自定义分析器

当内置分析器不能满足您的需求时，您可以创建一个custom分析器，它使用以下相应的组合：

• 零个或多个字符过滤器
• 一个 分析器
• 零个或多个token过滤器。

配置

custom（自定义）分析器接受以下的参数：

| tokenizer | 内置或定制的标记器。 （需要） | | char_filter | 内置或自定义字符过滤器的可选阵列。 | | filter | 可选的内置或定制token过滤器阵列。 | | position_increment_gap | 在索引文本值数组时，Elasticsearch会在一个值的最后一个值和下一个值的第一个项之间插入假的“间隙”，以确保短语查询与不同数组元素的两个术语不匹配。 默认为100.有关更多信息，请参阅position_increment_gap。 |

配置示例

以下是一个结合以下内容的示例：

字符过滤器

• HTML Strip Character Filter

分词器

• Standard Tokenizer

Token 分析器

• Lowercase Token Filter
• ASCII-Folding Token Filter

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer": {
          "type":      "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "char_filter": [
            "html_strip"
          ],
          "filter": [
            "lowercase",
            "asciifolding"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

POST my_index/_analyze
{
  "analyzer": "my_custom_analyzer",
  "text": "Is this <b>déjà vu</b>?"
}

上述句子将产生以下词语：

[ is, this, deja, vu ]

前面的例子使用了默认配置的tokenizer，令牌过滤器和字符过滤器，但是可以创建每个配置的版本并在自定义分析器中使用它们。以下是一个比较复杂的例子：

字符过滤器

• Mapping Character Filter, 

分词器

• Pattern Tokenizer, 配置为分割标点符号

Token 分析器

• Lowercase Token Filter(小写分析器)
• Stop Token Filter(停止分析器), 配置为使用预定义的英文停止词列表

示例

PUT my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "my_custom_analyzer": {
          "type": "custom",
          "char_filter": [
            "emoticons"
          ],
          "tokenizer": "punctuation",
          "filter": [
            "lowercase",
            "english_stop"
          ]
        }
      },
      "tokenizer": {
        "punctuation": {
          "type": "pattern",
          "pattern": "[ .,!?]"
        }
      },
      "char_filter": {
        "emoticons": {
          "type": "mapping",
          "mappings": [
            ":) => _happy_",
            ":( => _sad_"
          ]
        }
      },
      "filter": {
        "english_stop": {
          "type": "stop",
          "stopwords": "_english_"
        }
      }
    }
  }
}

POST my_index/_analyze
{
  "analyzer": "my_custom_analyzer",
  "text":     "I'm a :) person, and you?"
}

|   | 表情符号字符过滤器，标点符号化器和english_stop令牌过滤器是在相同索引设置中定义的自定义实现。 |

以上示例产生以下词语：

[ i'm, _happy_, person, you ]