这篇文章主要来介绍下什么是 Analysis ，什么是分词器，以及 ElasticSearch 自带的分词器是怎么工作的，最后会介绍下中文分词是怎么做的。

首先来说下什么是 Analysis：

什么是 Analysis？

顾名思义，文本分析就是 把全文本转换成一系列单词（term/token）的过程 ，也叫 分词 。在 ES 中，Analysis 是通过 分词器（Analyzer） 来实现的，可使用 ES 内置的分析器或者按需定制化分析器。

举一个分词简单的例子：比如你输入 Mastering Elasticsearch ，会自动帮你分成两个单词，一个是 mastering ，另一个是 elasticsearch ，可以看出单词也被转化成了小写的。

再简单了解了 Analysis 与 Analyzer 之后，让我们来看下分词器的组成：

分词器的组成

分词器是专门处理分词的组件，分词器由以下三部分组成：

Character Filters ：针对原始文本处理，比如去除 html 标签

Tokenizer ：按照规则切分为单词，比如按照空格切分

Token Filters ：将切分的单词进行加工，比如大写转小写，删除 stopwords，增加同义语

同时 Analyzer 三个部分也是有顺序的，从图中可以看出，从上到下依次经过 Character Filters ， Tokenizer 以及 Token Filters ，这个顺序比较好理解，一个文本进来肯定要先对文本数据进行处理，再去分词，最后对分词的结果进行过滤。

其中，ES 内置了许多分词器：

Standard Analyzer - 默认分词器，按词切分，小写处理

Simple Analyzer - 按照非字母切分（符号被过滤），小写处理

Stop Analyzer - 小写处理，停用词过滤（the ，a，is）

Whitespace Analyzer - 按照空格切分，不转小写

Keyword Analyzer - 不分词，直接将输入当做输出

Pattern Analyzer - 正则表达式，默认 \W+

Language - 提供了 30 多种常见语言的分词器

Customer Analyzer - 自定义分词器

接下来会对以上分词器进行讲解，在讲解之前先来看下很有用的 API： _analyzer API ：

Analyzer API

它可以通过以下三种方式来查看分词器是怎么样工作的：

直接指定 Analyzer 进行测试

GET _analyze
    "analyzer": "standard",
    "text" : "Mastering Elasticsearch , elasticsearch in Action"
指定索引的字段进行测试
POST books/_analyze
    "field": "title",
    "text": "Mastering Elasticesearch"
自定义分词进行测试
POST /_analyze
    "tokenizer": "standard", 
    "filter": ["lowercase"],
    "text": "Mastering Elasticesearch"
再了解了 Analyzer API 后，让我们一起看下 ES 内置的分词器：
ES 分词器
首先来介绍下 Stamdard Analyzer 分词器：
Stamdard Analyzer
它是 ES 默认的分词器，它会对输入的文本按词的方式进行切分，切分好以后会进行转小写处理，默认的 stopwords 是关闭的。
下面使用 Kibana 看一下它是怎么样进行工作的，在 Kibana 的开发工具（Dev Tools）中指定 Analyzer 为 standard，并输入文本 In 2020, Java is the best language in the world.，然后我们运行一下：
GET _analyze
  "analyzer": "standard",
  "text": "In 2020, Java is the best language in the world."
运行结果如下：
  "tokens" : [
      "token" : "in",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
      "token" : "2020",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<NUM>",
      "position" : 1
      "token" : "java",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
      "token" : "is",
      "start_offset" : 14,
      "end_offset" : 16,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 3
      "token" : "the",
      "start_offset" : 17,
      "end_offset" : 20,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 4
      "token" : "best",
      "start_offset" : 21,
      "end_offset" : 25,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 5
      "token" : "language",
      "start_offset" : 26,
      "end_offset" : 34,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 6
      "token" : "in",
      "start_offset" : 35,
      "end_offset" : 37,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 7
      "token" : "the",
      "start_offset" : 38,
      "end_offset" : 41,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 8
      "token" : "world",
      "start_offset" : 42,
      "end_offset" : 47,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 9
可以看出是按照空格、非字母的方式对输入的文本进行了转换，比如对 Java 做了转小写，对一些停用词也没有去掉，比如 in。
其中 token 为分词结果；start_offset 为起始偏移；end_offset 为结束偏移；position 为分词位置。
下面来看下 Simple Analyzer 分词器：
Simple Analyzer
它只包括了 Lower Case 的 Tokenizer，它会按照非字母切分，非字母的会被去除，最后对切分好的做转小写处理，然后接着用刚才的输入文本，分词器换成 simple 来进行分词，运行结果如下：
  "tokens" : [
      "token" : "in",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "word",
      "position" : 0
      "token" : "java",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "word",
      "position" : 1
      "token" : "is",
      "start_offset" : 14,
      "end_offset" : 16,
      "type" : "word",
      "position" : 2
      "token" : "the",
      "start_offset" : 17,
      "end_offset" : 20,
      "type" : "word",
      "position" : 3
      "token" : "best",
      "start_offset" : 21,
      "end_offset" : 25,
      "type" : "word",
      "position" : 4
      "token" : "language",
      "start_offset" : 26,
      "end_offset" : 34,
      "type" : "word",
      "position" : 5
      "token" : "in",
      "start_offset" : 35,
      "end_offset" : 37,
      "type" : "word",
      "position" : 6
      "token" : "the",
      "start_offset" : 38,
      "end_offset" : 41,
      "type" : "word",
      "position" : 7
      "token" : "world",
      "start_offset" : 42,
      "end_offset" : 47,
      "type" : "word",
      "position" : 8
从结果中可以看出，数字 2020 被去除掉了，说明非字母的的确会被去除，所有的词也都做了小写转换。
现在，我们来看下 Whitespace Analyzer 分词器：
Whitespace Analyzer
它非常简单，根据名称也可以看出是按照空格进行切分的，下面我们来看下它是怎么样工作的：
  "tokens" : [
      "token" : "In",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "word",
      "position" : 0
      "token" : "2020,",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "word",
      "position" : 1
      "token" : "Java",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "word",
      "position" : 2
      "token" : "is",
      "start_offset" : 14,
      "end_offset" : 16,
      "type" : "word",
      "position" : 3
      "token" : "the",
      "start_offset" : 17,
      "end_offset" : 20,
      "type" : "word",
      "position" : 4
      "token" : "best",
      "start_offset" : 21,
      "end_offset" : 25,
      "type" : "word",
      "position" : 5
      "token" : "language",
      "start_offset" : 26,
      "end_offset" : 34,
      "type" : "word",
      "position" : 6
      "token" : "in",
      "start_offset" : 35,
      "end_offset" : 37,
      "type" : "word",
      "position" : 7
      "token" : "the",
      "start_offset" : 38,
      "end_offset" : 41,
      "type" : "word",
      "position" : 8
      "token" : "world.",
      "start_offset" : 42,
      "end_offset" : 48,
      "type" : "word",
      "position" : 9
可以看出，只是按照空格进行切分，2020 数字还是在的，Java 的首字母还是大写的，, 还是保留的。
接下来看 Stop Analyzer 分词器：
Stop Analyzer
它由 Lowe Case 的 Tokenizer 和 Stop 的 Token Filters 组成的，相较于刚才提到的 Simple Analyzer，多了 stop 过滤，stop 就是会把 the，a，is 等修饰词去除，同样让我们看下运行结果：
  "tokens" : [
      "token" : "java",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "word",
      "position" : 1
      "token" : "best",
      "start_offset" : 21,
      "end_offset" : 25,
      "type" : "word",
      "position" : 4
      "token" : "language",
      "start_offset" : 26,
      "end_offset" : 34,
      "type" : "word",
      "position" : 5
      "token" : "world",
      "start_offset" : 42,
      "end_offset" : 47,
      "type" : "word",
      "position" : 8
可以看到 in is the 等词都被 stop filter过滤掉了。
接下来看下 Keyword Analyzer：
Keyword Analyzer
它其实不做分词处理，只是将输入作为 Term 输出，我们来看下运行结果：
  "tokens" : [
      "token" : "In 2020, Java is the best language in the world.",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 48,
      "type" : "word",
      "position" : 0
我们可以看到，没有对输入文本进行分词，而是直接作为 Term 输出了。
接下来看下 Pattern Analyzer：
Pattern Analyzer
它可以通过正则表达式的方式进行分词，默认是用 \W+ 进行分割的，也就是非字母的符合进行切分的，由于运行结果和 Stamdard Analyzer 一样，就不展示了。
Language Analyzer
ES 为不同国家语言的输入提供了 Language Analyzer 分词器，在里面可以指定不同的语言，我们用 english 进行分词看下：
  "tokens" : [
      "token" : "2020",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<NUM>",
      "position" : 1
      "token" : "java",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
      "token" : "best",
      "start_offset" : 21,
      "end_offset" : 25,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 5
      "token" : "languag",
      "start_offset" : 26,
      "end_offset" : 34,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 6
      "token" : "world",
      "start_offset" : 42,
      "end_offset" : 47,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 9
可以看出 language 被改成了 languag，同时它也是有 stop 过滤器的，比如 in,is 等词也被去除了。
最后，让我们看下中文分词：
中文分词有特定的难点，不像英文，单词有自然的空格作为分隔，在中文句子中，不能简单地切分成一个个的字，而是需要分成有含义的词，但是在不同的上下文，是有不同的理解的。
比如以下例子：
在这些，企业中，国有，企业，有十个/在这些，企业，中国，有企业，有十个
各国，有，企业，相继，倒闭/各，国有，企业，相继，倒闭
羽毛球，拍卖，完了/羽毛球拍，卖，完了
那么，让我们来看下 ICU Analyzer 分词器，它提供了 Unicode 的支持，更好的支持亚洲语言！
我们先用 standard 来分词，以便于和 ICU 进行对比。
GET _analyze
  "analyzer": "standard",
  "text": "各国有企业相继倒闭"
运行结果就不展示了，分词是一个字一个字切分的，明显效果不是很好，接下来用 ICU 进行分词，分词结果如下：
  "tokens" : [
      "token" : "各国",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 0
      "token" : "有",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
      "token" : "企业",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
      "token" : "相继",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 3
      "token" : "倒闭",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 4
可以看到分成了各国，有，企业，相继，倒闭，显然比刚才的效果好了很多。
还有许多中文分词器，在这里列举几个：
支持自定义词库，支持热更新分词字典
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
jieba：
Python 中最流行的分词系统，支持分词和词性标注
支持繁体分词、自定义词典、并行分词等
https://github.com/sing1ee/elasticsearch-jieba-plugin
THULAC：
THU Lexucal Analyzer for Chinese, 清华大学自然语言处理和社会人文计算实验室的一套中文分词器
https://github.com/thunlp/THULAC-Java
大家可以自己安装下，看下它中文分词效果。
本文主要介绍了 ElasticSearch 自带的分词器，学习了使用 _analyzer API 去查看它的分词情况，最后还介绍下中文分词是怎么做的。
Elasticsearch顶尖高手系列
Elasticsearch核心技术与实战
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/indices-analyze.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analyzer-anatomy.html