IK-SMART:词典中的词汇会被用来提高分词的准确性,词典中的词汇边界会被优先考虑,从而可能减少不必要的扩展。 在两种模式下,词典都是分词过程中的重要参考,但它们在面对复杂文本时的策略和效果会有所不同。IK-SMART模式更注重词典的准确性和歧义处理,而IK-MAX-WORD模式则更注重词汇的最大化。 为了充分利用词典,你...
看到两个分词器的区别了吧,因为华为手机是一个词,所以ik_smart不再细粒度分了。 此时,我们可以在索引时使用 ik_max_word,在搜索时用ik_smart。 当输入 华为手机 关键字,只搜索到 包含华为手机的信息,符合用户要求。 如果我想将包含华为 这个词的信息也搜索出来怎么办呢? 那就输入 “华为 华为手机”(注意华为...
区别 ik_smart:分词的时候只分一次,句子里面的每个字只会出现一次 ik_max_word:句子的字可以反复出现。 只要在词库里面出现过的 就拆分出来。如果没有出现的单字。如果已经在词里面出现过,那么这个就不会以单字的形势出现 例如:对于文本"湖南省常德市" 使用ik_smart 模式分词 使用ik_max_word 模式分词 最佳实践...
ik_max_word: Performs the finest-grained segmentation of the text. For example, it will segment "中华人民共和国国歌" into "中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌", exhaustively generating various possible combinations, suitable for Term Query. ik_s...
ik_max_word 插件会最细粒度分词 GET _analyze { "analyzer":"ik_max_word", "text":"中华人民共和国大会堂" } 结果为 { "tokens": [ { "token": "中华人民共和国", "start_offset": 0, "end_offset": 7, "type": "CN_WORD", "position": 0 ...
我自定义了两个 analyzer,一个使用 ik_max_word 最为 tokenizer,另一个使用 ik_smart 作为 tokenizer,其他设置完全相同,大概如下: { analyzer : { ik_analyzer_synonyms_max_word : { type : 'custom', tokenizer : 'ik_max_word', filter : [ 'ik_synonyms_graph_filt
根据IK的文档,二者区别如下: ·ik_max_word:会将文本做最细粒度的拆分,例如「中华人民共和国国歌」会被拆分为「中华人民共和国、中华人民 IK分词器 /plugins 目录下。 (3)重新启动elasticsearch,即可加载IK分词器IK分词器测试IK提供了两个分词算法ik_smart和ik_max_word其中ik_smart为最少切分,ik_max_word为最...
GET product/_analyze { "text": ["美国皓齿美白1次"], "analyzer": "ik_smart" } { "tokens": [ { "token": "美国", "start_offset": 0, "end_offset": 2, "type": "CN_WORD", "position": 0 }, { "token": "皓齿", "start_offset": 2, "end_offset": 4, "type": "CN...
keyword和text区别: keyword:会被当做一个词条,不会再进行分词。可以被用来检索过滤、排序和聚合。keyword 类型字段只能用本身来进行检索。 text:可以进行分词,可以用来索引长文本,将文本分析后进行分词并给分词后的词条建立索引,text 数据类型不能用来排序和聚合。
这两个方法的区别在于返回值,每一个分词器都可能有多种分词模式,每种模式的分词结果都可能不相同,第一个方法忽略分词器模式,返回所有模式的所有不重复分词结果,第二个方法返回每一种分词器模式及其对应的分词结果。 在这里,需要注意的是我们使用了Java8中的新特性默认方法,并使用stream把一个map的value转换为不重复...