在Elasticsearch中，IK分词器是一个非常流行的中文分词插件，它支持两种分词模式：
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IK-MAX-WORD：这种模式会将文本最大程度地切分成独立的词汇。它主要通过条件随机场(Conditional Random Field, CRF)模型来识别词汇边界，然后使用动态规划寻找最优的词段划分。
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IK-SMART：这种模式结合了理解歧义和未知词的算法，对文本进行词典分词的同时，也会智能识别词汇的边界，从而提高分词的准确性。
分词词典（Dictionary）对这两种模式都是有效的，但是它们处理词典的方式略有不同：
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IK-MAX-WORD：在词典中定义的词汇会被识别出来，但不会影响分词的最大化扩展。即使词典中有定义，IK-MAX-WORD模式仍然会尝试将文本切分成更多的词汇。
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IK-SMART：词典中的词汇会被用来提高分词的准确性，词典中的词汇边界会被优先考虑，从而可能减少不必要的扩展。
在两种模式下，词典都是分词过程中的重要参考，但它们在面对复杂文本时的策略和效果会有所不同。IK-SMART模式更注重词典的准确性和歧义处理，而IK-MAX-WORD模式则更注重词汇的最大化。
为了充分利用词典，你可能需要根据你的具体需求和文本类型来选择最合适的分词模式，并可能需要对词典进行一些调整或优化。例如，如果你的文本中有很多专有名词或技术术语，使用IK-SMART模式可能会更有效地识别这些词汇。
在Elasticsearch的IK分词器配置中，你可以这样指定词典：
PUT /my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"ik_max_word": {
"type": "ik",
"use_smart": false // 关闭智能分词，使用IK-MAX-WORD模式
},
"ik_smart": {
"type": "ik",
"use_smart": true // 开启智能分词，使用IK-SMART模式
}
}
}
}
}
在这个配置中，ik_max_word 分析器用于IK-MAX-WORD模式，而 ik_smart 分析器用于IK-SMART模式。你可以根据需要选择使用哪种分析器。
二. 最佳实践
两种分词器使用的最佳实践是：索引时用ik_max_word，在搜索时用ik_smart。
即：索引时最大化的将文章内容分词，搜索时更精确的搜索到想要的结果。
