整理输入文本 | Elasticsearch: 权威指南

整理输入文本 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic

2024-11-13

请注意:
本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。

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« icu_分词器归一化词元 »

整理输入文本编辑

当输入文本是干净的时候分词器提供最佳分词结果，有效文本，这里有效指的是遵从 Unicode 算法期望的标点符号规则。然而很多时候，我们需要处理的文本会是除了干净文本之外的任何文本。在分词之前整理文本会提升输出结果的质量。

HTML 分词编辑

将 HTML 通过 标准分词器 或 icu_分词器 分词将产生糟糕的结果。这些分词器不知道如何处理 HTML 标签。例如：

GET /_analyze?tokenizer=standard
<p>Some d&eacute;j&agrave; vu <a href="http://somedomain.com>">website</a>

标准分词器 会混淆 HTML 标签和实体，并且输出以下词汇单元： p 、 Some 、 d 、 eacute 、 j 、 agrave 、 vu 、 a 、 href 、 http 、 somedomain.com 、 website 、 a 。这些词汇单元显然不知所云！

字符过滤器 可以添加进分析器中，在将文本传给分词器之前预处理该文本。在这种情况下，我们可以用 html_strip 字符过滤器移除 HTML 标签并编码 HTML 实体如 é 为一致的 Unicode 字符。

字符过滤器可以通过 analyze API 进行测试，这需要在查询字符串中指明它们：

GET /_analyze?tokenizer=standard&char_filters=html_strip
<p>Some d&eacute;j&agrave; vu <a href="http://somedomain.com>">website</a>

想将它们作为分析器的一部分使用，需要把它们添加到 custom 类型的自定义分析器里：

PUT /my_index
{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "my_html_analyzer": {
                    "tokenizer":     "standard",
                    "char_filter": [ "html_strip" ]
                }
            }
        }
    }
}

一旦自定义分析器创建好之后，我们新的 my_html_analyzer 就可以用 analyze API 测试：

GET /my_index/_analyze?analyzer=my_html_analyzer
<p>Some d&eacute;j&agrave; vu <a href="http://somedomain.com>">website</a>

这次输出的词汇单元才是我们期望的： Some ， déjà ， vu ， website 。

整理标点符号编辑

标准分词器 和 icu_分词器 都能理解单词中的撇号应当被视为单词的一部分，然而包围单词的单引号在不应该。分词文本 You're my 'favorite' ，会被输出正确的词汇单元 You're ， my ， favorite 。

不幸的是， Unicode 列出了一些有时会被用为撇号的字符：

U+0027: 撇号标记为 (')— 原始 ASCII 符号
U+2018: 左单引号标记为 (‘)— 当单引用时作为一个引用的开始
U+2019: 右单引号标记为 (’)— 当单引用时座位一个引用的结束，也是撇号的首选字符。

当这三个字符出现在单词中间的时候， 标准分词器 和 icu_分词器 都会将这三个字符视为撇号（这会被视为单词的一部分）。然而还有另外三个长得很像撇号的字符：

U+201B: Single high-reversed-9 （高反单引号）标记为 (‛)— 跟 U+2018 一样，但是外观上有区别
U+0091: ISO-8859-1 中的左单引号 — 不会被用于 Unicode 中
U+0092: ISO-8859-1 中的右单引号 — 不会被用于 Unicode 中

标准分词器 和 icu_分词器 把这三个字符视为单词的分界线 — 一个将文本拆分为词汇单元的位置。不幸的是，一些出版社用 U+201B 作为名字的典型书写方式例如 M‛coy ，第二个俩字符或许可以被你的文字处理软件打出来，这取决于这款软件的年纪。

即使在使用可以“接受”的引号标记时，一个用单引号书写的词 — You’re — 也和一个用撇号书写的词 — You're — 不一样，这意味着搜索其中的一个变体将会找不到另一个。

幸运的是，可以用 mapping 对这些混乱的字符进行分类，该过滤器可以运行我们用另一个字符替换所有实例中的一个字符。这种情况下，我们可以简单的用 U+0027 替换所有的撇号变体：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "char_filter": { 
        "quotes": {
          "type": "mapping",
          "mappings": [ 
            "\\u0091=>\\u0027",
            "\\u0092=>\\u0027",
            "\\u2018=>\\u0027",
            "\\u2019=>\\u0027",
            "\\u201B=>\\u0027"
          ]
        }
      },
      "analyzer": {
        "quotes_analyzer": {
          "tokenizer":     "standard",
          "char_filter": [ "quotes" ] 
        }
      }
    }
  }
}

	我们自定义了一个 `char_filter` （字符过滤器）叫做 `quotes` ，提供所有撇号变体到简单撇号的映射。
	为了更清晰，我们使用每个字符的 JSON Unicode 转义语句，当然我们也可以使用他们本身字符表示： `"‘=>'"` 。
	我们用自定义的 `quotes` 字符过滤器创建一个新的分析器叫做 `quotes_analyzer` 。

像以前一样，我们需要在创建了分析器后测试它：

GET /my_index/_analyze?analyzer=quotes_analyzer
You’re my ‘favorite’ M‛Coy

这个例子返回如下词汇单元，其中所有的单词中的引号标记都被替换为了撇号： You're, my, favorite, M'Coy 。

投入更多的努力确保你的分词器接收到高质量的输入，你的搜索结果质量也将会更好。

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官方地址：https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/char-filters.html

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