这篇文章给大家介绍elasticsearch中如何使用ik中文分词器，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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1、从 github 上找到和本次 es 版本匹配上的 分词器

# 下载地址
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

2、使用 es 自带的插件管理 elasticsearch-plugin 来进行安装

• 直接从网络地址安装

cd /Users/huan/soft/elastic-stack/es/es02/bin
# 下载插件
./elasticsearch-plugin -v install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.0/elasticsearch-analysis-ik-7.12.0.zip
# 查看插件是否下载成功
./elasticsearch-plugin list

• 从本地安装

cd /Users/huan/soft/elastic-stack/es/es02/bin
# 下载插件(file后面跟的是插件在本地的地址)
./elasticsearch-plugin install file:///path/to/plugin.zip

注意：
如果本地插件的路径中存在空格，需要使用双引号包装起来。

3、重启es

# 查找es进程
jps -l | grep 'Elasticsearch'
# 杀掉es进程
kill pid
# 启动es
/Users/huan/soft/elastic-stack/es/es01/bin/elasticsearch -d -p pid01

三、测试 ik 分词

ik分词器提供了2种分词的模式

1. ik_max_word: 将需要分词的文本做最小粒度的拆分，尽量分更多的词。

2. ik_smart: 将需要分词的文本做最大粒度的拆分。

1、测试默认的分词效果

语句

GET _analyze
{
  "analyzer": "default",
  "text": ["中文分词语"]
}

结果

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "中",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "文",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "分",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "词",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "语",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "",
      "position" : 4
    }
  ]
}

可以看到默认的分词器，对中文的分词完全无法达到我们中文的分词的效果。

2、测试 ik_max_word 的分词效果

语句

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": ["中文分词语"]
}

结果

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "中文",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "分词",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "词语",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    }
  ]
}

可以看到基于ik分词可以达到我们需要的分词效果。

3、测试 ik_smart 的分词效果

语句

GET _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": ["中文分词语"]
}

结果

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "中文",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "分",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "词语",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    }
  ]
}

4、自定义 ik 的启用词和停用词

1、找到 ik 的配置目录

${IK_HOME}/config/analysis-ik
/Users/huan/soft/elastic-stack/es/es01/config/analysis-ik

2、修改 IKAnalyzer.cfg.xml 文件

	IK Analyzer 扩展配置
	
	custom-ext.dic
	 
	custom-stop.dic
	
	
	
	

3、custom-ext.dic 和 custom-stop.dic 的内容

注意：
1、自定义分词的文件必须是UTF-8的编码。

4、配置文件完整路径

5、查看分词结果

5、热更新IK分词

1、修改 IKAnalyzer.cfg.xml 文件，配置远程字典。

 $ cat /Users/huan/soft/elastic-stack/es/es01/config/analysis-ik/IKAnalyzer.cfg.xml                                                                    11.87s    16.48G    2.68 



	IK Analyzer 扩展配置
	
	http://localhost:8686/custom-ext.dic
	
	

注意：
1、此处的 custom-ext.dic 文件在下方将会配置到 nginx中，保证可以访问。

2、http 请求需要返回两个头部(header)，一个是 Last-Modified，一个是 ETag，这两者都是字符串类型，只要有一个发生变化，该插件就会去抓取新的分词进而更新词库。
3、http 请求返回的内容格式是一行一个分词，换行符用 \n 即可。 4、在 nginx 的目录下放置一个 custom-ext.dic 文件

多次修改 custom-ext.dic 文件，可以看到分词的结果也会实时变化，如此就实现了分词的热更新。

关于elasticsearch中如何使用ik中文分词器就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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