Spring Boot ES AK 自定义分词库教程

在 Spring Boot 环境下使用 ES AK 分词器自定义分词库，可以按照以下步骤进行操作：

在 pom.xml 文件中添加 AK 分词器的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.plugin</groupId>
    <artifactId>analysis-ik</artifactId>
    <version>7.10.2</version>
</dependency>

创建一个自定义的 IK 分词器工厂类，继承自 IKAnalyzerProvider 类，并重写 create 方法，实现自定义分词库的加载逻辑。例如：

import org.elasticsearch.index.analysis.Analysis;
import org.elasticsearch.index.analysis.AnalyzerProvider;
import org.elasticsearch.index.analysis.TokenizerFactory;
import org.elasticsearch.indices.analysis.AnalysisModule.AnalysisProvider;
import org.elasticsearch.plugins.AnalysisPlugin;
import org.elasticsearch.plugins.Plugin;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class CustomAnalyzerPlugin extends Plugin implements AnalysisPlugin {

    @Override
    public Map<String, AnalysisProvider<AnalyzerProvider<? extends org.apache.lucene.analysis.Analyzer>>> getAnalyzers() {
        Map<String, AnalysisProvider<AnalyzerProvider<? extends org.apache.lucene.analysis.Analyzer>>> analyzers = new HashMap<>();
        analyzers.put('custom_ik', CustomIKAnalyzerProvider::new);
        return analyzers;
    }

    public static class CustomIKAnalyzerProvider extends IKAnalyzerProvider {

        public CustomIKAnalyzerProvider() {
            super();
        }

        @Override
        protected TokenizerFactory getTokenizerFactory(String name, Version version) {
            if (name.equals('custom_ik')) {
                // 返回自定义的分词器工厂类
                return new CustomIKTokenizerFactory();
            }
            return super.getTokenizerFactory(name, version);
        }
    }

    public static class CustomIKTokenizerFactory extends IKTokenizerFactory {

        public CustomIKTokenizerFactory() {
            super();
        }

        @Override
        public Tokenizer create() {
            // 加载自定义的分词库
            return new CustomIKTokenizer();
        }
    }

    public static class CustomIKTokenizer extends Tokenizer {

        // 实现自定义分词逻辑
    }
}

创建一个自定义的分词库文件，例如 custom_dict.txt，将需要自定义的词语按行写入该文件。
在 resources 目录下创建一个名为 es-plugin.properties 的文件，添加以下内容：

name=custom-analyzer
description=Custom Analyzer Plugin
version=1.0
elasticsearch.version=7.10.2

创建一个配置类 CustomAnalyzerConfig，用于注册自定义分词器工厂类：

import org.elasticsearch.index.analysis.AnalyzerProvider;
import org.elasticsearch.indices.analysis.AnalysisModule;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Configuration
public class CustomAnalyzerConfig extends AnalysisModule.AnalysisBinderProcessor {

    @Override
    public Map<String, AnalysisModule.AnalysisProvider<AnalyzerProvider<? extends org.apache.lucene.analysis.Analyzer>>> getAnalyzers() {
        Map<String, AnalysisModule.AnalysisProvider<AnalyzerProvider<? extends org.apache.lucene.analysis.Analyzer>>> analyzers = new HashMap<>();
        analyzers.put('custom_ik', CustomAnalyzerPlugin.CustomIKAnalyzerProvider::new);
        return analyzers;
    }
}

在 Spring Boot 的启动类上添加 @Import 注解，引入 CustomAnalyzerConfig 配置类。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Import;

@SpringBootApplication
@Import(CustomAnalyzerConfig.class)
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

将自定义的分词库文件 custom_dict.txt 放置在 classpath 下的 config 文件夹中。

完成以上步骤后，就可以在 Spring Boot 环境下使用自定义的 AK 分词器和分词库了。可以通过注解 @Analyzer 注解在字段上指定使用的分词器，例如：

@Document(indexName = 'example')
public class ExampleEntity {

    @Id
    private String id;

    @Field(type = FieldType.Text, analyzer = 'custom_ik')
    private String content;

    // getter and setter
}

这样，在进行索引操作时，会使用自定义的 AK 分词器进行分词。

注意：

请根据实际情况修改代码中的版本号和自定义分词器实现。
自定义分词库文件可以根据需求进行命名和放置位置的调整。
确保自定义分词库文件在 classpath 下，才能被正确加载。
在使用自定义分词器时，需要在 Elasticsearch 中配置相应的索引映射，指定使用的分词器名称。

通过以上步骤，你就可以轻松地使用自定义的 AK 分词器和分词库，实现个性化的文本分析需求。