JAVA 自定义ES分词器

自定义ES分词器引言

使用Elasticsearch（ES）在全文检索中，分词是一个非常重要的环节。ES默认提供了一些分词器，但有时我们需要根据业务需要定制分词器。本文将介绍如何使用Java定制ES分词器，并提供一个简单的代码示例。

ES使用分词器将文本分成单词或标记，以便更好地搜索和索引。默认的分词器可以根据不同的语言和需求进行配置，但有时它们不能满足我们的需求。此时，您需要定制分词器。

自定义分词器主要包括三个组件：Tokenizer（分词器）、TokenFilter(标记过滤器)和Analyzer(分析器)。Tokenizer将文本分成单个词元（Tokens），Tokenfilter进一步处理和过滤词元，而Analyzer将Tokenizer和Tokenfilter结合起来使用。

首先，我们需要创建一个新的分词器类来实现自定义的分词逻辑。这一类需要继承自己org.apache.lucene.analysis.Tokenizer，并实现incrementToken方法。

public class MyTokenizer extends Tokenizer {    // Tokenizer在构造方法中的初始化    public MyTokenizer(Reader input) {        super(input);    }    @Override    public boolean incrementToken() throws IOException {        // 在这里实现自定义的分词逻辑        return false;    }}

在incrementToken在这种方法中，我们可以根据自己的需要实现分词逻辑。例如，假设我们想根据空间对输入的文本进行分词，这可以实现：

@Overridepublic boolean incrementToken() throws IOException {    clearAttributes();    char[] buffer = new char[1024];    int length = input.read(buffer);    if (length > 0) {        String text = new String(buffer, 0, length);        String[] tokens = text.split(" ");        for (String token : tokens) {            // 将分词结果添加到词元列表中            termAtt.setEmpty().append(token);            offsetAtt.setOffset(correctOffset(start), correctOffset(start + token.length()));            start += token.length() + 1;            return true;        }    }    return false;}

接下来，我们需要创建一个自定义的分析器来继承自己org.apache.lucene.analysis.Analyzer。在这一类中，我们可以将自定义的分词器与标记过滤器相结合。

public class MyAnalyzer extends Analyzer {    @Override    protected TokenStreamComponents createComponents(String fieldName) {        Tokenizer tokenizer = new MyTokenizer();        TokenStream filter = new MyTokenFilter(tokenizer);        return new TokenStreamComponents(tokenizer, filter);    }}

最后，我们需要将自定义分析器应用到ES中。在创建索引时，我们可以指定使用自定义分析器。

// Indexrequest创建索引请求 request = new IndexRequest("my_index");request.source(jsonString, XContentType.JSON);// 指定分析器requesttttt指定.setPipeline("my_pipeline");// Indexresponsesponse发送请求 response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

以下是如何使用Java自定义ES分词器的完整代码示例。

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;import org.apache.lucene.analysis.Tokenizer;import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;import org.elasticsearch.client.RequestOptions;import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;import java.io.IOException;import java.io.Reader;// publicic自定义分词器 class MyTokenizer extends Tokenizer {    public MyTokenizer(Reader input) {        super(input);    }    @Override    public boolean incrementToken() throws IOException {        clearAttributes();        char[] buffer = new char[1024];        int length = input.read(buffer);        if (length > 0) {            String text = new String(buffer, 0, length);            String[] tokens = text.split