Personalização dos analisadores de texto
Crie e aplique analisadores personalizados a campos específicos para controlar como o texto é processado, reduzido à sua raiz e indexado para pesquisa.
Personalização dos analisadores de texto é uma aula grátis de Elasticsearch & Full Text Search Systems no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Elasticsearch & Full Text Search Systems, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Elasticsearch & Full Text Search Systems inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
Why Custom Analyzers?
Elasticsearch comes with powerful default text analyzers, but sometimes your data needs a special touch. This is where custom analyzers shine!
They allow you to precisely control how your text fields are processed for search, ensuring optimal relevancy and accuracy for your specific use case.
The Analyzer Recipe
Recall that every analyzer, custom or built-in, follows a three-step process to transform raw text into searchable tokens:
- Character Filters: Clean up the raw input string (e.g., remove HTML tags).
- Tokenizer: Breaks the processed string into individual words or tokens.
- Token Filters: Modifies, adds, or removes tokens (e.g., lowercase, remove stop words, apply stemming).
A custom analyzer lets you pick and choose these ingredients!
Defining Custom Analyzers
You define custom analyzers within an index's settings block, under analysis. This tells Elasticsearch how to process text for that index.
Here's the basic structure for creating a custom analyzer:
PUT /my_custom_index
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": {
"my_custom_analyzer": {
"type": "custom",
"char_filter": [],
"tokenizer": "standard",
"filter": []
}
}
}
}
}Custom Character Filters
Character filters are the first step, acting on the raw text. They can remove or replace characters before tokenization. You can define your own or use built-in ones.
html_strip: Removes HTML tags.mapping: Replaces specified characters or strings.
Here's how to define a custom mapping filter:
PUT /my_index_with_char_filter
{
"settings": {
"analysis": {
"char_filter": {
"ampersand_to_and": {
"type": "mapping",
"mappings": ["& => and "]
}
},
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"type": "custom",
"char_filter": ["ampersand_to_and"],
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase"]
}
}
}
}
}Selecting a Tokenizer
The tokenizer breaks the stream of characters from the character filters into individual tokens (words). Your choice here is crucial for how words are identified.
Common built-in tokenizers you can use in custom analyzers include:
standard: Good for most languages, grammar-based.whitespace: Splits text only on whitespace.keyword: Treats the entire input as a single token (useful for exact values).pattern: Splits text based on a regular expression.
Custom Token Filters
Token filters refine the tokens generated by the tokenizer. This is where most of the search logic resides, like handling synonyms or stemming.
You can define custom versions of filters or use built-in ones:
lowercase: Converts tokens to lowercase.stop: Removes common, less meaningful words (stop words).synonym: Replaces tokens with their synonyms.stemmer: Reduces words to their root form.
Let's define a custom stop word filter:
PUT /my_index_with_token_filter
{
"settings": {
"analysis": {
"filter": {
"my_custom_stop_words": {
"type": "stop",
"stopwords": ["a", "the", "is", "and", "are"]
}
},
"analyzer": {
"my_analyzer": {
"type": "custom",
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase", "my_custom_stop_words"]
}
}
}
}
}Building a Full Custom Analyzer
Now, let's combine these concepts to create a practical custom analyzer for blog post content. It will:
- Remove HTML tags.
- Tokenize standard text.
- Lowercase all tokens.
- Remove common English stop words.
This analyzer is then applied to the content field.
PUT /blog_posts_index
{
"settings": {
"analysis": {
"char_filter": {
"html_strip_char_filter": {
"type": "html_strip"
}
},
"filter": {
"english_stop_words": {
"type": "stop",
"stopwords": ["the", "a", "an", "is", "are"]
}
},
"analyzer": {
"blog_content_analyzer": {
"type": "custom",
"char_filter": ["html_strip_char_filter"],
"tokenizer": "standard",
"filter": ["lowercase", "english_stop_words"]
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "blog_content_analyzer"
}
}
}
}Applying to Field Mappings
Once your custom analyzer is defined in the index settings, you apply it to a text field within your index's mapping. This tells Elasticsearch to use your custom logic when indexing and searching that specific field.
You simply specify the analyzer parameter with the name of your custom analyzer:
PUT /blog_posts_index/_mapping
{
"properties": {
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "blog_content_analyzer"
},
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "standard"
}
}
}Testing with _analyze API
How can you be sure your custom analyzer works as expected? Use the _analyze API! It lets you simulate how text will be processed by any analyzer.
This is an indispensable tool for debugging and validating your text analysis setup.
GET /blog_posts_index/_analyze
{
"analyzer": "blog_content_analyzer",
"text": "The <b>quick</b> brown fox jumps over the lazy dog."
}Quiz Time!
You've learned about the components of a custom analyzer and how to define them. Let's test your knowledge!
Custom Analyzers: Your Search Superpower
Congratulations! You've learned how to harness the power of custom analyzers in Elasticsearch.
- You can now define custom character filters, tokenizers, and token filters.
- You know how to combine these components to create a tailor-made analyzer for your data.
- You understand how to apply this analyzer to specific fields in your mappings.
- And importantly, you know how to test your analyzer using the
_analyzeAPI.
This skill is crucial for building highly relevant and accurate search experiences!
Perguntas Frequentes
A aula “Personalização dos analisadores de texto” é grátis?
Sim — o texto completo de “Personalização dos analisadores de texto” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Elasticsearch & Full Text Search Systems, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Elasticsearch & Full Text Search Systems inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Personalização dos analisadores de texto”?
Crie e aplique analisadores personalizados a campos específicos para controlar como o texto é processado, reduzido à sua raiz e indexado para pesquisa. Você pratica Elasticsearch & Full Text Search Systems com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Elasticsearch & Full Text Search Systems?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Elasticsearch & Full Text Search Systems no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Personalização dos analisadores de texto”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Elasticsearch & Full Text Search Systems?
Sim. Cada aula de Elasticsearch & Full Text Search Systems inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Analisadores, tokenizadores e filtros
- Personalização dos analisadores de texto
- Impulsionamento e pontuação de relevância
- Sinônimos e radicalização