总结 | Elasticsearch对外提供分词服务实践

1、问题抛出？

实战开发应用场景中，有获取一段话、一篇文章词频的业务场景，
词频的前提就是分词。
常用的中文分词包括：

1、IK分词——https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
2、结巴分词——https://github.com/huaban/elasticsearch-analysis-jieba
3、ANSJ分词——https://github.com/NLPchina/elasticsearch-analysis-ansj
实际开发中，我们可以借助以上分词工具封装成接口或服务进行分词。
但，有没有想过，借助Elasticsearch的分词插件直接实现分词呢并对外提供服务呢？

2、可行性

1、 Elasticsearch对中文的处理，倒排索引的前置条件就是中文分词。
而分词，我们常用的就是IK分词插件。

2、 正常ES的部署、开发设计时候就提前选好分词器。
综上，借助Elasticsearch实现分词完全没有问题。

3、Elasticsearch中的DSL实现

GET test_index/_analyze
{
  "analyzer":"ik_smart",
  "text":"9年后，我还是没有跑出去 | 震后余生"
}

返回结果：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "9",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 1,
      "type": "ARABIC",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "年后",
      "start_offset": 1,
      "end_offset": 3,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "我",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 5,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "还是",
      "start_offset": 5,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "没有",
      "start_offset": 7,
      "end_offset": 9,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "跑出去",
      "start_offset": 9,
      "end_offset": 12,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "震后",
      "start_offset": 15,
      "end_offset": 17,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 6
    },
    {
      "token": "余生",
      "start_offset": 17,
      "end_offset": 19,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 7
    }
  ]
}

4、Elasticsearch Java接口实现

以下是基于Jest5.3.3的接口实现。

/*
*@brief:获取分词结果接口
*@param:待分词的文章/字符串
*@return:不重复分词结果集（可根据实际业务场景二次开发）
*@date:20180704
*/
public static String IK_TYPE = "ik_smart";
public static Set<String> getIkAnalyzeSearchTerms(String searchContent) {    
        // 调用 IK 分词分词
        JestClient client = JestHelper.getClient();
        Analyze ikAnalyze = new Analyze.Builder()
                    .index(TEST_INDEX)
                    .analyzer(IK_TYPE)
                    .text(searchContent)
                    .build();

        JestResult result = null;
        Set<String> keySet = new HashSet<String>();
        try {
            result = client.execute(ikAnalyze);
            JsonArray jsonArray = result.getJsonObject().getAsJsonArray("tokens");
            int arraySize = jsonArray.size();
            for (int i = 0; i < arraySize; ++i) {
                JsonElement curKeyword = jsonArray.get(i).getAsJsonObject().get("token");
                //Logger.info("rst = " + curKeyword.getAsString());
                keySet.add(curKeyword.getAsString());
            }
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }

        return keySet;
    }

有了java接口，对外提供Restful API就变得相对简单了。

5、小结

充分挖据Elasticsearch自身特性，优化、简化业务场景才是王道！

作者：铭毅天下
转载请标明出处，原文地址：
https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/80892343