从Elasticsearch中的CamelCase tokenizer中排除

在Elasticsearch中搜索iphone时,努力使iPhone匹配.

由于我有一些利害攸关的源代码,我当然需要CamelCase tokenizer,但它似乎将iPhone分成两个术语,所以无法找到iphone.

任何人都知道一种方法来添加异常以将camelCase单词分解为标记(camel + case)？

更新:为了说清楚,我希望将NullPointerException标记为[null,pointer,exception],但我不希望iPhone成为[i,phone].

还有其他方法吗？

更新2:@ ChintanShah的回答表明了一种不同的方法,它给了我们更多的东西 - NullPointerException将被标记为[null,pointer,exception,nullpointer,pointerexception,nullpointerexception],从这个方面来看,这肯定会更有用.搜索.索引也更快!支付价格是指数大小,但它是一个优秀的解决方案.

您可以使用word_delimiter令牌过滤器来满足您的要求.这是我的设置

{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "camel_analyzer": {
          "tokenizer": "whitespace",
          "filter": [
            "camel_filter",
            "lowercase",
            "asciifolding"
          ]
        }
      },
      "filter": {
        "camel_filter": {
          "type": "word_delimiter",
          "generate_number_parts": false,
          "stem_english_possessive": false,
          "split_on_numerics": false,
          "protected_words": [
            "iPhone",
            "WiFi"
          ]
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
  }
}

这将在案例更改时拆分单词,因此NullPointerException将被标记为null,指针和异常,但iPhone和WiFi将保持原样,因为它们受到保护.word_delimiter有很多选择灵活性.您还可以使用preserve_original来帮助您.

GET logs_index/_analyze?text=iPhone&analyzer=camel_analyzer

结果

{
   "tokens": [
      {
         "token": "iphone",
         "start_offset": 0,
         "end_offset": 6,
         "type": "word",
         "position": 1
      }
   ]
}

现在用

GET logs_index/_analyze?text=NullPointerException&analyzer=camel_analyzer

结果

{
   "tokens": [
      {
         "token": "null",
         "start_offset": 0,
         "end_offset": 4,
         "type": "word",
         "position": 1
      },
      {
         "token": "pointer",
         "start_offset": 4,
         "end_offset": 11,
         "type": "word",
         "position": 2
      },
      {
         "token": "exception",
         "start_offset": 11,
         "end_offset": 20,
         "type": "word",
         "position": 3
      }
   ]
}

另一种方法是用不同的分析仪分析你的场两次,但我觉得word_delimiter会做的.

这有帮助吗？