Elasticsearch(二) ik分词器的安装 以及 自定义分词

ik分词器作为elasticsearch的一个插件，则是安装在es插件中。

ik分词器的安装 

1，创建ik分词目录上传与es相同版本的ik分词器插件，不同版本可能es启动 报错

在elasticsearch的plugin 目录下创建分词器目录analysis-ik；

在 analysis-ik目录下上传 elasticsearch-analysis-ik-6.8.0.zip；并解压，解压后删除原始安装包；重新启动es；

2，启动完成后进行测试验证

ps ik分词器分为两种分词方式：ik_max_word(最细粒度分词); ik_smart（最粗粒度分词）；

我们在kibana中 测试使用ik_max_word 对“南京市长江大桥”进行分词 

POST _analyze
{ 
    "analyzer":"ik_max_word",
    "text":"南京市长江大桥"
}

根据结果我们看到 分词后的词典“南京市”，“南京”,"市长",""市,长江大桥,长江,大桥。结果。

自定义分词

        假如我们在对上面的分词结果中我们想要理解的结果为 南京市长，江大桥的结果。怎么办？ik分词器中所有词典没有江大桥的词语，所以没有拆分出来。这时我们则需要进行对词典扩充，添加自定义分词。

       ik分词器会将需要拆分的语句在其自身包含的词语中进行检索拆分，其词典中所包含的词语将会被拆分出来，不存在的词语不会被拆分出来。ik分词器的词典目录：/home/elastic/elasticsearch/plugins/analysis-ik/config

1，我们在该目录下创建我们的自定义词典 my.dic ，在my.dic中我们将我们需要被拆分出来的词语维护到里面进行保存。

2，保存之后ik还不能识别到，所以需要在IKAnalyzer.cfg.xml 文件中将我们的词典维护关联起来。

3，重新启动后我们在对 “南京市长江大桥”进行最细度分词后 会出现 江大桥 的结果。