索时,分词的效果直接影响搜索的结果。对于没有能力自研分词,或者一般的使用场景,都会使用ik分词器作为分词插件。ik分词器的基本使用可以参考:Elasticsearch中ik分词器的使用 。ik分词器的主要逻辑包括三部分:1)词典:词典的好坏直接影响分词结果的好坏,本文将介绍词典的构建和存储结构 2)词的匹配:有了词典之后,就可以对输入的字符串逐字句和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、引入依赖<dependency>			<groupId>com.janeluo</groupId>			<artifactId>ikanalyzer</artifactId>			<version>2012_u6</version>		</dependency>2、IKUtil工具类import com.asiainfo.biapp.aiop.web.product.config.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、elasticsearch之ik分词器前言在知名的中分分词器中,ik中文分词器的大名可以说是无人不知,elasticsearch有了ik分词器的加持,要了解ik中文分词器,就首先要了解一下它的由来。ik分词器的由来IK Analyzer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。从2006年12月推出1.0版开始, IK Analyzer已经推出了4个大版本。最初,它是以开源项            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、IK分词器简介        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。从2006年12月推出1.0版开始IKAnalyzer已经推出 了3个大版本。最初,它是以开源项目Lucene为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IKAnalyzer3.0则发展            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-02 08:37:36
                            
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            一、什么是ik分词器分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一个匹配操作,默认的中文分词是每个字看成一个词,比如“超级喜欢不经意”会被分为“超”,“级”,“喜”,“欢”,“不”,“经”,“意”这显然是不符合要求的,所以我们需要安装中文分词器ik来解决这个问题。 IK提供了两个分词算法:ik_smart和i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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