Elasticsearch 中有哪些内置的分词器？

推荐答案

Elasticsearch 中内置的分词器包括以下几种：

1. Standard Analyzer

   • 默认分词器，适用于大多数语言。
   • 基于 Unicode 文本分割算法，支持多种语言的文本处理。

2. Simple Analyzer

   • 将文本按非字母字符分割，并将所有字母转换为小写。

3. Whitespace Analyzer

   • 仅按空白字符（如空格、制表符等）分割文本。

4. Stop Analyzer

   • 类似于 Simple Analyzer，但会过滤掉常见的停用词（如 "the"、"a"、"an" 等）。

5. Keyword Analyzer

   • 将整个输入文本作为一个单独的分词输出，通常用于不分词的字段。

6. Pattern Analyzer

   • 使用正则表达式将文本分割为分词。

7. Language Analyzers

   • 针对特定语言的分词器，如英语、中文、法语等。

8. Fingerprint Analyzer

   • 用于生成文本的指纹，通常用于去重或相似性检测。

本题详细解读

1. Standard Analyzer

Standard Analyzer 是 Elasticsearch 的默认分词器，适用于大多数语言的文本处理。它基于 Unicode 文本分割算法，能够处理多种语言的文本。Standard Analyzer 包含以下组件：

• Tokenizer: 使用标准分词器（Standard Tokenizer）将文本按单词边界分割。
• Token Filters: 包括小写过滤器（Lowercase Token Filter）和停用词过滤器（Stop Token Filter，可选）。

2. Simple Analyzer

Simple Analyzer 将文本按非字母字符分割，并将所有字母转换为小写。它不包含任何 Token Filters，因此适用于简单的文本处理场景。

3. Whitespace Analyzer

Whitespace Analyzer 仅按空白字符（如空格、制表符等）分割文本。它不进行任何大小写转换或停用词过滤，适用于需要保留原始大小写的场景。

4. Stop Analyzer

Stop Analyzer 类似于 Simple Analyzer，但会过滤掉常见的停用词（如 "the"、"a"、"an" 等）。它包含以下组件：

• Tokenizer: 使用标准分词器（Standard Tokenizer）。
• Token Filters: 包括小写过滤器（Lowercase Token Filter）和停用词过滤器（Stop Token Filter）。

5. Keyword Analyzer

Keyword Analyzer 将整个输入文本作为一个单独的分词输出。它通常用于不分词的字段，如 ID、标签等。

6. Pattern Analyzer

Pattern Analyzer 使用正则表达式将文本分割为分词。它允许用户自定义正则表达式来定义分词规则，适用于需要特定分词规则的场景。

7. Language Analyzers

Language Analyzers 是针对特定语言的分词器，如英语、中文、法语等。它们通常包含特定语言的停用词列表和词干提取规则，能够更好地处理特定语言的文本。

8. Fingerprint Analyzer

Fingerprint Analyzer 用于生成文本的指纹，通常用于去重或相似性检测。它通过将文本转换为小写、排序、去重并连接成一个字符串来生成指纹。

这些内置分词器可以根据不同的需求进行选择和配置，以满足各种文本处理场景的需求。