ik中文分词器使用

IK分词器介绍

在ElasticSearch中默认使用的分词器为Standard分词器，该分词器对中文不友好，对中文的处理方式是按单个汉字分词，无法识别中文里的词语、短语等语义单元。例如对于 "汉朝" 这个词，默认分词器会将其拆分为 ["汉", "朝"] 两个独立字符，match查询会匹配所有包含 "汉"或"朝" 字符的文档，这意味着不仅会匹配 "汉朝"，还会匹配包含 "汉"（如 "汉景帝"、"汉武帝"）或 "朝"（如 "唐朝"、"明朝"）的任何文档。

IK 分词器（IK Analyzer for Elasticsearch） 正是为解决中文分词痛点而生的开源分词插件，它专为中文文本优化，能精准识别中文词语，是 ES 生态中最主流的中文分词解决方案。

核心分词模式

在IK分词器中，有两种分词模式，分别是ik_smart、ik_max_word，可根据业务场景灵活切换：

1. ik_smart（智能分词）
   • 特点：采用最少切分策略，会做最粗粒度的拆分。
   • 示例：对于 "中华人民共和国国歌"，会拆分为 ["中华人民共和国", "国歌"]
   • 适用场景：需要快速分词且希望词语颗粒度较大的场景，如标题检索、简单匹配等
2. ik_max_word（最大分词）
   • 特点：采用最细粒度切分策略，会穷尽所有可能的词语组合。
   • 示例：对于 "中华人民共和国国歌"，会拆分为 ["中华人民共和国", "中华人民", "中华", "华人", "人民共和国", "人民", "人", "民", "共和国", "共和", "国", "国歌"]
   • 适用场景：需要全面细致分词的场景，如全文检索、深度语义分析等，能提高召回率

两种分词器使用的最佳实践是：索引时用ik_max_word，在搜索时用ik_smart。

不使用ik分词器，使用es的默认分词模式：会把这五个字拆分成五个独立的字。

使用ik分词器的ik_smart分词模式拆分后

使用ik分词器的ik_max_word分词模式拆分后

再以“中华人民共和国”这个文本进行举例。这里使用的是POST方式，这也是官方API推荐的方法，虽然使用GET也行，但不符合严格的HTTP规范。

ik_smart

POST _analyze
{"analyzer":"ik_smart","text":"中华人民共和国"
}

ik_max_word

POST _analyze
{"analyzer":"ik_max_word","text":"中华人民共和国"
}

工作原理

IK 分词器的分词流程分为 3 个核心步骤：

1. 字符过滤：去除特殊字符（如标点、空格），统一大小写。
2. 分词处理：基于词典匹配（正向 / 反向最大匹配算法）拆分文本，优先匹配最长词，再递归拆分剩余部分。
3. 词过滤：过滤停用词、标点，输出最终分词结果。

应用场景

1. 中文全文检索：电商商品标题 / 详情搜索、新闻资讯检索、企业文档检索等。
2. 中文文本分析：用户评论情感分析、关键词提取、内容分类等。
3. 多语言混合场景：支持中英文混合文本分词（如 “iPhone 17 发布会” → [iPhone, 17, 发布会]）。

优缺点

优点	缺点
中文分词精度高，适配语义	词库需定期维护（新增行业词、网络热词）
支持两种分词模式，灵活适配索引 / 搜索	分词速度略低于默认单字分词（但满足绝大多数场景）
自定义词库配置简单，支持远程更新	对生僻词、未登录词（如网络新词）拆分效果依赖词库
社区活跃，更新及时（适配 ES 最新版本）	不支持分词歧义消解（如 “苹果” 既指水果也指品牌）

windows系统安装与配置IK

1. 下载

官网下载地址：https://github.com/infinilabs/analysis-ik

可用的下载地址：https://release.infinilabs.com/analysis-ik/stable/

注意：下载的版本必须和es的版本保持一致。

2. 解压

在es的plugins文件夹下创建ik文件夹，然后将下载好的压缩包解压到该目录中。

验证安装是否生效

对指定文本进行分析并返回文本经过分析器处理后的的详细结果。

当未安装IK分词器时，Elasticsearch 会使用默认分析器（standard 分析器），对于中文文本，标准分析器会将每个汉字拆分为独立的词元。

GET _analyze
{"text":"我不喜欢你"
}

例如对于文本 "我不喜欢你"，默认分析的结果会将其拆分为以下形式。

{"tokens": [{"token": "我", "start_offset": 0, "end_offset": 1, "type": "<IDEOGRAPHIC>", "position": 0},{"token": "不", "start_offset": 1, "end_offset": 2, "type": "<IDEOGRAPHIC>", "position": 1},{"token": "喜", "start_offset": 2, "end_offset": 3, "type": "<IDEOGRAPHIC>", "position": 2},{"token": "欢", "start_offset": 3, "end_offset": 4, "type": "<IDEOGRAPHIC>", "position": 3},{"token": "你", "start_offset": 4, "end_offset": 5, "type": "<IDEOGRAPHIC>", "position": 4}]
}

当已安装IK分词器时，ES查询的时候默认不会自动使用IK，需要在请求中明确指定IK分词器才能生效，如下所示，分别采用两种分词模式进行拆分查询。

GET _analyze
{"analyzer":"ik_smart","text":"我不喜欢你"
}

GET _analyze
{"analyzer":"ik_max_word","text":"我不喜欢你"
}

索引配置映射

创建 emperor 索引及文档。

POST /emperor/_doc
{"name":"李世民","dynasty":"唐朝","age":51
}POST /emperor/_doc
{"name":"刘邦","dynasty":["秦朝","汉朝"],"age":61
}POST /emperor/_doc
{"name":"朱元璋","dynasty":"明朝","age":70
}POST /emperor/_doc
{"name":"乾隆","dynasty":"清朝","age":89
}

下面将使用match匹配汉朝数据，可以看到由于ES采用的是默认Standard分词模式，匹配的数据并不是我们想要的数据。虽然我们已经安装了IK分词器。

GET /emperor/_search
{"query": {"match": {"dynasty": "汉朝"}}
}

如果想要精准匹配，可以使用以下两种方式，这两种方式与安不安装IK分词器没关系，都能实现精准匹配。

方式一

GET /emperor/_search
{"query": {"match": {"dynasty.keyword": "汉朝"}}
}

方式二

GET /emperor/_search
{"query": {"term": {"dynasty.keyword": "汉朝"}}
}

如果我们不想使用keyword，也不想使用term，还是想通过match去实现精准匹配，可以在创建索引的时候配置映射，若索引已存在，则需重建索引。

1. 创建索引的同时配置映射

#这里只对dynasty做了映射处理，如果其它字段也要处理可以继续添加
PUT /emperor
{"mappings": {"properties": {"dynasty": { "type": "text","analyzer": "ik_smart",  # 使用IK分词器（智能分词，适合精确匹配）"search_analyzer": "ik_smart"}}}
}

2. 若索引已存在，则需要通过重建索引修改映射，因为Elasticsearch 不允许直接修改已存在索引的映射（因为映射定义了数据的存储结构，直接修改可能导致数据不一致）。

#创建新索引（如emperor_new），配置目标映射
PUT /emperor_new
{"mappings": {"properties": {"dynasty": { "type": "text","analyzer": "ik_smart", "search_analyzer": "ik_smart"}}}
}

# 使用_reindex API迁移数据
POST /_reindex
{"source": {"index": "emperor"  // 旧索引名},"dest": {"index": "emperor_new"  // 新索引名}
}

# 删除旧索引
DELETE /emperor

此时通过新创建的新索引使用match查询可以实现精准匹配。

GET /emperor_new/_search
{"query": {"match": {"dynasty": "汉朝"}}
}

但是如果还想要用原来旧的索引名查询，可以执行以下命令去给新索引创建别名，执行之后即可以用新索引查询，也可以用旧索引查询。但要注意实际上只有新索引。

# 为新索引创建别名（保持查询接口不变）
POST /_aliases
{"actions": [{"add": {"index": "emperor_new","alias": "emperor" }}]
}