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一、ES 的默认分词器测试示例

• 通过 Postman 发送 GET 请求查询分词效果，在消息体里，指定要分析的文本

  # GET http://localhost:9200/_analyze
  {"text":"王者荣耀"
  }
  

  

• 输出结果如下：
  

• 由上图输出结果可知，ES 的默认分词器无法识别中文中测试、单词这样的词汇，而是简单的将每个字拆完分为一个词，这样的结果显然不符合我们的使用要求，所以我们需要下载 ES 对应版本的中文分词器。

二、IK 中文分词器

2.1、IK 中文分词器下载地址

• 下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.8.0
  

2.2、ES 引入IK 中文分词器

• 将IK 中文分词器安装包解压，然后把解压后的文件夹放入 ES 根目录下的 plugins 目录下，重启 ES 即可使用。
  

• 注意：ES的安装目录一定不要带有中文或者空格，否则引入IK 中文分词器会报如下错误：

  java.security.AccessControlException: access denied ("java.io.FilePermission""D:\Program Files\elasticsearch-7.8.0\plugins\elasticsearch-analysis-ik-7.8.0\config\IKAnalyzer.cfg.xml" "read")
  

2.3、IK 中文分词器测试示例

• 通过 Postman 发送 GET 请求查询分词效果，在消息体里，指定分析器和要分析的文本

  # GET http://localhost:9200/_analyze
  {"analyzer":"ik_max_word","text": "王者荣耀"
  }
  

  

• 分析器的key值解释

  分析器的key值	分析器的key值解释
  ik_max_word	会将文本做最细粒度的拆分
  ik_smart	会将文本做最粗粒度的拆分

• 使用IK中文分词后的结果为：
  

三、ES 扩展词汇测试示例

• 通过 Postman 发送 GET 请求查询分词效果，在消息体里，指定分析器和要分析的文本

  # GET http://localhost:9200/_analyze
  {"text":"弗雷尔卓德","analyzer":"ik_max_word"
  }
  

• 输出结果如下：
  

• 由上图输出结果可知，仅仅可以得到每个字的分词结果。如何使分词器识别到弗雷尔卓德也是一个词语。

• 首先进入 ES 根目录中的 plugins 文件夹下的 ik 文件夹，进入 config 目录，创建 custom.dic
  文件，写入弗雷尔卓德。，如下图：
  

• 注意：custom.dic文件内容的格式的编码为UTF-8格式编码,否则会导致扩展词汇失效。

  

• 同时打开 IKAnalyzer.cfg.xml 文件，将新建的 custom.dic 配置其中，如下图：

  

• 重启 ES 服务器。由下图可知，文件确实被加载了。
  

• 然后通过 Postman 发送 GET 请求查询分词效果。如下图：