Elasticsearch 8.X 复杂分词搞不定,怎么办?
1、实战问题
球友提问：我想停用所有纯数字的分词 ， 官网上的这个方法好像对ik分词器无效！
有没有什么别的方法啊， chart gpt 说分词可以用正则匹配 但是测试好像是不行的 我的es版本是 8.5.3。
2、进一步沟通后，得到问题最精准描述
我的查询内容可能是："北京市海淀区清华园10栋105"，ik_smart 中文分词结果为：“北京市”、“海淀区”、“清华园”、“10栋”、105。
用户期望：只想把分词后，是纯数字的排除掉。也就是说：期望最终分词结果为：“北京市”、“海淀区”、“清华园”、“10栋”。
更进一步说：10栋是个分词，用户期望检索分词结果：“10栋”。但是105的意义不大，用户期望分词阶段把类似“105”的纯数字分词单元去掉。
3、解决方案探讨
有没有现成分词器可以满足用户的需求呢？目前看，没有！
那怎么办？只能自定义分词器。咱们之前讲过，自定义分词器核心就如下图三部分组成。
三部分含义 如下，结合上面的图会更好理解。
| 部分 | 含义 |
|---|---|
| Character Filter | 在分词之前对原始文本进行处理，例如去除 HTML 标签，或替换特定字符。 |
| Tokenizer | 定义如何将文本切分为词条或 token。例如，使用空格或标点符号将文本切分为单词。 |
| Token Filter | 对 Tokenizer 输出的词条进行进一步的处理，例如转为小写、去除停用词或添加同义词。 |
Character Filter 和 Token Filter 的区别如下：
它俩在 Elasticsearch 中都是文本预处理的组件，但它们的处理时机和目标略有不同：
| 属性 | Character Filter | Token Filter |
|---|---|---|
| 处理时机 | 在 Tokenizer 之前 | 在 Tokenizer 之后 |
| 作用对象 | 原始字符序列 | 词条或 token |
| 主要功能 | 预处理文本，如去除 HTML、转换特定字符 | 对词条进行处理，如转为小写、去除停用词、应用同义词、生成词干等 |
| 输出 | 修改后的字符序列 | 处理后的词条列表 |
本质区别：Character Filter 针对原始的字符级别进行处理，而 Token Filter 针对分词后的词项级别进行处理。
到此为止，再看用户的需求，期望分词后去掉“数字”。那也就是在分词后的 Token filter 处理为上乘方案。
Token filter 怎么处理呢？考虑数字级别统一处理的正则表达式，数字的正则为：“^[0-9]+$”。
^[0-9]+$ 可以被分解为几个部分来解读：
- ^：这个符号表示匹配的起始位置。也就是说，匹配的内容必须从目标字符串的开头开始。
- [0-9]：这是一个字符类。它匹配从 0 到 9 的任何一个数字字符。
- +：这是一个量词。它表示前面的内容（在这里是 [0-9] 字符类）必须出现一次或多次。
- $：这个符号表示匹配的结束位置。也就是说，匹配的内容必须直到目标字符串的结尾。
所以，整体上，这个正则表达式的含义是：字符串的开头到结尾之间只包含一到多个数字字符，并且没有其他任何字符。
例如：
- "123" 符合该正则。
- "0123" 也符合。
- "abc"、"123a" 或 "a123" 都不符合。
一句话，该正则表达式基本达到用户的需求。
实际实现的时候我们发现，对应 filter 环节的："pattern_replace-tokenfilter"过滤器。该过滤会实现字符级别的替换，我们可以将正则匹配的数字替换为某个字符，比如“”空格字符。
但，还没有达到要求，空格字符用户期望是剔除。这时候，我们又得考虑“”空格如何剔除。
查阅 filter 官方文档知道，有个“analysis-length-tokenfilter”的过滤器，将最小长度设置为1，就能过滤掉长度为0的空格字符。
自此，方案初步敲定。
4、敲定和初步验证解决方案
经过上述的讨论。我们分三步走战略。
- step 0: 分词器依然选择 ik_smart，和用户需求高度一致。
- step 1：找出数值数据，使用正则过滤 "pattern_replace filter” 实现。==> 正则表达式 ^[0-9]+$ 替换为特定的字符==> ""。
- Step 2: 删除空格，借助 length filter 实现。==> lenth > 1 小范围验证一下：
GET /_analyze
{
"tokenizer": "ik_smart",
"filter": [
{
"type": "pattern_replace",
"pattern": "^[0-9]+$",
"replacement": ""
},
{
"type": "length",
"min": 1
}
],
"text": "11111111北京市10522222海淀区1053333清华园10栋105"
}
在将输入文本复杂化处理后，分词结果依然能达到预期。
5、实操实现自定义分词
有了前面的初步实现，自定义分词就变得容易。
DELETE my-index-20230811-000002
PUT my-index-20230811-000002
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_custom_analyzer": {
"tokenizer": "ik_smart",
"filter": [
"regex_process",
"remove_length_lower_1"
]
}
},
"filter": {
"regex_process": {
"type": "pattern_replace",
"pattern": "^[0-9]+$",
"replacement": ""
},
"remove_length_lower_1": {
"type": "length",
"min": 1
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"address":{
"type":"text",
"analyzer": "my_custom_analyzer"
}
}
}
}
POST my-index-20230811-000002/_analyze
{
"text": [
"1111北京市3333海淀区444444清华园10栋105"
],
"analyzer": "my_custom_analyzer"
}
索引定义解读如下：
| 部分 | 子部分 | 名称 | 描述 |
|---|---|---|---|
| Settings | Analyzer | my_custom_analyzer |
使用的分词器: ik_smart - 使用的过滤器: regex_process , remove_length_lower_1 |
| Settings | Filter | regex_process |
类型: pattern_replace 匹配全数字的模式，并替换为空字符串 |
| Settings | Filter | remove_length_lower_1 |
类型: length 确保仅保留长度大于或等于1的词条 |
| Mappings | Properties | address |
类型: text 使用的分析器: my_custom_analyzer |
上 述配置的主要目的是：创建一个自定义的analyzer，该analyzer可以处理中文文本，将纯数字的token替换为空，并确保分析结果中不包含空token。
最终结果如下，达到预期效果。
6、小结
当传统默认分词不能达到我们特定的、复杂的需求的时候，记得还有一招：自定义分词。
自定义分词记住三部分组成后，拆解一下复杂问题的需求，问题就会迎刃而解。
视频解读如下：
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7、参考
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-overview.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-length-tokenfilter.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-pattern_replace-tokenfilter.html
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