pattern analyzer 使用正则表达式将文本拆分为词语。 正则表达式应该不是token本身匹配 token separators 。 正则表达式默认为\ W +(或所有非字符字符)。
pattern analyzer 使用java正则表达式
一个严重的正则表达式可能会运行得非常慢,甚至会抛出一个StackOverflowError,并导致它正在运行的节点突然退出。
阅读更多关于pathological正则表达式和如何避免它们。
它包括:
分词器
词语过滤器
POST _analyze
{
"analyzer": "pattern",
"text": "The 2 QUICK Brown-Foxes jumped over the lazy dog's bone."
}
上述的句子将产生以下的词语:
[ the, 2, quick, brown, foxes, jumped, over, the, lazy, dog, s, bone ]
pattern analyzer 接受以下参数:
pattern Java正则表达式默认为\ W +。
flags Java正则表达式标志。 标志应分开管道,例如“CASE_INSENSITIVE | COMMENTS”。
lowercase 是否应该降低条件? 默认为true。
stopwords 预定义的 stop 词列表,如_english_或包含停止词列表的数组。 默认为\ none。
stopwords_path 包含停止词的文件的路径。
有关stop word配置的更多信息,请参阅Stop Token Filter。
在这个例子中,我们配置了模式分析器来分割非字符字符或下划线(\ W | _)的电子邮件地址,并将结果缩小:
PUT my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_email_analyzer": {
"type": "pattern",
"pattern": "\\W|_",
"lowercase": true
}
}
}
}
}
POST my_index/_analyze
{
"analyzer": "my_email_analyzer",
"text": "[email protected]"
}
1>当将模式指定为JSON字符串时,模式中的反斜杠需要转义。
上述的句子将产生以下的词语:
[ john, smith, foo, bar, com ]
以下更复杂的示例将 CamelCase 文本分成token:
PUT my_index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"camel": {
"type": "pattern",
"pattern": "([^\\p{L}\\d]+)|(?<=\\D)(?=\\d)|(?<=\\d)(?=\\D)|(?<=[\\p{L}&&[^\\p{Lu}]])(?=\\p{Lu})|(?<=\\p{Lu})(?=\\p{Lu}[\\p{L}&&[^\\p{Lu}]])"
}
}
}
}
}
GET my_index/_analyze
{
"analyzer": "camel",
"text": "MooseX::FTPClass2_beta"
}
上述的句子将产生以下的词语:
[ moose, x, ftp, class, 2, beta ]
上面的正则表达式比较容易理解为:
([^\p{L}\d]+) # swallow non letters and numbers,
| (?<=\D)(?=\d) # or non-number followed by number,
| (?<=\d)(?=\D) # or number followed by non-number,
| (?<=[ \p{L} && [^\p{Lu}]]) # or lower case
(?=\p{Lu}) # followed by upper case,
| (?<=\p{Lu}) # or upper case
(?=\p{Lu} # followed by upper case
[\p{L}&&[^\p{Lu}]] # then lower case
)