• Elasticserch教程(35) ik中文分词器+pinyin拼音分词器+同义词


    1. 前言

    最近上班没啥事做了,因为我在软件外包公司,甲方不给项目了,我们这些外包农民工就陆续从甲方项目出来了。闲来无事,发现上一篇ES博客还是去年9月份写的中文ik分词器 pinyin 首字母 search_as_you_type 组合使用,该篇文章还挖了一个大坑没有填,快一年了,是时候填下坑了。

    2. 期望的效果

    针对股票查询这个特点场景,再结合一般使用者的搜索习惯,暂时确定如下7种期望效果。

    2.1 中文名称

    在这里插入图片描述

    2.2 全称拼音首字母

    在这里插入图片描述

    2.3 中文简称

    在这里插入图片描述

    2.4 简称拼音首字母

    在这里插入图片描述

    2.5 拼音

    在这里插入图片描述

    2.6 中文+拼音

    在这里插入图片描述

    2.7 股票编号

    在这里插入图片描述

    3. 放弃search_as_you_type类型

    上一篇博客Elasticserch教程(34)中介绍了search_as_you_type类型,通过反复的实验验证,感觉search_as_you_type类型并不符合当前的场景,主要是不够灵活,对于简称“中行”、“建行”的支持不好。所以放弃使用它了,转而使用IK分词器 + pinyin分词器
    search_as_you_type类型对“建设银行”的处理如下:

    字段说明
    name按照 mapping 中的配置进行分析。 如果未配置分析器,则使用索引的默认分词器
    name ._2gram用大小为 2 的 shingle token filter 分词器进行分词
    name ._3gram用大小为 3 的 shingle token filter 分词器进行分词
    name ._index_prefix用 edge ngram token filter 包装上面的 name ._3gram 的分词器

    下面对name = "建设银行"这个短语分析

    字段分析后结果
    name“建” 、“设”、“银”、“行”
    name ._2gram“建 设”、“设 银”、“银 行”
    name ._3gram“建 设 银”、“设 银 行”
    name ._index_prefix“建”、"建 "、“建 设”、"建 设 "、“建 设 银” 等等

    4. pinyin分词器的多音字的错误修改

    网上关于pinyin分词器的安装和使用的博客特别多,这里我就不赘述了。但是我得说一个非常重要的问题,目前最新版本8.2.3还是有这样的问题。

    就是多音字“银行”的“行”,pinyin分词器会把“yin hang”错误的转成“yin xing”,当你测试“中国银行”时它是对的,但是“建设银行”时就又错了。不信的话你自己试试看。

    这个时候需要修改下图中的jar包解压出来
    在这里插入图片描述
    然后修改如下文件,注意千万不要一下子把"yin xing"替换成"yin hang"。

    因为“隐形”、“银杏”这些词的拼音就是"yin xing"。这个你需要手动一个一个看好了改,我不确定这个问题是nlp-lang的问题还是pinyin分词器作者改的问题,我看nlp-lang1.7的源代码这个文件里“银行”确实是对的"yin hang"。

    改好后,再打成jar包,替换上图的那个nlp-lang-1.7.jar文件,然后重启ES就行啦。(如果你不知道怎么改,或者实在懒的改,留言告诉我你要用的ES版本号,请吃一根雪糕,我帮你改改)
    在这里插入图片描述

    5. 配置同义词文件和自定义字典

    1 同义词

    在ES的config目录下,新建analysis文件夹,再创建synonyms.txt,配置如下同义词

    建设银行,建行
    中国银行,中行
    中信证券,中信,中证
    中水渔业,中渔,中水
    苏州科达,科达
    
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    2 自定义字典

    在ik的config目录下创建ext.dic文本文件,添加一些自定义的扩展词
    在这里插入图片描述
    修改如下的配置文件,指定扩展字典的文件名
    在这里插入图片描述
    上面操作执行好了后,一定要重启ES,否则是不生效的。

    6. 设计ES文档结构

    ES的文档设计如下,这就是一个简单的以学习为目的实验性设计,所以设计很简陋。

    • 别人博客会设计tokenizer为ik,filter为pinyin,但是我实验下来不是很理想(针对我的场景而言)
    • 对于ik和pinyin我是分开的,中文+pinyin时用"name.pinyin",纯中文用"name.ik"或"name"
    • 对于name主字段,“analyzer”:“standard”,原因我在上篇博客解释了,有使用的场景
    • 对于name子字段,"keyword"特殊情况使用
    • “firstLetter”,“shortName”,"shortNameFirstLetter"在代码中我没有用到,考虑后期优化先加着
    • 对于无需聚合和排序的keyword,加下"doc_values":false,出于性能优化的目的
    PUT pigg_stock_base
    {
        "settings":{
            "analysis":{
                "analyzer":{
                    "pinyin_analyzer":{
                        "tokenizer":"my_pinyin"
                    },
                    "ik_max_syno":{
                        "tokenizer":"ik_max_word",
                        "filter":"my_synonym"
                    },
                    "ik_smart_syno":{
                        "tokenizer":"ik_smart",
                        "filter":"my_synonym"
                    }
                },
                "tokenizer":{
                    "my_pinyin":{
                        "type":"pinyin",
                        "keep_first_letter":true,
                        "keep_separate_first_letter":true,
                        "keep_full_pinyin":true,
                        "keep_original":false,
                        "limit_first_letter_length":16,
                        "lowercase":true,
                        "remove_duplicated_term":true
                    }
                },
                "filter":{
                    "my_synonym":{
                        "type":"synonym",
                        "synonyms_path":"analysis/synonyms.txt"
                    }
                }
            }
        },
        "mappings":{
            "properties":{
                "name":{
                    "type":"text",
                    "analyzer":"standard",
                    "fields":{
                        "keyword":{
                            "type":"keyword",
                            "ignore_above":256,
                            "doc_values":false
                        },
                        "pinyin":{
                            "type":"text",
                            "analyzer":"pinyin_analyzer"
                        },
                        "ik":{
                            "type":"text",
                            "analyzer":"ik_max_syno",
                            "search_analyzer":"ik_smart_syno"
                        }
                    }
                },
                "firstLetter":{
                    "type":"keyword",
                    "doc_values":false
                },
                "shortName":{
                    "type":"keyword",
                    "doc_values":false
                },
                "shortNameFirstLetter":{
                    "type":"keyword",
                    "doc_values":false
                },
                "code":{
                    "type":"keyword"
                }
            }
        }
    }
    
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    插入测试数据

    PUT pigg_stock_base/_doc/1
    {
      "name": "中国银行",
      "firstLetter": "zgyh",
      "shortName": ["中行"],
      "shortNameFirstLetter": ["zh"],
      "code": "601988"
    }
    
    PUT pigg_stock_base/_doc/2
    {
      "name": "中国石油",
      "firstLetter": "zgsy",
      "shortName": ["中石油"],
      "shortNameFirstLetter": ["zsy"],
      "code": "601857"
    }
    
    PUT pigg_stock_base/_doc/3
    {
      "name": "建设银行",
      "firstLetter": "jsyh",
      "shortName": ["建行"],
      "shortNameFirstLetter": ["jh"],
      "code": "601939"
    }
    
    PUT pigg_stock_base/_doc/4
    {
      "name": "中信证券",
      "firstLetter": "zxzq",
      "shortName": ["中信","中证"],
      "shortNameFirstLetter": ["zx","zz"],
      "code": "600030"
    }
    
    PUT pigg_stock_base/_doc/5
    {
      "name": "中信建设",
      "firstLetter": "zxjs",
      "shortName": [],
      "shortNameFirstLetter": [],
      "code": "601066"
    }
    
    PUT pigg_stock_base/_doc/6
    {
      "name": "中水渔业",
      "firstLetter": "zsyy",
      "shortName": ["中水"],
      "shortNameFirstLetter": ["zs"],
      "code": "000798"
    }
    
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    7. 测试查询DSL语句

    GET pigg_stock_base/_search
    {
      "query": {
        "match": {
            "name": {
            "query": "中水渔业",
            "operator": "and"
          }
        }
      }
    }
    
    GET pigg_stock_base/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name.pinyin": {
            "query": "中国银行",
            "operator": "and"
          }
        }
      }
    }
    
    GET pigg_stock_base/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name.ik": {
            "query": "建设银行",
            "operator": "and"
          }
        }
      }
    }
    
    GET pigg_stock_base/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name": {
            "query": "中国银",
            "operator": "and"
          }
        }
      }
    }
    
    GET pigg_stock_base/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name.pinyin": {
            "query": "中国银",
            "operator": "and"
          }
        }
      }
    }
    
    GET pigg_stock_base/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name.pinyin": {
            "query": "中国yh",
            "operator": "and"
          }
        }
      }
    }
    
    GET pigg_stock_base/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name.pinyin": {
            "query": "中国yinh",
            "operator": "and"
          }
        }
      }
    }
    
    GET pigg_stock_base/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name.pinyin": {
            "query": "中国yinhang",
            "operator": "and"
          }
        }
      }
    }
    
    GET pigg_stock_base/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name.pinyin": {
            "query": "zgyh",
            "operator": "and"
          }
        }
      }
    }
    
    GET pigg_stock_base/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name.pinyin": {
            "query": "yh",
            "operator": "and"
          }
        }
      }
    }
    
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    8. 代码

    对于后端代码我就不放了,因为是学习ES的代码,有很多地方要优化,我拼接ES查询语句用的是之前我博客Elasticsearch教程(27) ES拼接查询条件的工具类提到的工具,这次又加了matchAnd,主要是为了提供如下的查询:

    GET pigg_stock_base/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "name": {
            "query": "中银行",
            "operator": "and"
          }
        }
      }
    }
    
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    前端我用的Vue3 + Element-Plus,其实今年我的学习的目标是啥也可以不学,但是一定要把Vue3学会使用。

    <script lang="ts">
    export default {
      name: "StockBase"
    }
    </script>
    
    <template>
      <div class="app-container">
        <el-select
            filterable
            remote
            reserve-keyword
            placeholder="中文/首字母/拼音/代码"
            :remote-method="handleSearch"
            :loading="loading"
        >
          <el-option
              v-for="item in options"
              :key="item.code"
              :label="item.name + '(' + item.code + ')'"
              :value="item.id"
          />
        </el-select>
      </div>
    </template>
    
    <script setup lang="ts">
    import {ref, reactive} from 'vue'
    import {listStockBaseByKeyword} from '@/api/system/stockBase';
    import {StockBase} from "@/types/api/system/stockBase";
    
    const loading = ref(false);
    const options = ref<StockBase[]>([])
    
    //const dataState = reactive({});
    
    function handleSearch(keyword: string) {
      if (keyword) {
        loading.value = true;
        setTimeout(() => {
          loading.value = false
          listStockBaseByKeyword(keyword).then(({data}) => {
                options.value = data
              }
          );
        }, 200)
      } else {
        options.value = []
      }
    }
    </script>
    
    <style scoped>
    
    </style>
    
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    9. 结语

    这个功能主要是为了学习ES的分词器的使用,后端代码有很多优化的地方,比如考虑用ES的异步查询或折叠查询collapse,所以没有必要放后端代码。

    还有前端Vue3真的很重要,比Vue2添加了不少功能,光看文档不动手是没有用的,只有不断写页面才能真的学会前端。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/winterking3/article/details/126038013