阿里云Elasticsearch（简称ES）的分词配置模块提供了同义词配置功能，通过同义词配置，您可以上传自定义的同义词词典文件，作用于ES的同义词库。新的索引将会采用更新后的词库进行搜索。

注意事项

  • 阿里云Elasticsearch上传同义词词典操作会重启节点，后台会进行同义词词典的下发，生效时间与节点数量相关。
  • 假设现存索引index-aliyun使用了aliyun.txt同义词文件，当aliyun.txt文件内容变更并重新上传后，现存索引不会动态加载更新后的同义词词典。建议您在词典文件内容发生变化后进行索引重建操作，否则可能会造成只有新增数据使用新词典的情况。
  • 同义词词典文件配置要求每行一个同义词表达式，保存为utf-8编码的.txt文件。例如： 
    西红柿,番茄 =>西红柿,番茄
社保,公积金 =>社保,公积金

同义词配置说明

您可以使用filter过滤器配置同义词，示例代码如下。 
PUT /test_index
{    
    "settings": {        
        "index" : {            
            "analysis" : {                
                "analyzer" : {                    
                    "synonym" : {                        
                        "tokenizer" : "whitespace",                       
                        "filter" : ["synonym"]                    
                        }               
                   },                
                   "filter" : {                    
                        "synonym" : {                       
                             "type" : "synonym",                        
                              "synonyms_path" : "analysis/synonym.txt",                                          
                              "tokenizer" : "whitespace"                    
                          }               
                       }            
                    }        
                  }    
          }
}
  • filter：配置一个synonym（同义词）过滤器，其中包含一个路径analysis/synonym.txt（路径是相对于config的位置）。
  • tokenizer：用于控制标记同义词的分词器，默认为whitespace分词器，其他设置有：
    • ignore_case：默认值为false。
    • expand：默认值为true。
目前同义词分词器支持Solr和WordNet两种同义词格式。
  • Solr同义词
    文件的示例格式如下。 
    # Blank lines and lines starting with pound are comments.
# Explicit mappings match any token sequence on the LHS of "=>"
# and replace with all alternatives on the RHS.  These types of mappings
# ignore the expand parameter in the schema.
# Examples:
i-pod, i pod => ipod,
sea biscuit, sea biscit => seabiscuit
# Equivalent synonyms may be separated with commas and give
# no explicit mapping.  In this case the mapping behavior will
# be taken from the expand parameter in the schema.  This allows
# the same synonym file to be used in different synonym handling strategies.
# Examples:
ipod, i-pod, i pod
foozball , foosball
universe , cosmos
lol, laughing out loud
# If expand==true, "ipod, i-pod, i pod" is equivalent
# to the explicit mapping:
ipod, i-pod, i pod => ipod, i-pod, i pod
# If expand==false, "ipod, i-pod, i pod" is equivalent
# to the explicit mapping:
ipod, i-pod, i pod => ipod
# Multiple synonym mapping entries are merged.
foo => foo bar
foo => baz
# is equivalent to
foo => foo bar, baz
    您也可以在配置文件中直接给过滤器定义同义词（请注意使用synonyms而不是synonyms_path），示例如下。 
    PUT /test_index
{
    "settings": {
        "index" : {
            "analysis" : {
                "filter" : {
                    "synonym" : {
                        "type" : "synonym",
                        "synonyms" : [
                            "i-pod, i pod => ipod",
                            "begin, start"
                        ]
                    }
                }
            }
        }
    }
}
    说明 建议您使用synonyms_path在文件中定义大型同义词集，因为使用synonyms定义会增加群集大小。
  • WordNet同义词
    示例格式声明如下。 
    PUT /test_index
{
    "settings": {
        "index" : {
            "analysis" : {
                "filter" : {
                    "synonym" : {
                        "type" : "synonym",
                        "format" : "wordnet",
                        "synonyms" : [
                            "s(100000001,1,'abstain',v,1,0).",
                            "s(100000001,2,'refrain',v,1,0).",
                            "s(100000001,3,'desist',v,1,0)."
                        ]
                    }
                }
            }
        }
    }
}

    以上示例使用synonyms定义WordNet同义词，您也可以使用synonyms_path在文本中定义WordNet同义词。

同义词配置步骤

  1. 在阿里云ES控制台上传同义词词典文件，保存并生效成功。
  2. 在创建索引配置 setting时，配置 "synonyms_path": "analysis/your_dict_name.txt"，再为该索引配置 mapping，指定字段设置同义词。
  3. 校验同义词，并上传测试数据进行搜索测试。

使用示例一

以下示例使用filter过滤器配置同义词，操作步骤如下。

  1. 在ES集群配置页面，单击分词配置右侧的同义词配置。
  2. 在同义词配置页面，单击上传文件，选择您要上传的同义词词典（按照同义词配置说明中的规则生成的txt文件），单击保存。
  3. 等待阿里云Elasticsearch实例生效并提示状态正常后即可使用。
    本示例中使用aliyun_synonyms.txt作为测试文件，内容为begin, start。配置同义词
  4. 配置并测试同义词。
    1. 登录Kibana控制台。
    2. 在Console中执行如下命令，创建索引。 
      PUT /aliyun-index-test
{
"index": {
 "analysis": {
   "analyzer": {
     "by_smart": {
       "type": "custom",
       "tokenizer": "ik_smart",
       "filter": ["by_tfr","by_sfr"],
       "char_filter": ["by_cfr"]
     },
     "by_max_word": {
       "type": "custom",
       "tokenizer": "ik_max_word",
       "filter": ["by_tfr","by_sfr"],
       "char_filter": ["by_cfr"]
     }
   },
   "filter": {
     "by_tfr": {
       "type": "stop",
       "stopwords": [" "]
     },
     "by_sfr": {
       "type": "synonym",
       "synonyms_path": "analysis/aliyun_synonyms.txt"
     }
   },
   "char_filter": {
     "by_cfr": {
       "type": "mapping",
       "mappings": ["| => |"]
     }
   }
 }
}
}
    3. 执行以下命令，配置同义词字段title。 
      PUT /aliyun-index-test/_mapping/doc
{
"properties": {
 "title": {
   "type": "text",
   "analyzer": "by_max_word",
   "search_analyzer": "by_smart"
 }
}
}
    4. 执行以下命令，校验同义词。 
      GET /aliyun-index-test/_analyze
{
"analyzer": "by_smart",
"text":"begin"
}
      命令执行成功后，返回结果如下。 
      {
"tokens": [
 {
   "token": "begin",
   "start_offset": 0,
   "end_offset": 5,
   "type": "ENGLISH",
   "position": 0
 },
 {
   "token": "start",
   "start_offset": 0,
   "end_offset": 5,
   "type": "SYNONYM",
   "position": 0
 }
]
}
    5. 执行以下命令，添加数据，进行下一步测试。 
      PUT /aliyun-index-test/doc/1
{
"title": "Shall I begin?"
}
      PUT /aliyun-index-test/doc/2
{
"title": "I start work at nine."
}
    6. 执行以下命令，测试查询。 
      GET /aliyun-index-test/_search
{
 "query" : { "match" : { "title" : "begin" }},
 "highlight" : {
     "pre_tags" : ["<red>", "<bule>"],
     "post_tags" : ["</red>", "</bule>"],
     "fields" : {
         "title" : {}
     }
 }
}
      命令执行成功后，返回结果如下。 
      {
"took": 11,
"timed_out": false,
"_shards": {
 "total": 5,
 "successful": 5,
 "failed": 0
},
"hits": {
 "total": 2,
 "max_score": 0.41048482,
 "hits": [
   {
     "_index": "aliyun-index-test",
     "_type": "doc",
     "_id": "2",
     "_score": 0.41048482,
     "_source": {
       "title": "I start work at nine."
     },
     "highlight": {
       "title": [
         "I <red>start</red> work at nine."
       ]
     }
   },
   {
     "_index": "aliyun-index-test",
     "_type": "doc",
     "_id": "1",
     "_score": 0.39556286,
     "_source": {
       "title": "Shall I begin?"
     },
     "highlight": {
       "title": [
         "Shall I <red>begin</red>?"
       ]
     }
   }
 ]
}
}

使用示例二

以下示例直接引用同义词并使用IK过滤，操作步骤如下。
  1. 登录Kibana控制台，在Console中执行如下命令。 
    PUT /my_index
{
 "settings": {
     "analysis": {
         "analyzer": {
             "my_synonyms": {
                 "filter": [
                     "lowercase",
                     "my_synonym_filter"
                 ],
                 "tokenizer": "ik_smart"
             }
         },
         "filter": {
             "my_synonym_filter": {
                 "synonyms": [
                     "begin,start"
                 ],
                 "type": "synonym"
             }
         }
     }
 }
}
    以上命令的原理为：
    1. 设置一个同义词过滤器my_synonym_filter，并配置同义词词库。
    2. 设置一个my_synonyms解释器，使用ik_smart分词。
    3. 经过ik_smart分词，把所有字母小写并作同义语查找。
  2. 执行以下命令，设置同义词字段title。 
    PUT /my_index/_mapping/doc
{
"properties": {
 "title": {
   "type": "text",
   "analyzer": "my_synonyms"
 }
}
}
  3. 执行以下命令，校验同义词。 
    GET /my_index/_analyze
{
 "analyzer":"my_synonyms",
 "text":"Shall I begin?"
}
    命令执行成功后，返回数据如下。 
    {
"tokens": [
 {
   "token": "shall",
   "start_offset": 0,
   "end_offset": 5,
   "type": "ENGLISH",
   "position": 0
 },
 {
   "token": "i",
   "start_offset": 6,
   "end_offset": 7,
   "type": "ENGLISH",
   "position": 1
 },
 {
   "token": "begin",
   "start_offset": 8,
   "end_offset": 13,
   "type": "ENGLISH",
   "position": 2
 },
 {
   "token": "start",
   "start_offset": 8,
   "end_offset": 13,
   "type": "SYNONYM",
   "position": 2
 }
]
}
  4. 执行以下命令，添加数据，进行下一步测试。 
    PUT /my_index/doc/1
{
"title": "Shall I begin?"
}
    PUT /my_index/doc/2
{
"title": "I start work at nine."
}
  5. 执行以下命令，测试查询。 
    GET /my_index/_search
{
"query" : { "match" : { "title" : "begin" }},
"highlight" : {
  "pre_tags" : ["<red>", "<bule>"],
  "post_tags" : ["</red>", "</bule>"],
  "fields" : {
      "title" : {}
  }
}
}
    命令执行成功后，返回数据如下。 
    {
"took": 11,
"timed_out": false,
"_shards": {
 "total": 5,
 "successful": 5,
 "failed": 0
},
"hits": {
 "total": 2,
 "max_score": 0.41913947,
 "hits": [
   {
     "_index": "my_index",
     "_type": "doc",
     "_id": "2",
     "_score": 0.41913947,
     "_source": {
       "title": "I start work at nine."
     },
     "highlight": {
       "title": [
         "I <red>start</red> work at nine."
       ]
     }
   },
   {
     "_index": "my_index",
     "_type": "doc",
     "_id": "1",
     "_score": 0.39556286,
     "_source": {
       "title": "Shall I begin?"
     },
     "highlight": {
       "title": [
         "Shall I <red>begin</red>?"
       ]
     }
   }
 ]
}
}

本文档部分内容参考了官方Elasticsearch文档，详情请参见Synonym Token Filter和Using Synonyms。