Elasticsearch：Standard Text Analyzer - 标准文本分析器
Elasticsearch 提供了超过很多开箱即用的分析器，我们可以在文本分析阶段使用它们。 这些分析器很可能足以满足基本情况，但如果需要创建自定义分析器，可以通过使用构成该模块的所需组件实例化一个新的分析器模块来实现。 下表列出了 Elasticsearch 为我们提供的分析器：
| Analyzer | 描述 |
|---|---|
| Standard analyzer | 这是默认的分析器，它根据语法、标点符号和空格对输入文本进行分词。 输出分词是小写的。 |
| Simple analyzer | 简单分词器将输入文本拆分为任何非字母，例如空格、破折号、数字等。和标准分析器一样，简单分词器也会将输出分词小写。 |
| Stop analyzer | 它是一个简单分析器，默认启用英文停用词。 |
| Whitespace analyzer | 空白分析器的工作是根据空白定界符对输入文本进行分词。 |
| Keyword analyzer | 关键字分析器不会改变输入文本。 该字段的值按原样存储。 |
| Language analyer | 顾名思义，语言分析器有助于处理人类语言。 Elasticsearch 提供了英语、西班牙语、法语、俄语、印地语等几十种语言分析器，可以处理不同的语言。 |
| Pattern analyzer | 模式分析器根据正则表达式 (regex) 拆分分词。 默认情况下，所有非单词字符都有助于将句子拆分为分词。 |
| Fingerprint analyzer | 指纹分析器排序并删除重复的分词以生成单个连接的分词 |
有关上述的分析器的更多描述，请参阅我之前的文章 “Elasticsearch: analyzer”。
标准分析器（standard analyzer）是默认的分析器，在文本分析中被广泛使用。 让我们在下面通过示例来了解如何使用标准分析器。
注意：Elasticsearch 提供了一些内置的分析器，并让我们通过混合和匹配过滤器和标记器来自定义它们来创建过多的分析器。 在本文中逐一详述过于冗长且不切实际，但我将在文章中提供尽可能多的示例。 我建议您参考特定组件的官方文档以及将它们集成到你的应用程序中。
Standard analyzer
标准分析器是 Elasticsearch 中使用的默认分析器。 标准分析器的工作是根据空格、标点符号和语法对句子进行分词。
- 没有 Char Filter
- 使用 standard tokonizer
- 把字符串变为小写，同时有选择地删除一些 stop words 等。默认的情况下 stop words 为 _none_，也即不过滤任何 stop words。
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“Hot cup of ☕ and a
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