7.10.1）一、安装1、下载2、新建插件子目录3、解压ik插件包4、重启elasticsearch二、验证（查看分词效果）1、standard分词器效果2、ik_smart分词器效果3、ik_max_word

word分词器主页：https://github.com/ysc/wordword分词是一个Java实现的中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用ngram模型来消除歧义。

目录一、简单了解ik分词器(分词效果)1.standard(单字分词器，es默认分词器)2.ik_smart分词(粗粒度的拆分)3.ik_max_word分词器（最细粒度拆分）二、指定默认分词器1.为索引指定默认分词器三

类型的字符串不会被分词，搜索时全匹配查询text类型的字符串会被分词，搜索时是包含查询不同的分词器对相同字符串分词的结果大有不同，选择不同的分词器对索引的创建有很大的影响，这里使用ik分词器进行介绍：ik_max_word

1.在pom.xml中导入依赖org.apdplatword1.12.在代码中使用packagecom.vortex.commonAPI.controller;importjavax.servlet.http.HttpServletRequest;importorg.apdplat.word.WordSegmenter;importorg.springframework.web.bind.anno

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word分词器的分词

本文主要记录利用爬虫爬取豆瓣对电影《西虹市首富》的短评，使用word分词器分词，并使用Spark计算出磁盘取Top20，使用echats展示。

目前系统情况：目前es搜索字段采用ik_max_word分词器进行分词，但是该分词器不会对英文和数字进行分词，导致一种情况：我的es库里面有类似：武汉市洪山区武大园一路9号武大吉奥4楼408室，但是我使用

以及它的安装，今天我们来学习一下它的基本用法中文分词器首先我们来了解一下中文分词器，中文分词器有两种：一种是ik_max_word，一种是ik_smart,我们分别来看下他们对中文分词的拆分ik_max_word

这次分享一个实用过的分词器--word分词器，详细信息可以点我看看没有废话直接上代码，代码通俗易懂，如果实在还是有问题可以留言讨论；1.引入pom信息org.apdplatword1.32.代码部分publicstaticvoidtest1

word分词器maven依赖org.apdplatword1.3springboot的常见依赖在这里我就不列举了可以见文章基于maven的springboot项目porm文件配置(含定时器，数据抓取，分词器依赖配置

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因项目需要，对目前比较流行的几个分词器进行了对比，ansj_seg是最美好的一个分词器，智能、强悍，对索引和最大颗粒分割都照顾得很到位，词库的树形读取也堪称经典；如果搜索只追求绝对准确度不考虑搜索结果最大化，jcseg效果还是很好的；如果只做站内搜索，不是海量互联网搜索引擎，可以考虑使用IKanalyzer，鼎鼎大名的知乎网用的也是IKanalyzer分词器；如果做推荐做分类可能会使用jcseg，

使用标准分词器，如图：使用word分词器下载word-1.3.jar，注意solr的版本和word分词的版本将文件word-1.3.jar拷贝至文件夹C:\workspace\Tomcat7.0\webapps

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在对一段文本进行分词的时候，word分词器的处理步骤如下：1、把要分词的文本根据标点符号分割成句子；2、以分割后的句子为基本单位进行分词；3、把各个句子的分词结果按原来的句子顺序组合起来；word分词器充分考虑到了利用多核提升分词速度这个问题

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转自：http://yangshangchuan.iteye.com/blog/2056537（有代码可下载）word分词器、ansj分词器、mmseg4j分词器、ik-analyzer分词器分词效果评估博客分类

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