HanLP Analyzer for ElasticSearch
此分词器基于HanLP,提供了HanLP中大部分的分词方式。
今年一年都在忙其他事,所以插件更新基本一年没有更新,年底更新一波。今年学习了一下ES向量插件(亚马逊设计的那个方式还挺有意思的,重新设计向量索引文件,但文件管理依托于lucene),搞了搞知识图谱(JanusGraph),最近又在弄ES存储计算分离(基于共享存储)
🚩 更新日志:
./gradlew assemble
命令,否则可能因本地gradle版本不匹配导致问题最后还是要说,开源不易,有空还是会跟进改动
Plugin version | Branch version |
---|---|
7.x | 7.x |
6.x | 6.x |
安装方式:
方式一
a. 下载对应的release安装包,最新release包可从baidu盘下载 baidu盘因zip包存在问题,不再提供下载
b. 下载对应的release安装包,最新release包从mega下载(链接:https://mega.nz/folder/DZZX3CQT#buyPsia0-fvlphZHPyrtCw)
b. 执行如下命令安装,其中PATH为插件包绝对路径:
./bin/elasticsearch-plugin install file://${PATH}
方式二
a. 使用elasticsearch插件脚本安装command如下:
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/KennFalcon/elasticsearch-analysis-hanlp/releases/download/v6.5.4/elasticsearch-analysis-hanlp-6.5.4.zip
release包中存放的为HanLP源码中默认的分词数据,若要下载完整版数据包,请查看HanLP Release。
数据包目录:ES_HOME/plugins/analysis-hanlp
注:因原版数据包自定义词典部分文件名为中文,这里的hanlp.properties中已修改为英文,请对应修改文件名
注:上述说明中的ES_HOME为自己的ES安装路径,需要绝对路径
在本版本中,增加了词典热更新,修改步骤如下:
a. 在ES_HOME/plugins/analysis-hanlp/data/dictionary/custom目录中新增自定义词典
b. 修改hanlp.properties,修改CustomDictionaryPath,增加自定义词典配置
c. 等待1分钟后,词典自动加载
注:每个节点都需要做上述更改
hanlp: hanlp默认分词
hanlp_standard: 标准分词
hanlp_index: 索引分词
hanlp_nlp: NLP分词
hanlp_crf: CRF分词
hanlp_n_short: N-最短路分词
hanlp_dijkstra: 最短路分词
hanlp_speed: 极速词典分词
POST http://localhost:9200/twitter2/_analyze
{
"text": "美国阿拉斯加州发生8.0级地震",
"tokenizer": "hanlp"
}
{
"tokens" : [
{
"token" : "美国",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "nsf",
"position" : 0
},
{
"token" : "阿拉斯加州",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 5,
"type" : "nsf",
"position" : 1
},
{
"token" : "发生",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "v",
"position" : 2
},
{
"token" : "8.0",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 3,
"type" : "m",
"position" : 3
},
{
"token" : "级",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "q",
"position" : 4
},
{
"token" : "地震",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "n",
"position" : 5
}
]
}
配置文件为ES_HOME/config/analysis-hanlp/hanlp-remote.xml
<properties>
<comment>HanLP Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<entry key="remote_ext_dict">words_location</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<entry key="remote_ext_stopwords">stop_words_location</entry>
</properties>
其中words_location为URL或者URL+" "+词性,如:
1. http://localhost:8080/mydic
2. http://localhost:8080/mydic nt
第一个样例,是直接配置URL,词典内部每一行代表一个单词,格式遵从[单词] [词性A] [A的频次] [词性B] [B的频次] ... 如果不填词性则表示采用词典的默认词性n。
第二个样例,配置词典URL,同时配置该词典的默认词性nt,当然词典内部同样遵循[单词] [词性A] [A的频次] [词性B] [B的频次] ... 如果不配置词性,则采用默认词性nt。
其中stop_words_location为URL,如:
1. http://localhost:8080/mystopdic
样例直接配置URL,词典内部每一行代表一个单词,不需要配置词性和频次,换行符用 \n 即可。
注意,所有的词典URL是需要满足条件即可完成分词热更新:
该 http 请求需要返回两个头部(header),一个是 Last-Modified,一个是 ETag,这两者都是字符串类型,只要有一个发生变化,该插件就会去抓取新的分词进而更新词库。
可以配置多个字典路径,中间用英文分号;间隔
URL每隔1分钟访问一次
保证词典编码UTF-8
HanLP在提供了各类分词方式的基础上,也提供了一系列的分词配置,分词插件也提供了相关的分词配置,我们可以在通过如下配置来自定义自己的分词器:
Config | Elastic version |
---|---|
enable_custom_config | 是否开启自定义配置 |
enable_index_mode | 是否是索引分词 |
enable_number_quantifier_recognize | 是否识别数字和量词 |
enable_custom_dictionary | 是否加载用户词典 |
enable_translated_name_recognize | 是否识别音译人名 |
enable_japanese_name_recognize | 是否识别日本人名 |
enable_organization_recognize | 是否识别机构 |
enable_place_recognize | 是否识别地名 |
enable_name_recognize | 是否识别中国人名 |
enable_traditional_chinese_mode | 是否开启繁体中文 |
enable_stop_dictionary | 是否启用停用词 |
enable_part_of_speech_tagging | 是否开启词性标注 |
enable_remote_dict | 是否开启远程词典 |
enable_normalization | 是否执行字符正规化 |
enable_offset | 是否计算偏移量 |
注意: 如果要采用如上配置配置自定义分词,需要设置enable_custom_config为true
例如:
PUT test
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_hanlp_analyzer": {
"tokenizer": "my_hanlp"
}
},
"tokenizer": {
"my_hanlp": {
"type": "hanlp",
"enable_stop_dictionary": true,
"enable_custom_config": true
}
}
}
}
}
POST test/_analyze
{
"text": "美国,|=阿拉斯加州发生8.0级地震",
"analyzer": "my_hanlp_analyzer"
}
结果:
{
"tokens" : [
{
"token" : "美国",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "nsf",
"position" : 0
},
{
"token" : ",|=",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 3,
"type" : "w",
"position" : 1
},
{
"token" : "阿拉斯加州",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 5,
"type" : "nsf",
"position" : 2
},
{
"token" : "发生",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "v",
"position" : 3
},
{
"token" : "8.0",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 3,
"type" : "m",
"position" : 4
},
{
"token" : "级",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "q",
"position" : 5
},
{
"token" : "地震",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "n",
"position" : 6
}
]
}