如何读取elasticsearch的分词索引信息

       一、插件准备

       网上有介绍说可以直接用plugin -install medcl/elasticsearch-analysis-ik的中文中文办法，但是分词分词我执行下来的效果只是将插件的源码下载下来，elasticsearch只是源码源码软件源码转让协议将其作为一个_site插件看待。

       所以只有执行maven并将打包后的中文中文jar文件拷贝到上级目录。（否则在定义mapping的分词分词analyzer的时候会提示找不到类的错误）。

       由于IK是源码源码基于字典的分词，所以还要下载IK的中文中文字典文件，在medcl的分词分词elasticsearch-RTF中有，可以通过这个地址下载：

       下载之后解压缩到config目录下。源码源码到这里，中文中文你可能需要重新启动下elasticsearch，分词分词好让下一部定义的源码源码分词器能立即生效。

       二、分词定义

       分词插件准备好之后就可以在elasticsearch里定义（声明）这个分词类型了（自带的几个类型，比如standred则不需要特别定义）。跟其他设置一样，分词的定义也可以在系统级（elasticsearch全局范围），也可以在索引级（只在当前index内部可见）。系统级的定义当然是指在conf目录下的

       elasticsearch.yml文件里定义，内容大致如下：

       index:

        analysis:

        analyzer:

        ikAnalyzer:

        alias: [ik]

        type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider

       或者 index.analysis.analyzer.ik.type : "ik"

       因为个人喜好，我并没有这么做， 而是定义在了需要使用中文分词的index中，这样定义更灵活，也不会影响其他index。

       在定义analyze之前，先关闭index。其实并不需要关闭也可以生效，内核memcpy 源码但是为了数据一致性考虑，还是先执行关闭。（如果是线上的系统需要三思）

       curl -XPOST

       (很显然，这里的application是我的一个index）

       然后执行：

       curl -XPUT localhost:/application/_settings -d '

       {

        "analysis": {

        "analyzer":{

        "ikAnalyzer":{

        "type":"org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider",

        "alias":"ik"

        }

        }

        }

       }

       '

       打开index：

       curl -XPOST

       到此为止一个新的类型的分词器就定义好了，接下来就是要如何使用了

       或者按如下配置

       curl -XPUT localhost:/indexname -d '{

        "settings" : {

        "analysis" : {

        "analyzer" : {

        "ik" : {

        "tokenizer" : "ik"

        }

        }

        }

        },

        "mappings" : {

        "article" : {

        "dynamic" : true,

        "properties" : {

        "title" : {

        "type" : "string",

        "analyzer" : "ik"

        }

        }

        }

        }

       }'

       如果我们想返回最细粒度的分词结果，需要在elasticsearch.yml中配置如下：

       index:

        analysis:

        analyzer:

        ik:

        alias: [ik_analyzer]

        type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider

        ik_smart:

        type: ik

        use_smart: true

        ik_max_word:

        type: ik

        use_smart: false

       三、使用分词器

       在将分词器使用到实际数据之前，可以先测验下分词效果：

       中文分词

       分词结果是：

       {

        "tokens" : [ {

        "token" : "中文",

        "start_offset" : 0,

        "end_offset" : 2,

        "type" : "CN_WORD",

        "position" : 1

        }, {

        "token" : "分词",

        "start_offset" : 2,

        "end_offset" : 4,

        "type" : "CN_WORD",

        "position" : 2

        } ]

       }

       与使用standard分词器的效果更合理了：

       {

        "tokens" : [ {

        "token" : "中",

        "start_offset" : 0,

        "end_offset" : 1,

        "type" : "<IDEOGRAPHIC>",

        "position" : 1

        }, {

        "token" : "文",

        "start_offset" : 1,

        "end_offset" : 2,

        "type" : "<IDEOGRAPHIC>",

        "position" : 2

        }, {

        "token" : "分",

        "start_offset" : 2,

        "end_offset" : 3,

        "type" : "<IDEOGRAPHIC>",

        "position" : 3

        }, {

        "token" : "词",

        "start_offset" : 3,

        "end_offset" : 4,

        "type" : "<IDEOGRAPHIC>",

        "position" : 4

        } ]

       }

       新的分词器定义完成，工作正常后就可以在mapping的定义中引用了，比如我定义这样的type：

       curl localhost:/application/article/_mapping -d '

       {

        "article": {

        "properties": {

        "description": {

        "type": "string",

        "indexAnalyzer":"ikAnalyzer",

        "searchAnalyzer":"ikAnalyzer"

        },

        "title": {

        "type": "string",

        "indexAnalyzer":"ik",

        "searchAnalyzer":"ik"

        }

        }

        }

       }

       '

       很遗憾，对于已经存在的index来说，要将一个string类型的field从standard的分词器改成别的分词器通常都是失败的：

       {

        "error": "MergeMappingException[Merge failed with failures { [mapper [description] has different index_analyzer, mapper [description] has

       different search_analyzer]}]",

        "status":

       }

       而且没有办法解决冲突，唯一的办法是新建一个索引，并制定mapping使用新的分词器（注意要在数据插入之前，否则会使用elasticsearch默认的分词器）

       curl -XPUT localhost:/application/article/_mapping -d '

       {

        "article" : {

        "properties" : {

        "description": {

        "type": "string",

        "indexAnalyzer":"ikAnalyzer",

        "searchAnalyzer":"ikAnalyzer"

        },

        "title": {

        "type": "string",

        "indexAnalyzer":"ik",

        "searchAnalyzer":"ik"

        }

        }

        }

       }

       至此，一个带中文分词的elasticsearch就算搭建完成。 想偷懒的可以下载medcl的elasticsearch-RTF直接使用，里面需要的插件和配置基本都已经设置好。

       ------------

       标准分词（standard）配置如下：

       curl -XPUT localhost:/local -d '{

        "settings" : {

        "analysis" : {

        "analyzer" : {

        "stem" : {

        "tokenizer" : "standard",

        "filter" : ["standard", "lowercase", "stop", "porter_stem"]

        }

        }

        }

        },

        "mappings" : {

        "article" : {

        "dynamic" : true,

        "properties" : {

        "title" : {

        "type" : "string",

        "analyzer" : "stem"

        }

        }

        }

        }

       }'

       index:local

       type:article

       default analyzer:stem (filter:小写、停用词等)

       field:title　　

       测试：

       # Sample Analysis

       curl -XGET localhost:/local/_analyze?analyzer=stem -d '{ Fight for your life}'

       curl -XGET localhost:/local/_analyze?analyzer=stem -d '{ Bruno fights Tyson tomorrow}'

       # Index Data

       curl -XPUT localhost:/local/article/1 -d'{ "title": "Fight for your life"}'

       curl -XPUT localhost:/local/article/2 -d'{ "title": "Fighting for your life"}'

       curl -XPUT localhost:/local/article/3 -d'{ "title": "My dad fought a dog"}'

       curl -XPUT localhost:/local/article/4 -d'{ "title": "Bruno fights Tyson tomorrow"}'

       # search on the title field, which is stemmed on index and search

       curl -XGET localhost:/local/_search?q=title:fight

       # searching on _all will not do anystemming, unless also configured on the mapping to be stemmed...

       curl -XGET localhost:/local/_search?q=fight

       例如：

       Fight for your life

       分词如下：

       { "tokens":[

       { "token":"fight","start_offset":1,"end_offset":6,"type":"<ALPHANUM>","position":1},<br>

       { "token":"your","start_offset":,"end_offset":,"type":"<ALPHANUM>","position":3},<br>

       { "token":"life","start_offset":,"end_offset":,"type":"<ALPHANUM>","position":4}

       ]}

        -------------------另一篇--------------------

       ElasticSearch安装ik分词插件

       一、IK简介

        IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从年月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开 始，IK发展为面向Java的工程调度源码公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。在版本中，IK实现了简单的分词 歧义排除算法，标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。

        IK Analyzer 特性:

        1.采用了特有的逗正向迭代最细粒度切分算法逗，支持细粒度和智能分词两种切分模式；

        2.在系统环境：Core2 i7 3.4G双核，4G内存，window 7 位， Sun JDK 1.6_ 位 普通pc环境测试，IK具有万字/秒（KB/S）的高速处理能力。

        3.版本的智能分词模式支持简单的分词排歧义处理和数量词合并输出。

        4.采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母、数字、中文词汇等分词处理，兼容韩文、日文字符

        5.优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。特别的，在版本，词典支持中文，英文，数字混合词语。

       二、安装IK分词插件

        假设读者已经安装好ES，如果没有的话，请参考ElasticSearch入门 —— 集群搭建。试听网站源码安装IK分词需要的资源可以从这里下载，整个安装过程需要三个步骤：

        1、获取分词的依赖包

        通过git clone ，下载分词器源码，然后进入下载目录，执行命令：mvn clean package，打包生成elasticsearch-analysis-ik-1.2.5.jar。将这个jar拷贝到ES_HOME/plugins/analysis-ik目录下面，如果没有该目录，则先创建该目录。

        2、ik目录拷贝

        将下载目录中的ik目录拷贝到ES_HOME/config目录下面。

        3、分词器配置

        打开ES_HOME/config/elasticsearch.yml文件，在文件最后加入如下内容：

       index:

        analysis:

        analyzer:

        ik:

        alias: [ik_analyzer]

        type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider

        ik_max_word:

        type: ik

        use_smart: false

        ik_smart:

        type: ik

        use_smart: true

       或

       index.analysis.analyzer.default.type: ik

        ok！插件安装已经完成，请重新启动ES，接下来测试ik分词效果啦！

       三、ik分词测试

        1、创建一个索引，名为index。

       curl -XPUT

        2、为索引index创建mapping。

       curl -XPOST /fulltext/_mapping -d'

       {

        "fulltext": {

        "_all": {

        "analyzer": "ik"

        },

        "properties": {

        "content": {

        "type" : "string",

        "boost" : 8.0,

        "term_vector" : "with_positions_offsets",

        "analyzer" : "ik",

        "include_in_all" : true

        }

        }

        }

       }'

        3、测试

       curl '/_analyze?analyzer=ik&pretty=true' -d '

       {

       "text":"世界如此之大"

       }'

        显示结果如下：

       {

        "tokens" : [ {

        "token" : "text",

        "start_offset" : 4,

        "end_offset" : 8,

        "type" : "ENGLISH",

        "position" : 1

        }, {

        "token" : "世界",

        "start_offset" : ,

        "end_offset" : ,

        "type" : "CN_WORD",

        "position" : 2

        }, {

        "token" : "如此",

        "start_offset" : ,

        "end_offset" : ,

        "type" : "CN_WORD",

        "position" : 3

        }, {

        "token" : "之大",

        "start_offset" : ,

        "end_offset" : ,

        "type" : "CN_WORD",

        "position" : 4

        } ]

       }

jieba源码解析（一）——中文分词

       全模式解析：

       全模式下的中文分词通过构建字典树和DAG实现。首先加载字典，字典树中记录词频，例如词"不拘一格"在字典树中表示为{ "不" : 0,趋势黑马源码 "不拘" : 0, "不拘一" : 0, "不拘一格" : freq}。接着构造DAG，表示连续词段的起始位置。例如句子'我来到北京清华大学'，分词过程如下：

       1. '我'：字典树中key=0，尝试'我来'，不在字典，结束位置0寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0]}。

       2. '来'：字典树中key=1，尝试'来到'，在字典，继续尝试'来到北'，不在字典，结束位置1寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0], 1:[1]}。

       3. '到'：字典树中key=2，尝试'来到北'，不在字典，结束位置2寻找可能的分词，DAG为 { 0:[0], 1:[1], 2:[2]}。

       4. 以此类推，最终形成所有可能分词结果：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学。

       全模式的关键代码涉及字典树和DAG的构建与使用。

       精确模式与HMM模式解析：

       精确模式与HMM模式对句子'我来到北京清华大学'的分词结果分别为：

       精确模式：'我'/'来到'/'北京'/'清华大学'

       HMM模式：'我'/'来到'/'了'/'北京'/'清华大学'

       HMM模式解决了发现新词的问题。解析过程分为三个步骤：

       1. 生成所有可能的分词。

       2. 生成每个key认为最好的分词。

       3. 按照步骤2的方式对每个key的结果从前面向后组合，注意判断单字与下个单字是否可以组成新词。

       最后，解析结果为：我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学

       HMM模式中的Viterbi算法在jieba中用于发现新词。算法通过统计和概率计算，实现新词的发现与分词。

       具体应用中，HMM模型包含五个元素：隐含状态、可观测状态、初始状态概率矩阵、隐含状态转移概率矩阵、观测状态转移概率矩阵。模型利用这些元素实现状态预测与概率计算，进而实现中文分词与新词发现。

       在Viterbi算法中，重要的是理解隐含状态、可观测状态、转移概率矩阵之间的关系，以及如何利用这些信息进行状态预测和概率计算。具体实现细节在代码中体现，包括字典树构建、DAG构造、概率矩阵应用等。

tokenization分词算法及源码

       Byte Pair Encoding（BPE）算法将单词分割为每个字母，统计相邻字母的频率，将出现频率最高的组合替换为新的token，以此进行分词。实现过程中先预处理所有单词，从最长到最短的token进行迭代，尝试替换单词中的子字符串为token，并保存每个单词的tokenize结果。对于文本中未见的单词，使用“unk”标记。

       Byte-level BPE方法将每个词视为unicode的字节，初始词典大小为，然后进行合并。它适用于GPT2模型。

       WordPiece算法与BPE类似，但采用最高频率的单词对替换为概率最高的单词对，以增加最大概率增量。它被用于BERT模型。

       ULM（Unigram Language Model）SentencePiece算法结合了BPE和ULM子词算法，支持字节级和字符级，对unicode进行规范化处理。

       核心代码中包含子词采样策略，即在分词时随机选择最佳的分词方案，以增加泛化性和扩展性。使用了subword regularization，适用于llama、albert、xlnet、t5等模型。

       详细资料可参考《大语言模型之十 SentencePiece》一文，原文发布在towardsdatascience.com。

Python 结巴分词(jieba)源码分析

       本文深入分析Python结巴分词(jieba)的源码，旨在揭示其算法实现细节与设计思路，以期对自然语言处理领域感兴趣的朋友提供有价值的参考。经过两周的细致研究，作者整理了分词算法、实现方案及关键文件结构的解析，以供读者深入理解结巴分词的底层逻辑。

       首先，分词算法涉及的核心技术包括基于Trie树结构的高效词图扫描、动态规划查找最大概率路径和基于HMM模型的未登录词处理。Trie树用于生成句子中所有可能成词情况的有向无环图（DAG），动态规划则帮助在词频基础上寻找到最优切分组合，而HMM模型则通过Viterbi算法处理未在词库中出现的词语，确保分词的准确性和全面性。

       在结巴分词的文件结构中，作者详细介绍了各个关键文件的功能与内容。dict.txt作为词库，记录着词频与词性信息；__init__.py则是核心功能的入口，提供了分词接口cut，支持全模式、精确模式以及结合最大概率路径与HMM模型的综合模式。全模式下，会生成所有可能的词组合；精确模式通过最大概率路径确定最优分词；综合模式则同时考虑概率与未登录词，以提高分词效果。

       实现细节方面，文章通过实例代码解释了全模式、精确模式及综合模式的分词逻辑。全模式直接输出所有词组合；精确模式基于词频和最大概率路径策略，高效识别最优分词；综合模式利用HMM模型处理未登录词，进一步提升分词准确度。通过生成的DAG图，直观展示了分词过程。

       结巴分词的代码实现简洁而高效，通过巧妙的算法设计和数据结构应用，展示了自然语言处理技术在实际应用中的强大能力。通过对分词算法的深入解析，不仅有助于理解结巴分词的功能实现，也为自然语言处理领域的研究与实践提供了宝贵的洞察。

中文分词工具在线PK新增：FoolNLTK、LTP、StanfordCoreNLP

       中文分词在线PK之旅持续推进，继上篇《五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg, THULAC, HanLP》之后，此次又新增了三个中文分词工具，分别是FoolNLTK、哈工大LTP(pyltp, ltp的python封装）和斯坦福大学的CoreNLP（stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP），现在可在AINLP公众号进行测试：中文分词 我爱自然语言处理。

       以下是在Python3.x & Ubuntu. 的环境下测试及安装这些中文分词器：6）FoolNLTK：github.com/rockyzhengwu...

       特点：可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词。基于BiLSTM模型训练而成，包含分词，词性标注，实体识别，都有比较高的准确率。用户自定义词典，可训练自己的模型，批量处理，定制自己的模型。get clone github.com/rockyzhengwu... cd FoolNLTK/train 详细训练步骤可参考文档。

       仅在linux Python3 环境测试通过。

       安装，依赖TensorFlow, 会自动安装：pip install foolnltk

       中文分词示例：

       7) LTP: github.com/HIT-SCIR/ltp

       pyltp: github.com/HIT-SCIR/pyl...

       pyltp 是语言技术平台（Language Technology Platform, LTP）的Python封装。

       安装 pyltp 注：由于新版本增加了新的第三方依赖如dynet等，不再支持 windows 下 python2 环境。使用 pip 安装 使用 pip 安装前，请确保您已安装了 pip $ pip install pyltp 接下来，需要下载 LTP 模型文件。下载地址 - `模型下载 ltp.ai/download.html`_ 当前模型版本 - 3.4.0 注意在windows下 3.4.0 版本的语义角色标注模块模型需要单独下载，具体查看下载地址链接中的说明。请确保下载的模型版本与当前版本的 pyltp 对应，否则会导致程序无法正确加载模型。从源码安装 您也可以选择从源代码编译安装 $ git clone github.com/HIT-SCIR/pyl... $ git submodule init $ git submodule update $ python setup.py install 安装完毕后，也需要下载相应版本的 LTP 模型文件。

       这里使用"pip install pyltp"安装，安装完毕后在LTP模型页面下载模型数据：ltp.ai/download.html，我下载的是 ltp_data_v3.4.0.zip ，压缩文件有多M，解压后1.2G，里面有不同NLP任务的模型。

       中文分词示例：

       8) Stanford CoreNLP: stanfordnlp.github.io/C... stanfordcorenlp: github.com/Lynten/stanf...

       这里用的是斯坦福大学CoreNLP的python封装：stanfordcorenlp

       stanfordcorenlp is a Python wrapper for Stanford CoreNLP. It provides a simple API for text processing tasks such as Tokenization, Part of Speech Tagging, Named Entity Reconigtion, Constituency Parsing, Dependency Parsing, and more.

       安装很简单，pip即可：pip install stanfordcorenlp

       但是要使用中文NLP模块需要下载两个包，在CoreNLP的下载页面下载模型数据及jar文件，目前官方是3.9.1版本：nlp.stanford.edu/softwa...

       第一个是：stanford-corenlp-full---.zip 第二个是：stanford-chinese-corenlp----models.jar

       前者解压后把后者也要放进去，否则指定中文的时候会报错。

       中文分词使用示例：

       最后再说一下，原本计划加上对NLPIR中文分词器的支持，但是发现它的license需要定期更新，对于长久放server端测试不太方便就放弃了；另外之所以选择python，因为我用了Flask restful api框架，也欢迎推荐其他的中文分词开源框架，如果它们有很好的Python封装的话，这里可以继续添加。