HanLP Analysis for Elasticsearch

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HanLP Analysis for Elasticsearch

大数据资讯 2019-04-22 11:03:01 浏览3383
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 基于 HanLP Elasticsearch 中文分词插件,核心功能:

 

兼容 ES 5.x-7.x

内置词典,无需额外配置即可使用;

支持用户自定义词典;

支持远程词典热更新(待开发);

内置多种分词模式,适合不同场景;

拼音过滤器(待开发);

简繁体转换过滤器(待开发)。

 

版本

插件版本和 ES 版本一致,直接下载对应版本的插件进行安装即可。

 

·插件开发完成时,最新版本已经为 6.5.2 了,所以个人只对典型的版本进行了测试;

·5.X 5.0.05.5.0 版本进行了测试;

·6.X 6.0.06.3.06.4.16.5.1 版本进行了测试;

·7.X 7.0.0 版本进行了测试。

 

安装使用

下载编译

git clone 对应版本的代码,打开 pom.xml 文件,修改 <elasticsearch.version>6.5.1</elasticsearch.version> 为需要的 ES 版本;然后使用 mvn package 生产打包文件,最终文件在 target/release 文件夹下。

 

打包完成后,使用离线方式安装即可。

 

使用默认词典

 

·在线安装:.\elasticsearch-plugin install https://github.com/AnyListen/elasticsearch-analysis-hanlp/releases/download/vA.B.C/elasticsearch-analysis-hanlp-A.B.C.zip

·离线安装:.\elasticsearch-plugin install file:///FILE_PATH/elasticsearch-analysis-hanlp-A.B.C.zip

离线安装请把 FILE_PATH 更改为 zip 文件路径;ABC 对应的是 ES 版本号。

 

使用自定义词典

默认词典是精简版的词典,能够满足基本需求,但是无法使用感知机和 CRF 等基于模型的分词器。

 

HanLP 提供了更加完整的词典,请按需下载。

 

词典下载后,解压到任意目录,然后修改插件安装目录下的 hanlp.properties 文件,只需修改第一行

 

root=D:/JavaProjects/HanLP/

data 的父目录即可,比如 data 目录是 /Users/hankcs/Documents/data,那么 root=/Users/hankcs/Documents/

 

使用自定义配置文件

如果你在其他地方使用了 HanLP,希望能够复用 hanlp.properties 文件,你只需要修改插件安装目录下的 plugin.properties 文件,将 configPath 配置为已有的 hanlp.properties 文件地址即可。

 

内置分词器

 

分析器(Analysis)

 

·hanlp_index:细粒度切分

·hanlp_smart:常规切分

·hanlp_nlp:命名实体识别

·hanlp_per:感知机分词

·hanlp_crfCRF分词

·hanlp:自定义

 

分词器(Tokenizer)

·hanlp_index:细粒度切分

·hanlp_smart:常规切分

·hanlp_nlp:命名实体识别

·hanlp_per:感知机分词

·hanlp_crfCRF分词

·hanlp:自定义

 

自定义分词器

插件有较为丰富的选项允许用户自定义分词器,下面是可用的配置项:

f4725f8f644136b4659f321ce607492772fe6cc7


 

案例展示:

 

# 创建自定义分词器

PUT my_index

{

  "settings": {

    "analysis": {

      "analyzer": {

        "my_analyzer": {

          "type": "hanlp",

          "algorithm": "viterbi",

          "enableIndexMode": "true",

          "enableCustomDictionary": "true",

          "customDictionaryPath": "",

          "enableCustomDictionaryForcing": "false",

          "enableStopWord": "true",

          "stopWordDictionaryPath": "",

          "enableNumberQuantifierRecognize": "true",

          "enableNameRecognize": "true",

          "enableTranslatedNameRecognize": "true",

          "enableJapaneseNameRecognize": "true",

          "enableOrganizationRecognize": "true",

          "enablePlaceRecognize": "true",

          "enableTraditionalChineseMode": "false"

        }

      }

    }

  }

}

 

# 测试分词器

POST my_index/_analyze

{

  "analyzer": "my_analyzer",

  "text": "张惠妹在上海市举办演唱会啦"

}

分词速度(仅供参考)

 

借助 _analyze API11G单线程),通过改变分词器类型,对 2W 字的文本进行分词,以下为从请求到返回的耗时:


46508cb37751adf46052310fa9c67d444a2baca8

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