Elasticsearch:hanlp 中文分词器

时间:2022-11-09 05:58:37

HanLP 中文分词器是一个开源的分词器,是专为Elasticsearch而设计的。它是基于HanLP,并提供了HanLP中大部分的分词方式。它的源码位于:

https://github.com/KennFalcon/elasticsearch-analysis-hanl

从Elasticsearch 5.2.2开始,一直有跟随Elasticsearch的不同发行版而更新。

安装

1) 方式一:

a. 下载对应的release安装包,最新release包可从baidu盘下载(链接:https://pan.baidu.com/s/1mFPNJXgiTPzZeqEjH_zifw 密码:i0o7)

b. 执行如下命令安装,其中PATH为插件包绝对路径:

./bin/elasticsearch-plugin install file://${PATH}

2)方式二:

a. 使用elasticsearch插件脚本安装command如下:

./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/KennFalcon/elasticsearch-analysis-hanlp/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-hanlp-7.4.2.zip

安装完后,我们可以使用如下的方式来验证我们的安装是否成功:

    $ ./bin/elasticsearch-plugin list
analysis-hanlp

如果我们安装时成功的话,我们可以看到上面的输出。

安装数据包

release包中存放的为HanLP源码中默认的分词数据,若要下载完整版数据包,请查看HanLP Release。

数据包目录:ES_HOME/plugins/analysis-hanlp

注:因原版数据包自定义词典部分文件名为中文,这里的hanlp.properties中已修改为英文,请对应修改文件名

重启Elasticsearch

注:上述说明中的ES_HOME为自己的ES安装路径,需要绝对路径。

这一步非常重要。如果我们不重新启动,新安装的分词器将不会工作。

热更新

在本版本中,增加了词典热更新,修改步骤如下:

a. 在ES_HOME/plugins/analysis-hanlp/data/dictionary/custom目录中新增自定义词典

b. 修改hanlp.properties,修改CustomDictionaryPath,增加自定义词典配置

c. 等待1分钟后,词典自动加载

注:每个节点都需要做上述更改

提供的分词方式说明

  • hanlp: hanlp默认分词
  • hanlp_standard: 标准分词
  • hanlp_index: 索引分词
  • hanlp_nlp: NLP分词
  • hanlp_n_short: N-最短路分词
  • hanlp_dijkstra: 最短路分词
  • hanlp_crf: CRF分词(已有最新方式)
  • hanlp_speed: 极速词典分词

我们来做一个简单的例子:

    GET _analyze
{
"text": "美国阿拉斯加州发生8.0级地震",
"tokenizer": "hanlp"
}

那么显示的结果为:

    {
"tokens" : [
{
"token" : "美国",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "nsf",
"position" : 0
},
{
"token" : "阿拉斯加州",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 7,
"type" : "nsf",
"position" : 1
},
{
"token" : "发生",
"start_offset" : 7,
"end_offset" : 9,
"type" : "v",
"position" : 2
},
{
"token" : "8.0",
"start_offset" : 9,
"end_offset" : 12,
"type" : "m",
"position" : 3
},
{
"token" : "级",
"start_offset" : 12,
"end_offset" : 13,
"type" : "q",
"position" : 4
},
{
"token" : "地震",
"start_offset" : 13,
"end_offset" : 15,
"type" : "n",
"position" : 5
}
]
}

更多详细阅读,请参阅链接https://github.com/KennFalcon/elasticsearch-analysis-hanlp