面试题：ElasticSearch自定义分析器在复杂文本处理场景中的应用

Question

假设你需要处理一篇包含多种语言、特殊字符且要求精确分词的文档，如何通过自定义ElasticSearch分析器来满足这个复杂文本处理场景？请给出详细的配置和实现思路。

Answer 1

实现思路

1. 字符过滤器（Character Filters）：用于在分词前对原始文本进行预处理，处理特殊字符等。
2. 分词器（Tokenizer）：将文本分割成一个个词项（tokens），要选择能适应多种语言的分词器。
3. 词项过滤器（Token Filters）：对分词后的词项进行进一步处理，如大小写转换、停用词移除等。

详细配置

1. 创建自定义分析器

PUT /your_index
{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "custom_analyzer": {
                    "type": "custom",
                    "char_filter": [
                        "html_strip" // 可去除HTML标签等，可根据特殊字符情况自定义其他字符过滤器
                    ],
                    "tokenizer": "icu_tokenizer", // ICU分词器可处理多种语言，也可根据需求选其他，如SmartChinese分词器处理中文
                    "filter": [
                        "lowercase", // 转换为小写
                        "stop" // 移除停用词，可自定义停用词列表
                    ]
                }
            }
        }
    }
}

2. 使用自定义分析器

PUT /your_index/_mapping
{
    "properties": {
        "your_field": {
            "type": "text",
            "analyzer": "custom_analyzer"
        }
    }
}

在上述配置中：

• html_strip字符过滤器可去除HTML标签，如果文档有其他特殊字符，可自定义字符过滤器处理。
• icu_tokenizer分词器能较好处理多种语言文本分词。若对特定语言有更好的分词需求，可替换合适分词器。
• lowercase词项过滤器将词项转为小写，stop词项过滤器移除停用词，可根据实际情况调整停用词列表。