Elasticsearch安装ik中文分词插件(四)

一、IK简介

  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, IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初,它是以开源项目Luence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。从3.0版本开 始,IK发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现。在2012版本中,IK实现了简单的分词 歧义排除算法,标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。

  IK Analyzer 2012特性:

  1. 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“,支持细粒度和智能分词两种切分模式。
  2. 在系统环境:Core2 i7 3.4G双核,4G内存,window 7 64位, Sun JDK 1.6_29 64位 普通pc环境测试,IK2012具有160万字/秒(3000KB/S)的高速处理能力。
  3. 2012版本的智能分词模式支持简单的分词排歧义处理和数量词合并输出。
  4. 采用了多子处理器分析模式,支持:英文字母、数字、中文词汇等分词处理,兼容韩文、日文字符。
  5. 优化的词典存储,更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。特别的,在2012版本,词典支持中文,英文,数字混合词语。

二、配置编译环境

  从Github下载的IK分词是源码包,需要maven环境编译

  1、下载maven

# wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/maven/maven-3/3.3.9/binaries/apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz

  2、解压 

# tar zxf apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz -C /usr/src/

   3、配置环境变量

# vi /etc/profile
    export MAVEN_HOME=/usr/local/apache-maven-3.3.9
    export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin
# source /etc/profile

 

三、安装IK分词插件

  1、下载

    到GitHub上下载适合ElasticSearch版本的IK,地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik;也可以通过git clone https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik,下载分词器源码。

  2、解压编译

# unzip elasticsearch-analysis-ik-master.zip
# cd elasticsearch-analysis-ik-master/
# mvn clean package

  3、复制编译完成的IK分词到elasticsearch的插件路径

# mkdir $elasticsearch/plugins/ik
# cp target/releases/elasticsearch-analysis-ik-1.9.3.zip $elasticsearch/plugins/ik/
# cd $elasticsearch/plugins/ik/
# unzip elasticsearch-analysis-ik-1.9.3.zip 

  4、重启elasticsearch,使ik插件生效

# /etc/init.d/elasticsearch restart

 

 四、ik分词测试

  1、创建一个索引,名为“index”

# curl -XPUT http://localhost:9200/index

  2、为“index”创建mapping

# curl -XPOST http://localhost:9200/index/fulltext/_mapping -d'
{
    "fulltext": {
            "_all": {
            "analyzer": "ik_max_word",
            "search_analyzer": "ik_max_word",
            "term_vector": "no",
            "store": "false"
        },
        "properties": {
            "content": {
                "type": "string",
                "store": "no",
                "term_vector": "with_positions_offsets",
                "analyzer": "ik_max_word",
                "search_analyzer": "ik_max_word",
                "include_in_all": "true",
                "boost": 8
            }
        }
    }
}'

3、测试

# curl 'http://10.10.10.26:9200/index/_analyze?analyzer=ik&pretty=true' -d '{"text":"中华人民共和国国歌"}'

显示如下:

{
  "tokens" : [ {
    "token" : "中华人民共和国",
    "start_offset" : 0,
    "end_offset" : 7,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 0
  }, {
    "token" : "中华人民",
    "start_offset" : 0,
    "end_offset" : 4,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 1
  }, {
    "token" : "中华",
    "start_offset" : 0,
    "end_offset" : 2,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 2
  }, {
    "token" : "华人",
    "start_offset" : 1,
    "end_offset" : 3,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 3
  }, {
    "token" : "人民共和国",
    "start_offset" : 2,
    "end_offset" : 7,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 4
  }, {
    "token" : "人民",
    "start_offset" : 2,
    "end_offset" : 4,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 5
  }, {
    "token" : "共和国",
    "start_offset" : 4,
    "end_offset" : 7,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 6
  }, {
    "token" : "共和",
    "start_offset" : 4,
    "end_offset" : 6,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 7
  }, {
    "token" : "",
    "start_offset" : 6,
    "end_offset" : 7,
    "type" : "CN_CHAR",
    "position" : 8
  }, {
    "token" : "国歌",
    "start_offset" : 7,
    "end_offset" : 9,
    "type" : "CN_WORD",
    "position" : 9
  } ]
}

 

elasticsearch-analysis-ik的Github地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

posted @ 2016-05-23 15:51  Orgliny  阅读(996)  评论(0编辑  收藏  举报