一、倒排索引

1. 構建倒排索引

例如說有下面兩個句子doc1，doc2

doc1：I really liked my small dogs, and I think my mom also liked them.
doc2：He never liked any dogs, so I hope that my mom will not expect me to liked him.

首先進行英文分詞，這個階段就是初步的倒排索引的建立

接下來就是搜尋，假如說搜尋為關鍵詞為"mother like little dog"，把關鍵詞分詞為mother like little dog四個詞進行搜尋，會發現搜不出來結果。這不是我們想要的結果。但是對於mom來說，它與mother互為同義詞。在我們人類看來這兩個詞代表的意思就是一樣。所以能想到的操作就是能不能讓這兩個詞代表的含義一樣呢？這就是對詞語進行標準化操作了。

2. 重建倒排索引

normalization正規化，建立倒排索引的時候，會執行一個操作，也就是說對拆分出的各個單詞進行相應的處理，以提升後面搜尋的時候能夠搜尋到相關聯的文件的概率。比如說時態的轉換，單複數的轉換，同義詞的轉換，大小寫的轉換等

mom ―> mother
liked ―> like
small ―> little
dogs ―> dog

重新建立倒排索引，加入normalization，重建後的倒排索引如下

3. 重新搜尋

再次用mother liked little dog搜尋，就可以搜尋到了。對搜尋條件經行分詞 normalization

mother -》mom
liked -》like
little -》small
dog -》dogs

這樣的話doc1和doc2都會搜尋出來

二、分詞器 analyzer

1. 什麼是分詞器 analyzer

作用：簡單來說就是切分詞語。給你一段句子，然後將這段句子拆分成一個一個的單個的單詞，同時對每個單詞進行normalization（時態轉換，單複數轉換）

normalization的好處就是提升召回率（recall）

recall：搜尋的時候，增加能夠搜尋到的結果的數量

analyzer 組成部分：

1. character filter：在一段文字進行分詞之前，先進行預處理，比如說最常見的就是，過濾html標籤（hello --> hello），& --> and（I&you --> I and you）
2. tokenizer：分詞，hello you and me --> hello, you, and, me
3. token filter：lowercase（小寫轉換），stop word（去除停用詞），synonym（同義詞處理），例如：dogs --> dog，liked --> like，Tom --> tom，a/the/an --> 幹掉，mother --> mom，small --> little

一個分詞器，很重要，將一段文字進行各種處理，最後處理好的結果才會拿去建立倒排索引。

2. 內建分詞器的介紹

例句：Set the shape to semi-transparent by calling set_trans(5)

standard analyzer標準分詞器：set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set_trans, 5（預設的是standard）

simple analyzer簡單分詞器：set, the, shape, to, semi, transparent, by, calling, set, trans

whitespace analyzer：Set, the, shape, to, semi-transparent, by, calling, set_trans(5)

language analyzer（特定的語言的分詞器，比如說，english，英語分詞器）：set, shape, semi, transpar, call, set_tran, 5

官方文件：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.4/analysis-analyzers.html

三、測試分詞器

GET /_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Text to analyze 80"
}

返回值：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "text",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "to",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "analyze",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 15,
      "type" : "<ALPHANUM>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "80",
      "start_offset" : 16,
      "end_offset" : 18,
      "type" : "<NUM>",
      "position" : 3
    }
  ]
}

token：實際儲存的term 關鍵字

position：在此詞條在原文字中的位置

start_offset/end_offset：字元在原始字串中的位置