elasticsearch倒排索引与分词

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倒排索引

  • 正排索引:文档id到单词的关联关系

  • 倒排索引:单词到文档id的关联关系

示例:
对以下三个文档去除停用词后构造倒排索引

elasticsearch倒排索引与分词
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倒排索引-查询过程

查询包含“搜索引擎”的文档

  1. 通过倒排索引获得“搜索引擎”对应的文档id列表,有1,3

  2. 通过正排索引查询1和3的完整内容

  3. 返回最终结果

倒排索引-组成

  • 单词词典(Term Dictionary)

  • 倒排列表(Posting List)

单词词典(Term Dictionary)

单词词典的实现一般用B+树,B+树构造的可视化过程网址: B+ Tree Visualization

关于B树和B+树

  1. 维基百科-B树

  2. 维基百科-B+树

  3. B树和B+树的插入、删除图文详解

elasticsearch倒排索引与分词
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倒排列表(Posting List)

  • 倒排列表记录了单词对应的文档集合,有倒排索引项(Posting)组成

  • 倒排索引项主要包含如下信息:

    1. 文档id用于获取原始信息

    2. 单词频率(TF,Term Frequency),记录该单词在该文档中出现的次数,用于后续相关性算分

    3. 位置(Posting),记录单词在文档中的分词位置(多个),用于做词语搜索(Phrase Query)

    4. 偏移(Offset),记录单词在文档的开始和结束位置,用于高亮显示

elasticsearch倒排索引与分词
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B+树内部结点存索引,叶子结点存数据,这里的 单词词典就是B+树索引,倒排列表就是数据,整合在一起后如下所示

note:
B+树索引中文和英文怎么比较大小呢?unicode比较还是拼音呢?

elasticsearch倒排索引与分词
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ES存储的是一个JSON格式的文档,其中包含多个字段,每个字段会有自己的倒排索引

分词

分词是将文本转换成一系列单词(Term or Token)的过程,也可以叫文本分析,在ES里面称为Analysis

elasticsearch倒排索引与分词
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分词器

分词器是ES中专门处理分词的组件,英文为Analyzer,它的组成如下:

  • Character Filters:针对原始文本进行处理,比如去除html标签

  • Tokenizer:将原始文本按照一定规则切分为单词

  • Token Filters:针对Tokenizer处理的单词进行再加工,比如转小写、删除或增新等处理

分词器调用顺序

elasticsearch倒排索引与分词
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Analyze API

ES提供了一个可以测试分词的API接口,方便验证分词效果,endpoint是_analyze

  • 可以直接指定analyzer进行测试

elasticsearch倒排索引与分词
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  • 可以直接指定索引中的字段进行测试

POST test_index/doc
{
  "username""whirly",
  "age":22
}

POST test_index/_analyze
{
  "field""username",
  "text": ["hello world"]
}
  • 可以自定义分词器进行测试

POST _analyze
{
  "tokenizer""standard",
  "filter": ["lowercase"],
  "text": ["Hello World"]
}

预定义的分词器

ES自带的分词器有如下:

  • Standard Analyzer

    • 默认分词器

    • 按词切分,支持多语言

    • 小写处理

  • Simple Analyzer

    • 按照非字母切分

    • 小写处理

  • Whitespace Analyzer

    • 空白字符作为分隔符

  • Stop Analyzer

    • 相比Simple Analyzer多了去除请用词处理

    • 停用词指语气助词等修饰性词语,如the, an, 的, 这等

  • Keyword Analyzer

    • 不分词,直接将输入作为一个单词输出

  • Pattern Analyzer

    • 通过正则表达式自定义分隔符

    • 默认是W+,即非字词的符号作为分隔符

  • Language Analyzer

    • 提供了30+种常见语言的分词器

示例:停用词分词器

POST _analyze
{
  "analyzer""stop",
  "text": ["The 2 QUICK Brown Foxes jumped over the lazy dog's bone."]
}

结果

{
  "tokens": [
    {
      "token""quick",
      "start_offset"6,
      "end_offset"11,
      "type""word",
      "position"1
    },
    {
      "token""brown",
      "start_offset"12,
      "end_offset"17,
      "type""word",
      "position"2
    },
    {
      "token""foxes",
      "start_offset"18,
      "end_offset"23,
      "type""word",
      "position"3
    },
    {
      "token""jumped",
      "start_offset"24,
      "end_offset"30,
      "type""word",
      "position"4
    },
    {
      "token""over",
      "start_offset"31,
      "end_offset"35,
      "type""word",
      "position"5
    },
    {
      "token""lazy",
      "start_offset"40,
      "end_offset"44,
      "type""word",
      "position"7
    },
    {
      "token""dog",
      "start_offset"45,
      "end_offset"48,
      "type""word",
      "position"8
    },
    {
      "token""s",
      "start_offset"49,
      "end_offset"50,
      "type""word",
      "position"9
    },
    {
      "token""bone",
      "start_offset"51,
      "end_offset"55,
      "type""word",
      "position"10
    }
  ]
}

中文分词

  • 难点

    • 中文分词指的是将一个汉字序列切分为一个一个的单独的词。在英文中,单词之间以空格作为自然分界词,汉语中词没有一个形式上的分界符

    • 上下文不同,分词结果迥异,比如交叉歧义问题

  • 常见分词系统

    • IK:实现中英文单词的切分,可自定义词库,支持热更新分词词典

    • jieba:支持分词和词性标注,支持繁体分词,自定义词典,并行分词等

    • Hanlp:由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用

    • THUAC:中文分词和词性标注

安装ik中文分词插件

# 在Elasticsearch安装目录下执行命令,然后重启es
bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.3.0/elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip

# 如果由于网络慢,安装失败,可以先下载好zip压缩包,将下面命令改为实际的路径,执行,然后重启es
bin/elasticsearch-plugin install file:///path/to/elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip
  • ik测试 - ik_smart

POST _analyze
{
  "analyzer""ik_smart",
  "text": ["公安部:各地校车将享最高路权"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token""公安部",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 3,
      "type""CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token""各地",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 6,
      "type""CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token""校车",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 8,
      "type""CN_WORD",
      "position": 2
    },
    {
      "token""将",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 9,
      "type""CN_CHAR",
      "position": 3
    },
    {
      "token""享",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 10,
      "type""CN_CHAR",
      "position": 4
    },
    {
      "token""最高",
      "start_offset": 10,
      "end_offset": 12,
      "type""CN_WORD",
      "position": 5
    },
    {
      "token""路",
      "start_offset": 12,
      "end_offset": 13,
      "type""CN_CHAR",
      "position": 6
    },
    {
      "token""权",
      "start_offset": 13,
      "end_offset": 14,
      "type""CN_CHAR",
      "position": 7
    }
  ]
}
  • ik测试 - ik_max_word

POST _analyze
{
  "analyzer""ik_max_word",
  "text": ["公安部:各地校车将享最高路权"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token""公安部",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 3,
      "type""CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token""公安",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 2,
      "type""CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token""部",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 3,
      "type""CN_CHAR",
      "position": 2
    },
    {
      "token""各地",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 6,
      "type""CN_WORD",
      "position": 3
    },
    {
      "token""校车",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 8,
      "type""CN_WORD",
      "position": 4
    },
    {
      "token""将",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 9,
      "type""CN_CHAR",
      "position": 5
    },
    {
      "token""享",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 10,
      "type""CN_CHAR",
      "position": 6
    },
    {
      "token""最高",
      "start_offset": 10,
      "end_offset": 12,
      "type""CN_WORD",
      "position": 7
    },
    {
      "token""路",
      "start_offset": 12,
      "end_offset": 13,
      "type""CN_CHAR",
      "position": 8
    },
    {
      "token""权",
      "start_offset": 13,
      "end_offset": 14,
      "type""CN_CHAR",
      "position": 9
    }
  ]
}
  • ik两种分词模式ik_max_word 和 ik_smart 什么区别?

    • ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分,比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,中华人民,中华,华人,人民共和国,人民,人,民,共和国,共和,和,国国,国歌”,会穷尽各种可能的组合;

    • ik_smart: 会做最粗粒度的拆分,比如会将“中华人民共和国国歌”拆分为“中华人民共和国,国歌”。

自定义分词

当自带的分词无法满足需求时,可以自定义分词,通过定义Character Filters、Tokenizer和Token Filters实现

Character Filters

  • 在Tokenizer之前对原始文本进行处理,比如增加、删除或替换字符等

  • 自带的如下:

    • HTML Strip Character Filter:去除HTML标签和转换HTML实体

    • Mapping Character Filter:进行字符替换操作

    • Pattern Replace Character Filter:进行正则匹配替换

  • 会影响后续tokenizer解析的position和offset信息

Character Filters测试

POST _analyze
{
  "tokenizer""keyword",
  "char_filter": ["html_strip"],
  "text": ["<p>I&apos;m so <b>happy</b>!</p>"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token""""

I'm so happy!

"""
,
      "start_offset"0,
      "end_offset"32,
      "type""word",
      "position"0
    }
  ]
}

Tokenizers

  • 将原始文本按照一定规则切分为单词(term or token)

  • 自带的如下:

    • standard 按照单词进行分割

    • letter 按照非字符类进行分割

    • whitespace 按照空格进行分割

    • UAX URL Email 按照standard进行分割,但不会分割邮箱和URL

    • Ngram 和 Edge NGram 连词分割

    • Path Hierarchy 按照文件路径进行分割

Tokenizers 测试

POST _analyze
{
  "tokenizer""path_hierarchy",
  "text": ["/path/to/file"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token""/path",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 5,
      "type""word",
      "position": 0
    },
    {
      "token""/path/to",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 8,
      "type""word",
      "position": 0
    },
    {
      "token""/path/to/file",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 13,
      "type""word",
      "position": 0
    }
  ]
}

Token Filters

  • 对于tokenizer输出的单词(term)进行增加、删除、修改等操作

  • 自带的如下:

    • lowercase 将所有term转为小写

    • stop 删除停用词

    • Ngram 和 Edge NGram 连词分割

    • Synonym 添加近义词的term

Token Filters测试

POST _analyze
{
  "text": [
    "a Hello World!"
  ],
  "tokenizer""standard",
  "filter": [
    "stop",
    "lowercase",
    {
      "type""ngram",
      "min_gram": 4,
      "max_gram": 4
    }
  ]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token""hell",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 7,
      "type""<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token""ello",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 7,
      "type""<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token""worl",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 13,
      "type""<ALPHANUM>",
      "position": 2
    },
    {
      "token""orld",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 13,
      "type""<ALPHANUM>",
      "position": 2
    }
  ]
}

自定义分词

自定义分词需要在索引配置中设定 char_filter、tokenizer、filter、analyzer等

自定义分词示例:

  • 分词器名称:my_custom</li>

  • 过滤器将token转为大写

PUT test_index_1
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer": {
          "type":      "custom",
          "tokenizer""standard",
          "char_filter": [
            "html_strip"
          ],
          "filter": [
            "uppercase",
            "asciifolding"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

自定义分词器测试

POST test_index_1/_analyze
{
  "analyzer""my_custom_analyzer",
  "text": ["<p>I&apos;m so <b>happy</b>!</p>"]
}

# 结果
{
  "tokens": [
    {
      "token""I'M",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 11,
      "type""<ALPHANUM>",
      "position": 0
    },
    {
      "token""SO",
      "start_offset": 12,
      "end_offset": 14,
      "type""<ALPHANUM>",
      "position": 1
    },
    {
      "token""HAPPY",
      "start_offset": 18,
      "end_offset": 27,
      "type""<ALPHANUM>",
      "position": 2
    }
  ]
}

分词使用说明

分词会在如下两个时机使用:

  • 创建或更新文档时(Index Time),会对相应的文档进行分词处理

  • 查询时(Search Time),会对查询语句进行分词

    • 查询时通过analyzer指定分词器

    • 通过index mapping设置search_analyzer实现

    • 一般不需要特别指定查询时分词器,直接使用索引分词器即可,否则会出现无法匹配的情况

分词使用建议

  • 明确字段是否需要分词,不需要分词的字段就将type设置为keyword,可以节省空间和提高写性能

  • 善用_analyze API,查看文档的分词结果

更多内容请访问我的个人网站: http://laijianfeng.org  
参考文档:

  1. elasticsearch 官方文档

  2. 慕课网 Elastic Stack从入门到实践


原文始发于微信公众号(小旋锋):elasticsearch倒排索引与分词