IK中文分词器在Elasticsearch上的使用。原生IK中文分词是从文件系统中读取词典，es-ik本身可扩展成从不同的源读取词典。目前提供从sqlite3数据库中读取。es-ik-plugin-sqlite3使用方法：
1. 在elasticsearch.yml中设置你的sqlite3词典的位置：
ik_analysis_db_path: /opt/ik/dictionary.db
我提供了默认的词典：https://github.com/zacker330/es-ik-sqlite3-dictionary
2. 安装（目前是1.0.1版本）
./bin/plugin -i ik-analysis -u https://github.com/zacker330/es-ik-plugin-sqlite3-release/raw/master/es-ik-sqlite3-1.0.1.zip
3. 现在可以测试了：
1. 创建index
curl -X PUT -H "Cache-Control: no-cache" -d '{
"settings":{
"index":{
"number_of_shards":1,
"number_of_replicas": 1
}
}
}' 'http://localhost:9200/songs/'
2. 创建map:
curl -X PUT -H "Cache-Control: no-cache" -d '{
"song": {
"_source": {"enabled": true},
"_all": {
"indexAnalyzer": "ik_analysis",
"searchAnalyzer": "ik_analysis",
"term_vector": "no",
"store": "true"
},
"properties":{
"title":{
"type": "string",
"store": "yes",
"indexAnalyzer": "ik_analysis",
"searchAnalyzer": "ik_analysis",
"include_in_all": "true"
}
}
}
}
' 'http://localhost:9200/songs/_mapping/song'
3.
curl -X POST -d '林夕为我们作词' 'http://localhost:9200/songs/_analyze?analyzer=ik_analysis'
response:
{"tokens":[{"token":"林夕","start_offset":0,"end_offset":2,"type":"CN_WORD","position":1},{"token":"作词","start_offset":5,"end_offset":7,"type":"CN_WORD","position":2}]}
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1.首先得知道ik分词器的地址 GitHub：GitHub - medcl/elasticsearch-analysis-ik 若github访问较慢，可以访问以下网站 mirrors / medcl / elasticsearch-analysis-ik · GitCode 2.手动安装 打开git的命令行 git clone https://github.com/medcl/elasticse
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IK中文分词器的安装 ES默认是没有IK中文分词器的，我们要将IK中文分词器作为一个插件安装到ES中，安装的步骤也很简单 1. 从GitHub上下载适合自己ES版本的IK中文分词器，地址如下：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases。 2. 在我们的ES的插件目录中（${ES_HOME}/plugins）创建ik
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1.下载和es相同版本的ik分词器，elasticsearch-analysis-ik-8.2.0 2.elasticsearch-analysis-ik-8.2.0.zip在es的plugins文件下解析 3.重启es 4.查看分词效果 POST _analyze { "analyzer": "ik_smart", "text": "我爱我的钱" } POST _analyze {
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IK Expression是一个开源的（OpenSource)，可扩展的（Extensible），基于java语言开发的一个超轻量级（Super lightweight）的公式化语言解析执行工具包。 IK Expression V2.0不依赖于任何第三方的java库。它做为一个简单的jar，可以集成于任意的Java应用中。这包括了JavaEE应用（基于应用服务器的）， Java桌面应用以及Java
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Genius Genius是一个开源的python中文分词组件，采用 CRF(Conditional Random Field)条件随机场算法。 Feature 支持python2.x、python3.x以及pypy2.x。 支持简单的pinyin分词 支持用户自定义break 支持用户自定义合并词典 支持词性标注 Source Install 安装git: 1) ubuntu or debian
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介绍 现阶段，应用于搜索引擎和自然语言处理的中文分词库五花八门，使用方式各不统一，虽然有适配于Lucene和Elasticsearch的插件，但是我们想在多个库之间选择更换时，依旧有学习时间。 Hutool针对常见中文分词库做了统一接口封装，既定义一套规范，隔离各个库的差异，做到一段代码，随意更换。 Hutool现在封装的引擎有： Ansj HanLP IKAnalyzer Jcseg Jieba