ElasticSearch7.3 学习之倒排索引揭秘及初识分词器(Analyzer)

本文主要是介绍ElasticSearch7.3 学习之倒排索引揭秘及初识分词器(Analyzer)，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

一、倒排索引

1. 构建倒排索引

例如说有下面两个句子doc1，doc2

doc1：I really liked my small dogs, and I think my mom also liked them.
doc2：He never liked any dogs, so I hope that my mom will not expect me to liked him.

首先进行英文分词，这个阶段就是初步的倒排索引的建立

接下来就是搜索，假如说搜索为关键词为"mother like little dog"，把关键词分词为mother like little dog四个词进行搜索，会发现搜不出来结果。这不是我们想要的结果。但是对于mom来说，它与mother互为同义词。在我们人类看来这两个词代表的意思就是一样。所以能想到的操作就是能不能让这两个词代表的含义一样呢？这就是对词语进行标准化操作了。

2. 重建倒排索引

normalization正规化，建立倒排索引的时候，会执行一个操作，也就是说对拆分出的各个单词进行相应的处理，以提升后面搜索的时候能够搜索到相关联的文档的概率。比如说时态的转换，单复数的转换，同义词的转换，大小写的转换等

mom ―> mother
liked ―> like
small ―> little
dogs ―> dog

重新建立倒排索引，加入normalization，重建后的倒排索引如下

3. 重新搜索

再次用mother liked little dog搜索，就可以搜索到了。对搜索条件经行分词 normalization

mother -》mom
liked -》like
little -》small
dog -》dogs

这样的话doc1和doc2都会搜索出来

二、分词器 analyzer

1. 什么是分词器 analyzer

作用：简单来说就是切分词语。给你一段句子，然后将这段句子拆分成一个一个的单个的单词，同时对每个单词进行normalization（时态转换，单复数转换）

normalization的好处就是提升召回率（recall）

recall：搜索的时候，增加能够搜索到的结果的数量

analyzer 组成部分：

1. character filter：在一段文本进行分词之前，先进行预处理，比如说最常见的就是，过滤html标签（hello --> hello），& --> and（I&you --> I and you）
2. tokenizer：分词，hello you and me --> hello, you, and, me
3. token filter：lowercase（小写转换），stop word（去除停用词），synonym（同义词处理），例如：dogs --> dog，liked --> like，Tom --> tom，a/the/an --> 干掉，mother --> mom，small --> little

一个分词器，很重要，将一段文本进行各种处理，最后处理好的结果才会拿去建立倒排索引。

2. 内置分词器的介绍

例句：Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)

standard analyzer标准分词器：set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5（默认的是standard）

simple analyzer简单分词器：set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans

whitespace analyzer：Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)

language analyzer（特定的语言的分词器，比如说，english，英语分词器）：set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5

官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/analysis-analyzers.html

三、测试分词器

GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Text to analyze 80"
}

返回值：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "text",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "to",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "analyze",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 15,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "80",
      "start_offset" : 16,
      "end_offset" : 18,
      "type" : "<NUM>",
      "position" : 3
    }
  ]
}

token：实际存储的term 关键字

position：在此词条在原文本中的位置

start_offset/end_offset：字符在原始字符串中的位置

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