用于 Azure 认知搜索中文本处理的分析器
“分析器”是全文搜索引擎的一个组件，负责在编制索引和查询执行期间处理字符串。 文本处理（也称为词法分析）具有转换性，可通过以下等操作修改字符串：
- 删除非必需字（非索引字）和标点
- 将短语和用连字符连接的词语拆分为组成部分
- 将大写单词转换为小写单词
- 将单词分解为原根形式以提高存储效率，以便无论是哪种时态都可以找到匹配项。
“分析”适用于标记为“可搜索”的 Edm.String 字段，这表示全文搜索。
对于具有此配置的字段，在创建令牌后会在索引编制期间进行分析，然后在查询执行期间，在分析查询和引擎扫描匹配的令牌时会再次进行分析。 当为索引编制和查询使用同一分析器时，匹配概率会更高，但也可以根据需要为每个工作负载分别设置分析器。
“非”全文搜索的查询类型（如筛选器或模糊搜索）不会在查询端经历分析阶段。 相反，分析程序会使用所提供的作为匹配基础的模式，将这些字符串直接发送到搜索引擎。 通常，这些查询窗体需要使用完整的字符串形式的标记来使模式匹配生效。 若要在索引期间确保标记内容完整，可能需要使用自定义分析器。 有关何时及为何会分析查询词语的详细信息，请参阅 Azure 认知搜索中的全文搜索。
默认分析器
在 Azure 认知搜索中，分析器会自动调用标记为“可搜索”的所有字符串字段。
Azure 认知搜索默认使用 Apache Lucene 标准分析器 (standard lucene)，该分析器按照“Unicode 文本分段”规则将文本分解成多个元素。 标准分析器会将所有字符转换为其小写形式。 已编入索引的文档和搜索词在索引和查询处理期间完成分析。
你可以逐字段替代默认值。 替代的分析器可以是用于语言处理的语言分析器、自定义分析器，也可以是可用分析器列表中的内置分析器。
分析器类型
下表描述了 Azure 认知搜索中可用的分析器。
| Category | 说明 |
|---|---|
| 标准 Lucene 分析器 | 默认。 无需任何规范或配置。 这种通用分析器适用于大多数语言和场景。 |
| 内置分析器 | 按原样使用，并按名称引用。 有两种类型：语言和不限语言。 需要对文本输入进行专业处理或最小处理时，请使用专业（不区分语言）分析器。 这类分析器的示例包括“Asciifolding”、“Keyword”、“Pattern”、“Simple”、“Stop”、“Whitespace”。 当需要为各种语言提供丰富的语言支持时，请使用语言分析器。 Azure 认知搜索支持 35 种 Lucene 语言分析器和 50 种 Azure 自然语言处理分析器。 |
| 自定义分析器 | 称为结合了现有元素的用户定义配置，由一个 tokenizer（必需）和可选的筛选器（字符或词元）组成。 |
一些内置分析器（例如“Pattern”或“Stop”）支持有限的一组配置选项。 若要设置这些选项，请创建一个自定义分析器，其中包括此内置分析器，以及内置分析器中所述的一个替代选项。 对于任何自定义配置，请为新配置提供一个名称，例如 myPatternAnalyzer，以便将它与 Lucene Pattern 分析器区分开来。
指定分析器
“设置分析器”是可选的。 作为一般规则，请首先尝试使用默认的标准 Lucene 分析器来查看其执行情况。 如果查询未能返回预期的结果，通常正确的解决方案是使用其他分析器。
定义字段时，将其“analyzer”属性设置为以下项之一：内置分析器（例如“关键字”）语言分析器（例如
en.microsoft）或自定义分析器（在同一索引架构中定义）。"fields": [ { "name": "Description", "type": "Edm.String", "retrievable": true, "searchable": true, "analyzer": "en.microsoft", "indexAnalyzer": null, "searchAnalyzer": null },如果使用的是语言分析器，则必须使用“analyzer”属性进行指定。 “searchAnalyzer”和“indexAnalyzer”属性不适用于语言分析器。
或者，设置“indexAnalyzer”和“searchAnalyzer”，根据每个工作负载的需要使用不同且合适的分析器。 这些属性协同工作，作为“analyzer”属性的替代项，该属性必须为 null。 如果其中的某个活动需要特定的转换，而其他活动不需要该转换，则可以使用不同的分析器来编制索引和查询。
"fields": [ { "name": "ProductGroup", "type": "Edm.String", "retrievable": true, "searchable": true, "analyzer": null, "indexAnalyzer": "keyword", "searchAnalyzer": "standard" },
何时添加分析器
添加和分配分析器的最佳时机是在开发高潮期，此时，删除和重新创建索引是经常性的操作。
由于分析器用于标记术语，因此在创建字段时应分配一个分析器。 实际上，不允许将分析器或 indexAnalyzer 分配到已实际创建的字段（但可以随时更改 searchAnalyzer 属性，而不会对索引造成影响）。
若要更改现有字段的分析器，必须删除并重新创建整个索引（不能重新生成单个字段）。 对于生产环境中的索引，可以通过分配新分析器创建一个新字段并开始使用该字段取代旧字段，以推迟重新生成。 使用 Update Index 合并新字段，使用 mergeOrUpload 填充该字段。 之后在计划索引服务中，可清除索引以删除过时字段。
若要将新字段添加到现有索引，请调用 Update Index 添加该字段，并使用 mergeOrUpload 填充字段。
若要将自定义分析器添加到现有索引，且想要避免以下错误，请在更新索引中传递“allowIndexDowntime”标志：
"Index update not allowed because it would cause downtime. In order to add new analyzers, tokenizers, token filters, or character filters to an existing index, set the 'allowIndexDowntime' query parameter to 'true' in the index update request. Note that this operation will put your index offline for at least a few seconds, causing your indexing and query requests to fail. Performance and write availability of the index can be impaired for several minutes after the index is updated, or longer for very large indexes."
有关使用分析器的建议
本部分提供分析器使用方法的相关建议。
除非特别要求，否则读写操作使用一个分析器
Azure 认知搜索允许通过“indexAnalyzer”和“searchAnalyzer”字段属性来指定使用不同的分析器执行索引编制和搜索。 如果未指定，则使用 analyzer 属性设置的分析器将用于索引编制和搜索。 如果未指定分析器，将使用默认标准 Lucene 分析器。
除非特别要求，否则索引和查询一般使用同一个分析器。 请务必全面测试。 如果搜索和索引时的文本处理不同，则当搜索和索引分析器配置不一致时，查询词和索引词可能会不匹配。
在活动开发中进行测试
替换标准分析器需要重新生成索引。 如果可能，请先决定在活动开发中使用的分析器，然后再将索引应用到生产中。
检查已标记的词语
如果搜索未能返回所需的结果，最有可能的情况是查询上的词语输入和索引中已标记的词语之间存在标记差异。 如果标记不同，匹配则无法具体化。 若要检查 tokenizer 输出，建议将 Analyze API 用作调查工具。 响应包含令牌，由特定分析器生成。
REST 示例
下方示例演示了几个主要方案的分析器定义。
自定义分析器示例
本示例说明了具有自定义选项的分析器定义。 字符筛选器、分词器和词元筛选器的自定义选项分别指定为命名构造，然后在分析器定义中引用。 预定义元素按原样使用，并可通过名称进行引用。
分析此示例：
分析器是可搜索字段的字段类的属性。
自定义分析器是索引定义的一部分。 它支持轻度自定义（例如，在某个筛选器中自定义一个单独选项）或在多个位置自定义。
在这种情况下，自定义分析器为“my_analyzer”，它将反过来使用自定义的标准分词器“my_standard_tokenizer”和两个词元筛选器：小写的自定义 asciifolding 筛选器“my_asciifolding”。
它还定义了 2 个自定义字符型筛选器“map_dash”和“remove_whitespace”。 第一个使用下划线替换所有破折号，而第二个用于删除所有空格。 空间需要在映射规则中进行 UTF-8 编码。 字符型筛选器在标记化之前进行应用并将影响生成的标记（标准 tokenizer 在破折号和空格上中断，但不会在下划线上中断）。
{
"name":"myindex",
"fields":[
{
"name":"id",
"type":"Edm.String",
"key":true,
"searchable":false
},
{
"name":"text",
"type":"Edm.String",
"searchable":true,
"analyzer":"my_analyzer"
}
],
"analyzers":[
{
"name":"my_analyzer",
"@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
"charFilters":[
"map_dash",
"remove_whitespace"
],
"tokenizer":"my_standard_tokenizer",
"tokenFilters":[
"my_asciifolding",
"lowercase"
]
}
],
"charFilters":[
{
"name":"map_dash",
"@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.MappingCharFilter",
"mappings":["-=>_"]
},
{
"name":"remove_whitespace",
"@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.MappingCharFilter",
"mappings":["\\u0020=>"]
}
],
"tokenizers":[
{
"name":"my_standard_tokenizer",
"@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.StandardTokenizerV2",
"maxTokenLength":20
}
],
"tokenFilters":[
{
"name":"my_asciifolding",
"@odata.type":"#Microsoft.Azure.Search.AsciiFoldingTokenFilter",
"preserveOriginal":true
}
]
}
每个字段的分析器分配示例
默认为标准分析器。 假设你希望将默认分析器替换为其他预定义分析器（如 Pattern 分析器）。 如果尚未设置自定义选项，则只需在字段定义中通过名称来指定它。
“分析器”元素逐字段替代标准分析器。 不能全局替代。 在本例中，text1 使用 Pattern 分析器和 text2，它不指定分析器，仅使用默认值。
{
"name":"myindex",
"fields":[
{
"name":"id",
"type":"Edm.String",
"key":true,
"searchable":false
},
{
"name":"text1",
"type":"Edm.String",
"searchable":true,
"analyzer":"pattern"
},
{
"name":"text2",
"type":"Edm.String",
"searchable":true
}
]
}
混合用于索引和搜索操作的分析器
API 包括了用于为索引编制和搜索指定不同分析器的索引属性。 必须以对的形式指定 searchAnalyzer 和 indexAnalyzer 属性，并替换单个 analyzer 属性。
{
"name":"myindex",
"fields":[
{
"name":"id",
"type":"Edm.String",
"key":true,
"searchable":false
},
{
"name":"text",
"type":"Edm.String",
"searchable":true,
"indexAnalyzer":"whitespace",
"searchAnalyzer":"simple"
},
],
}
语言分析器示例
包含其他语言字符串的字段可使用语言分析器，而其他字段将保留默认值（或使用某些其他预定义或自定义分析器）。 如果使用语言分析器，则必须将其同时用于索引和搜索操作。 使用语言分析器的字段不得对索引和搜索使用不同的分析器。
{
"name":"myindex",
"fields":[
{
"name":"id",
"type":"Edm.String",
"key":true,
"searchable":false
},
{
"name":"text",
"type":"Edm.String",
"searchable":true,
"indexAnalyzer":"whitespace",
"searchAnalyzer":"simple"
},
{
"name":"text_fr",
"type":"Edm.String",
"searchable":true,
"analyzer":"fr.lucene"
}
],
}
C# 示例
如果使用 .NET SDK 代码示例，则可追加这些示例，以便使用或配置分析器。
分配语言分析器
任何按原样使用且没有任何配置的分析器都是在字段定义中指定的。 不需要在索引的“[分析器]”部分中创建条目。
语言分析器按原样使用。 若要使用它们，请调用 LexicalAnalyzer，指定 LexicalAnalyzerName 类型，提供在 Azure 认知搜索中受支持的文本分析器。
在字段定义上也同样指定了自定义分析器，但要使其正常工作，你必须在索引定义中指定分析器，如下一部分中所述。
public partial class Hotel
{
. . .
[SearchableField(AnalyzerName = LexicalAnalyzerName.Values.EnLucene)]
public string Description { get; set; }
[SearchableField(AnalyzerName = LexicalAnalyzerName.Values.FrLucene)]
[JsonPropertyName("Description_fr")]
public string DescriptionFr { get; set; }
[SearchableField(AnalyzerName = "url-analyze")]
public string Url { get; set; }
. . .
}
定义自定义分析器
如果需要自定义或配置，请向索引添加分析器构造。 定义以后，即可将其添加到字段定义，如上一示例所示。
创建 CustomAnalyzer 对象。 自定义分析器是已知分词器、零个或多个令牌筛选器，以及零个或多个字符筛选器名称的用户定义组合：
下面的示例创建了一个名为“url-analyze”的自定义分析器，该分析器使用 uax_url_email 分词器和小写令牌筛选器。
private static void CreateIndex(string indexName, SearchIndexClient adminClient)
{
FieldBuilder fieldBuilder = new FieldBuilder();
var searchFields = fieldBuilder.Build(typeof(Hotel));
var analyzer = new CustomAnalyzer("url-analyze", "uax_url_email")
{
TokenFilters = { TokenFilterName.Lowercase }
};
var definition = new SearchIndex(indexName, searchFields);
definition.Analyzers.Add(analyzer);
adminClient.CreateOrUpdateIndex(definition);
}
后续步骤
有关查询执行的详细说明，请参阅 Azure 认知搜索中的全文搜索。 本文举例说明某些表面上看起来与预期不符的行为。
若要了解有关分析器的详细信息，请参阅以下文章：