Question

非常感谢@Random，我修改了映射如下。为了测试，我使用了＃34;电影＆＃34;作为我的索引类型。注意：我也添加了search_analyzer。没有它，我没有得到适当的结果。但是我对使用search_analyzer有疑问。

1]我们可以在语言分析器的情况下使用自定义search_analyzer吗？ 2]我是否因为使用了n-gram分析仪得到了所有结果而不是英语分析器？

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "english_ngram": {
                    "type": "custom",
                    "filter": [
                        "english_possessive_stemmer",
                        "lowercase",
                        "english_stop",
                        "english_stemmer",
                        "ngram_filter"
                    ],
                    "tokenizer": "whitespace"
                },
                "search_analyzer":{
                    "type": "custom",
                    "tokenizer": "whitespace",
                    "filter": "lowercase"
                }
            },
            "filter": {
                "english_stop": {
                    "type": "stop"
                },
                "english_stemmer": {
                    "type": "stemmer",
                    "language": "english"
                },
                "english_possessive_stemmer": {
                    "type": "stemmer",
                    "language": "possessive_english"
                },
                "ngram_filter": {
                    "type": "ngram",
                    "min_gram": 1,
                    "max_gram": 25
                }
            }
        }
    },
      "mappings": {
    "movie": {
      "properties": {
        "title": {
          "type": "string",
          "fields": {
            "en": {
              "type":     "string",
              "analyzer": "english_ngram",
              "search_analyzer": "search_analyzer"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

更新：

使用搜索分析器也不能始终如一地工作。需要更多的帮助。用我的发现更新问题。

我按建议使用了以下映射（注意：此映射不使用搜索分析器），为简单起见，我们只考虑英文分析器。

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "english_ngram": {
                    "type": "custom",
                    "filter": [
                        "english_possessive_stemmer",
                        "lowercase",
                        "english_stop",
                        "english_stemmer",
                        "ngram_filter"
                    ],
                    "tokenizer": "standard"
                }
            },
            "filter": {
                "english_stop": {
                    "type": "stop"
                },
                "english_stemmer": {
                    "type": "stemmer",
                    "language": "english"
                },
                "english_possessive_stemmer": {
                    "type": "stemmer",
                    "language": "possessive_english"
                },
                "ngram_filter": {
                    "type": "edge_ngram",
                    "min_gram": 1,
                    "max_gram": 25
                }
            }
        }
    }
}

创建索引：

PUT http://localhost:9200/movies/movie/1

{"title":"$peci@l movie"}

尝试以下查询：

GET http://localhost:9200/movies/movie/_search

    {
        "query": {
            "multi_match": {
                "query": "$peci mov",
                "fields": ["title"],
                "operator": "and"
            }
            }
        }
    }

我没有结果，我做错了什么？我想获得结果：

1] Special characters
2] Partial matches
3] Space separated partial and full words

再次感谢！

Answer 1

您可以根据语言分析器创建自定义分析器。唯一的区别是您将ngram_filter令牌过滤器添加到链的末尾。在这种情况下，您首先会得到语言干扰的标记（默认链），最终转换为边缘图（您的过滤器）。您可以在https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-lang-analyzer.html#english-analyzer找到语言分析器的实现，以便覆盖它们。以下是英语语言变化的一个示例：

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "english_ngram": {
                    "type": "custom",
                    "filter": [
                        "english_possessive_stemmer",
                        "lowercase",
                        "english_stop",
                        "english_stemmer",
                        "ngram_filter"
                    ],
                    "tokenizer": "standard"
                }
            },
            "filter": {
                "english_stop": {
                    "type": "stop"
                },
                "english_stemmer": {
                    "type": "stemmer",
                    "language": "english"
                },
                "english_possessive_stemmer": {
                    "type": "stemmer",
                    "language": "possessive_english"
                },
                "ngram_filter": {
                    "type": "edge_ngram",
                    "min_gram": 1,
                    "max_gram": 25
                }
            }
        }
    }
}

<强>更新

要支持特殊字符，您可以尝试使用whitespace tokenizer而不是standard。在这种情况下，这些字符将成为您的令牌的一部分：

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "english_ngram": {
                    "type": "custom",
                    "filter": [
                        "english_possessive_stemmer",
                        "lowercase",
                        "english_stop",
                        "english_stemmer",
                        "ngram_filter"
                    ],
                    "tokenizer": "whitespace"
                }
            },
            "filter": {
                "english_stop": {
                    "type": "stop"
                },
                "english_stemmer": {
                    "type": "stemmer",
                    "language": "english"
                },
                "english_possessive_stemmer": {
                    "type": "stemmer",
                    "language": "possessive_english"
                },
                "ngram_filter": {
                    "type": "edge_ngram",
                    "min_gram": 1,
                    "max_gram": 25
                }
            }
        }
    }
}

ElasticSearch：我们可以在索引编制过程中同时应用n-gram和语言分析器

1 个答案: