相信大家在开发博客，在线商城的时候会涉及到搜索功能。而近几年火起来的 ElasticSearch（ES）凭借其稳定、可靠、快速的实时搜索普遍受到大家的好评，连 Github、SoundCloud 也都将 ES 作为其核心搜索组件。

但是 ES 本身对中文分词和搜索比较局限。因为内置的分析器在处理中文分词时，只有两种方式：一种是单字（unigrams）形式，即简单粗暴的将中文的每一个汉字作为一个词（token）分开；另一种是两字（bigrams）的，也就是任意相邻的两个汉字作为一个词分开。这两种方式都不能很好的满足现在的中文分词需求，进而影响了搜索结果。

举个例子：
假设我们的 index 里面存储了3篇 documents 如下：

• Case 1：查询“中国”，期望只得到 id 为1的 document。

用 unigram 的分析器（即默认的 Standard Analyzer）查询结果为 id 1和 id 2的content；bigram 的分析器（名为cjk）的结果为id 1。Standard Analyzer 没有给出预期结果是因为它把“中国”切分为“中”、“国”2个 token，因此误给出了 id 2的结果。

• Case 2：查询“国武”这一家公司，期望只得到 id 为3的 document。

Standard Analyzer 和 cjk 的查询结果都会同时给出 id 1和 id 3的 document，但是 id 1 的 document 中的“国武”并不是所指的公司。

（注：以上查询均用query_string）

因此我们可以发现内置的分析器有它的局限性，并不能满足复杂或者特定的搜索需求。为此，玻森数据开发了一款基于玻森中文分词的 ES 插件（Elasticsearch-Analysis-BosonNLP），方便大家对中文数据进行更精确的搜索。

现在已有一些成熟的 ES 中文分词插件，但在分词引擎准确率上，相信 BosonNLP 的中文分词能满足大家不同领域上多样化的需求。有兴趣的朋友可以查看11款开放中文分词引擎大比拼。

接下来，3分钟教会大家如何安装使用玻森 ES 中文分词插件 Beta 版（以 ES 2.2.0 版本为例）：

• 安装

只需如下一个命令。

$ sudo bin/plugin install https://github.com/bosondata/elasticsearch-analysis-bosonnlp/releases/download/1.3.0-beta/elasticsearch-analysis-bosonnlp-1.3.0-beta.zip

注：对于其他不同版本的 ES，只需要在命令里更换对应的插件版本号即可。

• 使用

需要在elasticsearch.yml文件中的 analyzer 里配置好玻森 bosonnlp analyzer（需要配置 API_TOKEN 以及分词的参数）。详情解释请查看 Github 上的README。

bosonnlp:type: bosonnlpAPI_URL: http://api.bosonnlp.com/tag/analysisAPI_TOKEN: *PUT YOUR API TOKEN HERE*

完成以上步骤之后便可以使用玻森 ES 分词插件了。

对比之前 Case 2 的查询： 查询“国武”这一家公司，期望只得到 id 为3的 document。玻森ES分词插件搜索结果：

{"took" : 70,"timed_out" : false,"_shards" : {"total" : 5,"successful" : 5,"failed" : 0},"hits" : {"total" : 1,"max_score" : 0.15342641,"hits" : [ {"_index" : "bosonnlp_test","_type" : "text","_id" : "3","_score" : 0.15342641,"_source":
{"content":"国武公司近日上市"
}} ]}
}

当然，如果对分词有特定需求的小伙伴可以在配置里修改对应的参数。目前，玻森数据对于中文分词提供了繁简转换、新词发现等功能，能满足不同领域的搜索需求。

希望这款插件能提升你的工作效率！

GitHub上有具体的说明。这里附上例子中索引 document 的 bash 文件以方便测试。