elasticsearch-analysis-hanlp中文分词器的一点心得

在搜索项目中，对于中文语境必须选择一个中文分词器，目前选择的是hanlp，选择它来源于官方介绍：

HanLP希望兼顾学术界的精准与工业界的效率，在两者之间取一个平衡，真正将自然语言处理普及到生产环境中去。

1：英语因为有空格分隔，而中文如果不分词，基本上每个单词都会被拆分，这是分词的难点。

我们不是搞学术研究的（也不会），所以拿来应用是最重要的，但能多了解一点原理，对于应用会有帮助。

2：可以通过手动和远程更新自定义词典，但对于我们手动更新就足够了，但如果参数配置不符合规则，不会成功加载词典，而且也不报错，折腾了好一会，所以要好好看文档。

如果不想折腾，核心词典就足够使用了，自定义词典是比较大的。

另外如果配置参数有误，会自动杀死elasticsearch，今天就遇到了。

安装新的插件，需要重新启动elasticsearch，为避免影响线上，专门起了个节点，而且后续有硬盘了，需要单独存储。

3：注意，自定义词典添加新词（比如西五街），以前索引的文档需要重新构建索引（分词），所以没有太大的需求，轻易不要添加自定义词。

4：自定义分词配置

如果没有特殊需求，轻易不要动，但如果了解，能更好的使用。

1）是否识别中国人名

enable_name_recognize 默认开启，如果不开启，”张朝阳是sohu公司总裁”就分不出“张朝阳”这个词了。而**这样的核心词，默认就会分词。

2） 是否加载用户自定义词典

enable_custom_dictionary默认开启，比如OrganizationName.txt中包含“BBC报道小组”，则能分词出来；否则会分词出（bbc，报道，小组）

3）日本名识别

enable_japanese_name_recognize 默认是关闭的，不代表日本人名分词

PUT testy
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_hanlp_analyzer": {
          "tokenizer": "my_hanlp"
        }
      },
      "tokenizer": {
        "my_hanlp": {
          "type": "hanlp",

          "enable_custom_config": true,
          "enable_name_recognize":true,
          "enable_organization_recognize":true,
          "enable_japanese_name_recognize":true
        }
      }
    }
  }
}

GET _analyze
{
  "text": "波多野结衣 BBC报道小组",
  "analyzer": "my_hanlp_analyzer"
}

4）地名识别，机构名识别

• enable_place_recognize，place目录

• enable_organization_recognize，organization目录

默认都是关闭的，因为大部分词在核心词、自定义词典中都有，同时里面的词很多也不是机构名和地名。

5） 是否识别数字和量词

enable_number_quantifier_recognize默认应该是开启的，但不知道如何测试

6）繁体识别 

enable_traditional_chinese_mode默认是关闭的，建议开启。

POST testy/_analyze
{
  "text": "中華人民共和國",
  "analyzer": "my_hanlp_analyzer"
}

5：分词

同义词、词根、拼写错误，多语言，拼音这些都是分词要解决的，而算分不是分词解决的。

自己也感受了下，分词结合算分不是那么好理解的，可能需要不断的调试和感知。