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Elasticsearch 分词与神经网络分词的区别

Elasticsearch 的分词过程产生的是优化用于搜索和检索的语言学分词。这与机器学习和自然语言处理中的神经分词不同。神经分词器将字符串转换为更小的子词分词，这些分词被编码为向量，供神经网络使用。Elasticsearch 没有内置的神经分词器。

分词器接收一个字符流，将其分解为单独的分词（通常是单个单词），并输出一个分词流。例如，`whitespace`分词器在遇到任何空白字符时将文本分解为分词。它会将文本`"Quick brown fox!"`转换为术语`[Quick, brown, fox!]`。

分词器还负责记录以下内容：

• 每个术语的顺序或位置（用于短语和词近似查询）。

• 每个术语所代表的原始单词的开始和结束字符偏移量（用于突出显示搜索片段）。

• 分词类型，是对每个产生的术语的分类，例如`<ALPHANUM>`、`<HANGUL>`或`<NUM>`。更简单的分析器仅产生`word`分词类型。

Elasticsearch 提供了许多内置的分词器，可以用来构建自定义分析器。

以单词为导向的分词器

以下分词器通常用于将全文分解为单个单词：

标准分词器

`standard`分词器根据 Unicode 文本分段算法定义的单词边界将文本划分为术语。它会移除大部分标点符号。对于大多数语言来说，这是最佳选择。

字母分词器

`letter`分词器在遇到非字母字符时将文本划分为术语。

小写分词器

`lowercase`分词器与`letter`分词器类似，它在遇到非字母字符时将文本划分为术语，但它还会将所有术语转换为小写。

空白分词器

`whitespace`分词器在遇到任何空白字符时将文本划分为术语。

UAX URL 邮件分词器

`uax_url_email`分词器与`standard`分词器类似，但它会将 URL 和电子邮件地址识别为单个术语。

经典分词器

`classic`分词器是基于英语语法的分词器。

泰语分词器

`thai`分词器将泰语文本分割成单词。

部分单词分词器

这些分词器将文本或单词分解为小片段，用于部分单词匹配：

N-Gram 分词器

`ngram`分词器在遇到指定字符列表（例如空白字符或标点符号）时将文本分解为单词，然后返回每个单词的 n-gram：一个连续字母的滑动窗口，例如`quick`→`[qu, ui, ic, ck]`。

边缘 N-Gram 分词器

`edge_ngram`分词器在遇到指定字符列表（例如空白字符或标点符号）时将文本分解为单词，然后返回每个单词的 n-gram，这些 n-gram 锚定在单词的开头，例如`quick`→`[q, qu, qui, quic, quick]`。

结构化文本分词器

以下分词器通常用于结构化文本（如标识符、电子邮件地址、邮政编码和路径），而不是用于全文：

关键词分词器

`keyword`分词器是一个“无操作”分词器，它接受给定的任何文本，并将完全相同的文本作为单个术语输出。它可以与`lowercase`等分词过滤器结合使用，以标准化分析术语。

模式分词器

`pattern`分词器使用正则表达式来分割文本，当匹配到单词分隔符时，或者将匹配到的文本捕获为术语。

简单模式分词器

`simple_pattern`分词器使用正则表达式捕获匹配的文本作为术语。它使用受限的正则表达式功能子集，通常比`pattern`分词器更快。

字符组分词器

`char_group`分词器可以通过字符集进行配置，以分割字符，这通常比运行正则表达式更高效。

简单模式分割分词器

`simple_pattern_split`分词器使用与`simple_pattern`分词器相同的受限正则表达式子集，但它在匹配处分割输入，而不是将匹配项作为术语返回。

路径分词器

`path_hierarchy`分词器处理类似文件系统路径的分层值，按路径分隔符分割，并为树中的每个组件生成一个术语，例如`/foo/bar/baz`→`[/foo, /foo/bar, /foo/bar/baz]`。