整理输入文本

当输入文本是干净的时候分词器提供最佳分词结果，有效文本，这里 有效 指的是遵从 Unicode 算法期望的标点符号规则。然而很多时候，我们需要处理的文本会是除了干净文本之外的任何文本。在分词之前整理文本会提升输出结果的质量。

HTML 分词

将 HTML 通过 标准分词器 或 icu_分词器 分词将产生糟糕的结果。这些分词器不知道如何处理 HTML 标签。例如：

  1. GET /_analyze?tokenizer=standard
  2. <p>Some d&eacute;j&agrave; vu <a href="http://somedomain.com>">website</a>

标准分词器 会混淆 HTML 标签和实体，并且输出以下词汇单元： p 、 Some 、 d 、 eacute 、 j 、 agrave 、 vu 、 a 、href 、 http 、 somedomain.com 、 website 、 a 。这些词汇单元显然不知所云！

字符过滤器 可以添加进分析器中，在将文本传给分词器之前预处理该文本。在这种情况下，我们可以用 html_strip 字符过滤器移除 HTML 标签并编码 HTML 实体如 &eacute; 为一致的 Unicode 字符。

字符过滤器可以通过 analyze API 进行测试，这需要在查询字符串中指明它们：

  1. GET /_analyze?tokenizer=standard&char_filters=html_strip
  2. <p>Some d&eacute;j&agrave; vu <a href="http://somedomain.com>">website</a>

想将它们作为分析器的一部分使用，需要把它们添加到 custom 类型的自定义分析器里：

  1. PUT /my_index
  2. {
  3.     "settings": {
  4.         "analysis": {
  5.             "analyzer": {
  6.                 "my_html_analyzer": {
  7.                     "tokenizer":     "standard",
  8.                     "char_filter": [ "html_strip" ]
  9.                 }
  10.             }
  11.         }
  12.     }
  13. }

一旦自定义分析器创建好之后， 我们新的 my_html_analyzer 就可以用 analyze API 测试：

  1. GET /my_index/_analyze?analyzer=my_html_analyzer
  2. <p>Some d&eacute;j&agrave; vu <a href="http://somedomain.com>">website</a>

这次输出的词汇单元才是我们期望的： Some ， ++déjà++ ， vu ， website 。

整理标点符号

标准分词器 和 icu_分词器 都能理解单词中的撇号应当被视为单词的一部分，然而包围单词的单引号在不应该。分词文本 You're my 'favorite' ，会被输出正确的词汇单元 You're ， my ， favorite 。

不幸的是， Unicode 列出了一些有时会被用为撇号的字符：

U+0027 撇号标记为 (')— 原始 ASCII 符号

U+2018 左单引号标记为 (‘)— 当单引用时作为一个引用的开始

U+2019 右单引号标记为 (’)— 当单引用时座位一个引用的结束，也是撇号的首选字符。

当这三个字符出现在单词中间的时候， 标准分词器 和 icu_分词器 都会将这三个字符视为撇号（这会被视为单词的一部分）。 然而还有另外三个长得很像撇号的字符：

U+201B Single high-reversed-9 （高反单引号）标记为 (‛)— 跟 U+2018 一样，但是外观上有区别

U+0091 ISO-8859-1 中的左单引号 — 不会被用于 Unicode 中

U+0092 ISO-8859-1 中的右单引号 — 不会被用于 Unicode 中

标准分词器 和 icu_分词器 把这三个字符视为单词的分界线 — 一个将文本拆分为词汇单元的位置。不幸的是，一些出版社用 U+201B 作为名字的典型书写方式例如 M‛coy ，第二个俩字符或许可以被你的文字处理软件打出来，这取决于这款软件的年纪。

即使在使用可以“接受”的引号标记时，一个用单引号书写的词 — You’re — 也和一个用撇号书写的词 — You're — 不一样，这意味着搜索其中的一个变体将会找不到另一个。

幸运的是，可以用 mapping 对这些混乱的字符进行分类，该过滤器可以运行我们用另一个字符替换所有实例中的一个字符。这种情况下，我们可以简单的用 U+0027 替换所有的撇号变体：

  1. PUT /my_index
  2. {
  3.   "settings": {
  4.     "analysis": {
  5.       "char_filter": { (1)
  6.         "quotes": {
  7.           "type": "mapping",
  8.           "mappings": [ (2)
  9.             "\\u0091=>\\u0027",
  10.             "\\u0092=>\\u0027",
  11.             "\\u2018=>\\u0027",
  12.             "\\u2019=>\\u0027",
  13.             "\\u201B=>\\u0027"
  14.           ]
  15.         }
  16.       },
  17.       "analyzer": {
  18.         "quotes_analyzer": {
  19.           "tokenizer":     "standard",
  20.           "char_filter": [ "quotes" ] (3)
  21.         }
  22.       }
  23.     }
  24.   }
  25. }

<1> 我们自定义了一个 char_filter （字符过滤器）叫做 quotes ，提供所有撇号变体到简单撇号的映射。

<2> 为了更清晰，我们使用每个字符的 JSON Unicode 转义语句，当然我们也可以使用他们本身字符表示： "‘=>'" 。

<3> 我们用自定义的 quotes 字符过滤器创建一个新的分析器叫做 quotes_analyzer 。

像以前一样，我们需要在创建了分析器后测试它：

  1. GET /my_index/_analyze?analyzer=quotes_analyzer
  2. You’re my ‘favorite’ M‛Coy

这个例子返回如下词汇单元，其中所有的单词中的引号标记都被替换为了撇号： You're, my, favorite, M'Coy 。

投入更多的努力确保你的分词器接收到高质量的输入，你的搜索结果质量也将会更好。