分词器介绍：
在使用 Elasticsearch 搜索中文信息时，Elasticsearch 默认将中文切分为单个汉字，对于常见的人名、地名、机构名等则无法优雅的处理，此时就需要用到一些中文分词器，常见的分词器如下：
- Standard 默认分词器
- IK 中文分词器
- Pinyin 分词器
- Smart Chinese 分词器
- Hanlp 中文分词器
中文分词器比较：
分词器 |
分词结果 |
查全率 |
查准率 |
查询性能 |
默认 standard |
南/京/市/长/江/大/桥 |
高 |
低 |
低 |
IK 分词器 ik_max_word |
南京市/南京/市长/长江大桥/长江/大桥 |
高 |
中 |
高 |
IK 分词器 ik_smart |
南京市/长江大桥 |
低 |
高 |
高 |
Smart Chinese 分词器 |
南京市/长江/大桥 |
低 |
高 |
高 |
Hanlp 中文分词器 |
南京市/长江大桥 |
低 |
高 |
高 |
Pinyin 分词器 |
南京市长江大桥/njscjdq/nan/jing/shi/chang/jiang/da/qiao |
高 |
高 |
中 |
- Standard 默认分词器，对单个字符进行切分，查全率高，准确度较低
- IK 分词器 ik_max_word：查全率高，性能也较高，是业务中普遍采用的中文分词器
- IK 分词器 ik_smart：切分颗粒度较粗，查全率不高，但是查准率、查询性能较高
- Smart Chinese 分词器：查准率、查询性能较高
- Hanlp 中文分词器：切分颗粒度较粗，查准率较高
- Pinyin 分词器：针对汉字拼音进行的分词器，与上面介绍的分词器稍有不同，在用拼音进行查询时查全率准确度较高
下面详细介绍下各种分词器，对同一组汉语进行分词的结果对比，方便大家在实际使用中参考。
Standard 默认分词器
GET _analyze { "text": "南京市长江大桥", "tokenizer": "standard" } #返回结果 { "tokens" : [ { "token" : "南" }, { "token" : "京", }, { "token" : "市", }, { "token" : "长", }, { "token" : "江", }, { "token" : "大", }, { "token" : "桥", } ] }
默认分词器处理中文是按照单个汉字进行切割，不能很好的理解中文词语的含义，在实际项目使用中很少会使用默认分词器来处理中文。
IK 中文分词器：
插件下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
（注意必须下载和使用的 Elasticsearch 匹配的版本）
1. 执行插件安装命令：
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.10.0/elasticsearch-analysis-ik-7.10.0.zip2. 重启 ES 即生效
IK 分词器包含：ik_smart 以及 ik_max_word 2种分词器，都可以用在 索引和查询阶段。
创建一个索引，里面包含2个字段:
- 字段 max_word_content 使用 ik_max_word 分词器处理;
- 字段 smart_content 采用 ik_smart 分词器处理;
分别对比下执行结果:
#创建索引 PUT /analyze_chinese { "mappings": { "properties": { "max_word_content": { "type": "text", "analyzer": "ik_max_word", "search_analyzer": "ik_max_word" }, "smart_content": { "type": "text", "analyzer": "ik_smart", "search_analyzer": "ik_smart" } } } } #添加测试数据 POST analyze_chinese/_bulk {"index":{"_id":1}} {"max_word_content":"南京市长江大桥","smart_content":"我是南京市民"} # ik_max_word 查询分析器解析结果 POST _analyze { "text": "南京市长江大桥", "analyzer": "ik_max_word" } #返回结果 { "tokens" : [ { "token" : "南京市", }, { "token" : "南京", }, { "token" : "市长", }, { "token" : "长江大桥", }, { "token" : "长江", }, { "token" : "大桥", } ] } #ik_smart POST _analyze { "text": "南京市长江大桥", "analyzer": "ik_smart" } #返回结果 { "tokens" : [ { "token" : "南京市", }, { "token" : "长江大桥", } ] }
通过以上分析，ik_smart 显然分词的颗粒度较粗，而 ik_max_word 颗粒度较细
通过 DSL 来验证查询
POST analyze_chinese/_search { "query": { "match": { "smart_content": "南京市" } } } #返回结果 "hits" : { "total" : { "value" : 0, "relation" : "eq" }, "max_score" : null, "hits" : [ ] }
未匹配到记录，因为 “我是南京市民” 经过分词处理后并不包含 “南京市” 的 token，那通过 “南京” 搜索呢？
POST analyze_chinese/_search { "query": { "match": { "smart_content": "南京" } } } #返回结果 "hits" : [ { "_source" : { "max_word_content" : "南京市长江大桥", "smart_content" : "我是南京市民" } } ]
经过 ik_max_word 分词处理器处理之后的 max_word_content 字段效果呢？
POST analyze_chinese/_search { "query": { "match": { "max_word_content": "南京" } } } #返回结果 "hits" : [ { "_source" : { "max_word_content" : "南京市长江大桥", "smart_content" : "我是南京市民" } } ] #使用 南京市 查询 POST analyze_chinese/_search { "query": { "match": { "max_word_content": "南京市" } } } #返回结果 "hits" : [ { "_source" : { "max_word_content" : "南京市长江大桥", "smart_content" : "我是南京市民" } } ]
可以看到，由于 “南京市长江大桥” 经过 ik_max_word 分词器处理后，包含 “南京市” token，所以都可以查询到。
IK 分词器总结：
- ik_max_word 分词颗粒度小，查全率高，满足业务场景更丰富
- ik_smart 分词器颗粒度较粗，满足查准要求高的业务
pinyin 分词器
首先，下载 pinyin 分词器插件：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin
本地编译并打包后，上传到 ES 安装目录下的 plugins 下并解压，然后重启 ES，重启后查看是否安装成功：
./bin/elasticsearch-plugin list ik pinyin
可以看到 pinyin 插件已经安装成功
PUT /analyze_chinese_pinyin/ { "settings" : { "analysis" : { "analyzer" : { "pinyin_analyzer" : { "tokenizer" : "my_pinyin" } }, "tokenizer" : { "my_pinyin" : { "type" : "pinyin", "keep_separate_first_letter" : false, "keep_full_pinyin" : true, "keep_original" : true, "limit_first_letter_length" : 16, "lowercase" : true, "remove_duplicated_term" : true } } } } } GET /analyze_chinese_pinyin/_analyze { "text": ["南京市长江大桥"], "analyzer": "pinyin_analyzer" } #返回结果 { "tokens" : [ { "token" : "nan", }, { "token" : "南京市长江大桥", }, { "token" : "njscjdq", }, { "token" : "jing", }, { "token" : "shi", }, { "token" : "chang", }, { "token" : "jiang", }, { "token" : "da", }, { "token" : "qiao", } ] } #设置测试数据 POST analyze_chinese_pinyin/_bulk {"index":{"_id":1}} {"name":"南京市长江大桥"} #根据拼音查询 njscjdq POST analyze_chinese_pinyin/_search { "query": { "match": { "name.pinyin": "njscjdq" } } } #返回结果 "hits" : [ { "_source" : { "name" : "南京市长江大桥" } } ] #通过 nan 查询 POST analyze_chinese_pinyin/_search { "query": { "match": { "name.pinyin": "nan" } } } #返回结果 "hits" : [ { "_source" : { "name" : "南京市长江大桥" } } ]
因为 南京长江大桥 经过 pinyin_analyzer 分词器分词后，包含 nan 和 njscjdq 所以都能匹配查询到记录
Smart Chinese Analysis
参考：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/plugins/current/analysis-smartcn.html
Smart Chinese Analysis 插件将 Lucene 的智能中文分析模块集成到 Elasticsearch 中，
提供了中文或中英文混合文本的分析器。该分析器使用概率知识来找到简体中文文本的最佳分词。文本首先被分解成句子，然后每个句子被分割成单词。
此插件必须在每个节点上安装且需要重启才生效，此插件提供了 smartcn 分析器、smartcn_tokenizer tokenizer 等。
/bin/elasticsearch-plugin install analysis-smartcn -> Installing analysis-smartcn -> Downloading analysis-smartcn from elastic [=================================================] 100% -> Installed analysis-smartcn
同样执行查看已安装插件的列表
./bin/elasticsearch-plugin list analysis-smartcn ik pinyin
安装成功后，需要重启 ES 以便插件生效
POST _analyze { "analyzer": "smartcn", "text":"南京市长江大桥" } #返回结果 { "tokens" : [ { "token" : "南京市", }, { "token" : "长江", }, { "token" : "大桥", } ] }
hanlp 中文分词器
安装插件：
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/KennFalcon/elasticsearch-analysis-hanlp/releases/download/v7.10.0/elasticsearch-analysis-hanlp-7.10.0.zip安装后查看插件安装情况，安装成功后也同样需要重启 ES
./bin/elasticsearch-plugin list analysis-hanlp analysis-smartcn ik pinyin
GET _analyze { "text": "南京市长江大桥", "tokenizer": "hanlp" } #返回结果 { "tokens" : [ { "token" : "南京市", }, { "token" : "长江大桥", } ] }
小结：
通过以上比较，没有哪一种分词器能处理各种不同的场景需求，在实际业务开发中，要根据不同的业务场景、不同的字段设置不同的分词器，以满足实际业务的需要。