Custom Analyzer
当内置分析器不能满足您的需求时,您可以创建一个自定义分析器,采用适当的组合来构建:
- 零个或多个
character filters
- 1个
tokenizer
- 零个或多个
token filters
.
配置
自定义分析器接受以下参数:
- tokenizer 内置或自定义标记器。(必需)
- char_filter 内置或自定义字符过滤器的可选阵列。
- filter 内置或自定义令牌过滤器的可选阵列。
- position_increment_gap 在对文本值数组进行索引时,Elasticsearch在一个值的最后一个项和下一个值中的第一个项之间插入一个假“间隙”,以确保短语查询不匹配来自不同数组元素的两个项。默认值为100。
参数示例
- Character Filter
- HTML Strip Character Filter
- Tokenizer
- Standard Tokenizer
- Token Filters
- Lowercase Token Filter
- ASCII-Folding Token Filter
PUT my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_custom_analyzer": {
"type": "custom", (1)
"tokenizer": "standard",
"char_filter": [
"html_strip"
],
"filter": [
"lowercase",
"asciifolding"
]
}
}
}
}
}
POST my_index/_analyze
{
"analyzer": "my_custom_analyzer",
"text": "Is this <b>déjà vu</b>?"
}
分词结果
[ is, this, deja, vu ]
前面的示例使用了具有默认配置的标记化器、标记过滤器和字符过滤器,但可以创建每个的配置版本并在自定义分析器中使用它们。
下面是一个更复杂的示例,结合了以下内容:
- Character Filter
- Mapping Character Filter, configured to replace :) with happy and :( with sad
- Tokenizer
- Pattern Tokenizer, 配置为在标点符号上拆分
- Token Filters
- Lowercase Token Filter
- Stop Token Filter, 配置为使用预定义的英文停止词列表
PUT my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_custom_analyzer": { (1)
"type": "custom",
"char_filter": [
"emoticons"
],
"tokenizer": "punctuation",
"filter": [
"lowercase",
"english_stop"
]
}
},
"tokenizer": {
"punctuation": { (2)
"type": "pattern",
"pattern": "[ .,!?]"
}
},
"char_filter": {
"emoticons": { (3)
"type": "mapping",
"mappings": [
":) => _happy_",
":( => _sad_"
]
}
},
"filter": {
"english_stop": { (4)
"type": "stop",
"stopwords": "_english_"
}
}
}
}
}
POST my_index/_analyze
{
"analyzer": "my_custom_analyzer",
"text": "I'm a :) person, and you?"
}
- 为索引分配默认自定义分析器my_custom_analysis。此分析器使用自定义标记器、字符过滤器和稍后在请求中定义的标记过滤器。
- 定义自定义标点符号化器。
- 定义自定义表情符号字符筛选器。
- 定义自定义english_stop标记筛选器。