这篇文章主要来介绍下什么是 analysis ，什么是分词器，以及 elasticsearch 自带的分词器是怎么工作的，最后会介绍下中文分词是怎么做的。

首先来说下什么是 analysis：

什么是 analysis？

顾名思义，文本分析就是把全文本转换成一系列单词（term/token）的过程，也叫分词。在 es 中，analysis 是通过分词器（analyzer） 来实现的，可使用 es 内置的分析器或者按需定制化分析器。

举一个分词简单的例子：比如你输入 mastering elasticsearch，会自动帮你分成两个单词，一个是 mastering，另一个是 elasticsearch，可以看出单词也被转化成了小写的。

再简单了解了 analysis 与 analyzer 之后，让我们来看下分词器的组成：

分词器的组成

分词器是专门处理分词的组件，分词器由以下三部分组成：

character filters：针对原始文本处理，比如去除 html 标签
tokenizer：按照规则切分为单词，比如按照空格切分
token filters：将切分的单词进行加工，比如大写转小写，删除 stopwords，增加同义语

分词器的组成

同时 analyzer 三个部分也是有顺序的，从图中可以看出，从上到下依次经过 character filters，tokenizer 以及 token filters，这个顺序比较好理解，一个文本进来肯定要先对文本数据进行处理，再去分词，最后对分词的结果进行过滤。

其中，es 内置了许多分词器：

standard analyzer - 默认分词器，按词切分，小写处理
simple analyzer - 按照非字母切分（符号被过滤），小写处理
stop analyzer - 小写处理，停用词过滤（the ，a，is）
whitespace analyzer - 按照空格切分，不转小写
keyword analyzer - 不分词，直接将输入当做输出
pattern analyzer - 正则表达式，默认 \w+
language - 提供了 30 多种常见语言的分词器
customer analyzer - 自定义分词器

接下来会对以上分词器进行讲解，在讲解之前先来看下很有用的 api：_analyzer api：

analyzer api

它可以通过以下三种方式来查看分词器是怎么样工作的：

直接指定 analyzer 进行测试

get _analyze
{
    "analyzer": "standard",
    "text" : "mastering elasticsearch , elasticsearch in action"
}

指定索引的字段进行测试

post books/_analyze
{
    "field": "title",
    "text": "mastering elasticesearch"
}

自定义分词进行测试

post /_analyze
{
    "tokenizer": "standard", 
    "filter": ["lowercase"],
    "text": "mastering elasticesearch"
}

再了解了 analyzer api 后，让我们一起看下 es 内置的分词器：

es 分词器

首先来介绍下 stamdard analyzer 分词器：

stamdard analyzer

它是 es 默认的分词器，它会对输入的文本按词的方式进行切分，切分好以后会进行转小写处理，默认的 stopwords 是关闭的。

下面使用 kibana 看一下它是怎么样进行工作的，在 kibana 的开发工具（dev tools）中指定 analyzer 为 standard，并输入文本 in 2020, java is the best language in the world.，然后我们运行一下：

get _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "in 2020, java is the best language in the world."
}

运行结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "in",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<alphanum>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "2020",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<num>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "<alphanum>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "is",
      "start_offset" : 14,
      "end_offset" : 16,
      "type" : "<alphanum>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "the",
      "start_offset" : 17,
      "end_offset" : 20,
      "type" : "<alphanum>",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "best",
      "start_offset" : 21,
      "end_offset" : 25,
      "type" : "<alphanum>",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "language",
      "start_offset" : 26,
      "end_offset" : 34,
      "type" : "<alphanum>",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "in",
      "start_offset" : 35,
      "end_offset" : 37,
      "type" : "<alphanum>",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "the",
      "start_offset" : 38,
      "end_offset" : 41,
      "type" : "<alphanum>",
      "position" : 8
    },
    {
      "token" : "world",
      "start_offset" : 42,
      "end_offset" : 47,
      "type" : "<alphanum>",
      "position" : 9
    }
  ]
}

可以看出是按照空格、非字母的方式对输入的文本进行了转换，比如对 java 做了转小写，对一些停用词也没有去掉，比如 in。

其中 token 为分词结果；start_offset 为起始偏移；end_offset 为结束偏移；position 为分词位置。

下面来看下 simple analyzer 分词器：

simple analyzer

它只包括了 lower case 的 tokenizer，它会按照非字母切分，非字母的会被去除，最后对切分好的做转小写处理，然后接着用刚才的输入文本，分词器换成 simple 来进行分词，运行结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "in",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "word",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "is",
      "start_offset" : 14,
      "end_offset" : 16,
      "type" : "word",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "the",
      "start_offset" : 17,
      "end_offset" : 20,
      "type" : "word",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "best",
      "start_offset" : 21,
      "end_offset" : 25,
      "type" : "word",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "language",
      "start_offset" : 26,
      "end_offset" : 34,
      "type" : "word",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "in",
      "start_offset" : 35,
      "end_offset" : 37,
      "type" : "word",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "the",
      "start_offset" : 38,
      "end_offset" : 41,
      "type" : "word",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "world",
      "start_offset" : 42,
      "end_offset" : 47,
      "type" : "word",
      "position" : 8
    }
  ]
}

从结果中可以看出，数字 2020 被去除掉了，说明非字母的的确会被去除，所有的词也都做了小写转换。

现在，我们来看下 whitespace analyzer 分词器：

whitespace analyzer

它非常简单，根据名称也可以看出是按照空格进行切分的，下面我们来看下它是怎么样工作的：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "in",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "2020,",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "word",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "word",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "is",
      "start_offset" : 14,
      "end_offset" : 16,
      "type" : "word",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "the",
      "start_offset" : 17,
      "end_offset" : 20,
      "type" : "word",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "best",
      "start_offset" : 21,
      "end_offset" : 25,
      "type" : "word",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "language",
      "start_offset" : 26,
      "end_offset" : 34,
      "type" : "word",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "in",
      "start_offset" : 35,
      "end_offset" : 37,
      "type" : "word",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "the",
      "start_offset" : 38,
      "end_offset" : 41,
      "type" : "word",
      "position" : 8
    },
    {
      "token" : "world.",
      "start_offset" : 42,
      "end_offset" : 48,
      "type" : "word",
      "position" : 9
    }
  ]
}

可以看出，只是按照空格进行切分，2020 数字还是在的，java 的首字母还是大写的，, 还是保留的。

接下来看 stop analyzer 分词器：

stop analyzer

它由 lowe case 的 tokenizer 和 stop 的 token filters 组成的，相较于刚才提到的 simple analyzer，多了 stop 过滤，stop 就是会把 the，a，is 等修饰词去除，同样让我们看下运行结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "word",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "best",
      "start_offset" : 21,
      "end_offset" : 25,
      "type" : "word",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "language",
      "start_offset" : 26,
      "end_offset" : 34,
      "type" : "word",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "world",
      "start_offset" : 42,
      "end_offset" : 47,
      "type" : "word",
      "position" : 8
    }
  ]
}

可以看到 in is the 等词都被 stop filter过滤掉了。

接下来看下 keyword analyzer：

keyword analyzer

它其实不做分词处理，只是将输入作为 term 输出，我们来看下运行结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "in 2020, java is the best language in the world.",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 48,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    }
  ]
}

我们可以看到，没有对输入文本进行分词，而是直接作为 term 输出了。

接下来看下 pattern analyzer：

pattern analyzer

它可以通过正则表达式的方式进行分词，默认是用 \w+ 进行分割的，也就是非字母的符合进行切分的，由于运行结果和 stamdard analyzer 一样，就不展示了。

language analyzer

es 为不同国家语言的输入提供了 language analyzer 分词器，在里面可以指定不同的语言，我们用 english 进行分词看下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "2020",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<num>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "<alphanum>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "best",
      "start_offset" : 21,
      "end_offset" : 25,
      "type" : "<alphanum>",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "languag",
      "start_offset" : 26,
      "end_offset" : 34,
      "type" : "<alphanum>",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "world",
      "start_offset" : 42,
      "end_offset" : 47,
      "type" : "<alphanum>",
      "position" : 9
    }
  ]
}

可以看出 language 被改成了 languag，同时它也是有 stop 过滤器的，比如 in,is 等词也被去除了。

最后，让我们看下中文分词：

中文分词

中文分词有特定的难点，不像英文，单词有自然的空格作为分隔，在中文句子中，不能简单地切分成一个个的字，而是需要分成有含义的词，但是在不同的上下文，是有不同的理解的。

比如以下例子：

在这些，企业中，国有，企业，有十个/在这些，企业，中国，有企业，有十个
各国，有，企业，相继，倒闭/各，国有，企业，相继，倒闭
羽毛球，拍卖，完了/羽毛球拍，卖，完了

那么，让我们来看下 icu analyzer 分词器，它提供了 unicode 的支持，更好的支持亚洲语言！

我们先用 standard 来分词，以便于和 icu 进行对比。

get _analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "各国有企业相继倒闭"
}

运行结果就不展示了，分词是一个字一个字切分的，明显效果不是很好，接下来用 icu 进行分词，分词结果如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "各国",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<ideographic>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "有",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<ideographic>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "企业",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "<ideographic>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "相继",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<ideographic>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "倒闭",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "<ideographic>",
      "position" : 4
    }
  ]
}

可以看到分成了各国，有，企业，相继，倒闭，显然比刚才的效果好了很多。

还有许多中文分词器，在这里列举几个：

ik：