# 使用 IK 分词器进行 Java ES 字段查询
在现代搜索引擎的应用中，分词是一项至关重要的技术。尤其是在处理中文文本时，IK 分词器因其出色的效果而受到广泛欢迎。本文将介绍如何在 Java 应用中使用 Elasticsearch（简称 ES）与 IK 分词器来进行字段查询，并提供相应的代码示例。
## 什么是 IK 分词器？
IK 分词器是一个开源的中文分词工具，适用于 Elasti
文章目录一、标准分词器二、IK分词器2.1 下载安装2.2 测试效果2.3 自定义词库 ES的分词器会把我们查询使用的字符串进行分词，同时也会把要查询的目标数据进行分词，然后进行匹配。一、标准分词器ES默认自带的分析器，是标准分词器，针对英文好使，但是针对中文，只能把汉字一个个拆分，不符合中文插叙需求。我们测试下标准分词器，看看标准分词器如何处理 “正在学习elastic search” 这个字
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2023-08-18 15:39:18
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1. ES操作方法1、在可视化界面Kibana上执行代码：GET _search
{
"query": {
"match_all": {}
}
}
PUT /mytest/user/1
{
"name": "xj",
"age": 21,
"sex": 0,
"car": "奥迪a6l"
}
GET /mytest/user/12、使用RESTful创建文档路径
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2023-10-12 12:52:27
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IK中文分词器的安装es中文分词器IK的使用添加一个索引库
PUT /test利用该索引库进行分词测试
GET /test/_analyze{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "我爱你中国"
}分词结果{
"tokens": [
{
"token": "我爱你",
"start_
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2023-08-23 22:48:19
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ELK专栏之IK分词器和Java api操作索引--05中文分词器之IK分词器IK分词器的安装和使用IK分词器的安装IK分词器的基本知识IK分词器的使用IK配置文件IK分词器配置文件自定义词库使用MySQL热更新词库热更新步骤Java API实现索引管理新增索引查询索引删除索引关闭索引开启索引 中文分词器之IK分词器IK分词器的安装和使用GET /_analyze
{
"analyzer":
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2024-07-22 17:25:57
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# Java中的ES ik分词查询介绍
在Java开发中，经常会涉及到对文本进行搜索和分析的需求，而Elasticsearch（ES）作为一款流行的搜索引擎，提供了丰富的功能来支持文本的搜索和分析。其中，ik分词器是一款基于词典的中文分词器，能够很好地处理中文文本的分词需求。本文将介绍如何在Java中使用ES ik分词器进行查询，并通过代码示例演示具体的实现步骤。
## 使用ES ik分词器进
原创
2024-02-25 06:22:06
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IK分词器插件分词：即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字，在搜索时将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词看成一个词，如“李小狼”会被分为“李”，“小”“狼”，这显然是不符合要求的，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ik_max_word，其中ik_smart为最少切分，ik
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2023-08-18 15:56:23
416阅读
一、中文分词ik 注意Elasticsearch版本要对应ik的版本安装方式方式1.开源分词器 Ik 的github：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 下载后放到plugins文件夹里面方式 2.使用命令安装，要对应版本，7.14.1是对应es版本，不一样请自行更改，进入bin目录执行elasticsearc
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2024-03-12 04:31:35
488阅读
## 如何使用ES中的IK分词器查询Java
### 一、整体流程
下面是实现"ES使用IK分词器查询Java"的整体流程：
```mermaid
gantt
title ES使用IK分词器查询Java流程图
section 设置环境
安装IK分词器 :a1, 2022-01-01, 1d
创建ES索引 :a2, after a1
原创
2024-04-20 05:55:55
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平凡也就两个字: 懒和惰; 成功也就两个字: 苦和勤; 优秀也就两个字: 你和我。 跟着我从0学习JAVA、spring全家桶和linux运维等知识，带你从懵懂少年走向人生巅峰，迎娶白富美！ 安装elasticsearch-analysis-ik分词器插件1 什么是ik分词器？text（注意：其他类型是不会被分词的！比如：keyword、date类型等
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2024-03-25 15:31:59
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简介ElasticSearch在倒排索引时会使用内置的分词器（Analyzer）对文本进行分词，而在查询的时候也会使用分词器进行分词后进行检索匹配。常见的分词器自带分词器es自带的分词器有以下几个：名称特点备注standard按词切分，支持多语言小写处理支持中文，采用的方法为单字切分默认分词器Simple按照非字母切分小写处理 Whitespace 空白字符作为分隔符 
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2023-12-07 09:39:39
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沉淀再出发：ElasticSearch的中文分词器ik一、前言 为什么要在elasticsearch中要使用ik这样的中文分词呢，那是因为es提供的分词是英文分词，对于中文的分词就做的非常不好了，因此我们需要一个中文分词器来用于搜索和使用。二、IK分词器的安装和使用 2.1、安装ik 我们可以从官方github上下载该插件，我们下载对应于我们使用的e
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2024-03-25 12:33:33
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（基于es5.4）先喵几眼github，按照步骤安装好分词器 link:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik复习一下常用的操作1.查看集群健康状况
GET /_cat/health?v&pretty
2.查看my_index的mapping和setting的相关信息
GET /my_index?pretty
3.查看所有的
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2023-09-06 16:36:55
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之前我们创建索引，查询数据，都是使用的默认的分词器，分词效果不太理想，会把text的字段分成一个一个汉字，然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词，所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了。第一： 下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases ，这里你需要根据你的Es的版本来下载对应版本的IK，这里我使用
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2024-05-28 17:31:25
1860阅读
# ES IK分词在Java中的应用
在自然语言处理（NLP）领域，分词是一个至关重要的步骤，尤其在处理中文文本时，这是因为中文没有像英语那样的空格来标识单词的边界。在Java开发环境中，使用ES（Elasticsearch）和IK分词器可以非常方便地实现中文分词的功能。本文将介绍如何在Java中使用ES的IK分词器，并提供相应的代码示例。
## 什么是ES和IK分词器？
Elasticse
1 简介 ES默认的分词器对中文分词并不友好，所以我们一般会安装中文分词插件，以便能更好的支持中文分词检索。 而ES的中文分词器中，最流行的是IK分词器 IK分词器在是一款基于词典和规则的中文分词器。这里讲解的IK分词器是独立于Elasticsearch、Lucene、Solr，可以直接用在java代码中的部分。实际工作中IK分词器一般都是集成到Solr和Elasticsearc
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2023-07-25 08:59:39
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ES分词器作用ES分词器可在索引创建之前将字段拆分为对应词元，用于建立对应倒排索引；查询时将查询关键词根据指定分词器进行分词，然后进行索引数据查询；ES内置分词器介绍.xmindES分词器组成ES分词器包含三部分：char_filter：在分词之前对原字段字符进行过滤tokenizer，对输入文本进行处理，拆分成各个词元fliter，后置处理器，tokenizer拆分词元之后，filter进行后续
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2023-07-11 13:21:34
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linux elasticsearch以及ik分词器的安装说明 使用版本为7.9.0版本的elasticsearch以及ik分词器插件，非集群模式。准备工作 下载elasticsearch安装包以及ik分词器编译好的zip包，将相关包上传至服务器安装es 新建安装目录elasticsearch目录，解压elasticsearch-7.9.0-linux-x86_64.tar.gz包，进入解压后文件
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2024-07-04 19:37:47
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文章目录IK 中文分词器测试自定义词典ES 搜索语法keyword 和 text 的区别测试过滤搜索结果结果分页与排序逻辑查询区间查询结果高亮 ES 作为一个搜索引擎，拥有高效且功能齐全搜索算法，这一期我们来了解一下其细节。IK 中文分词器ES 并不支持中文词语的切割，当使用中文时，我们输入的词汇会被切割成一个个单子，而不能组成我们想要的词语。幸运的是，ES 人性化的支持各种插件的安装，通过安装
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2024-03-16 17:00:36
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目录一、ik分词器1.1 指定ik分词器1.2 使用ik分词器二、批量操作文档2.1 脚本实现2.2 api实现三、查询(重点)3.1 matchAll3.1.1 脚本使用3.1.1 api使用3.2 termQuery3.2.1 脚本使用 3.2.2 api使用3.3 matchQuery 3.3.1 脚本使用3.3.2 api使用3.4 模糊
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2024-09-02 10:58:32
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