Elastic Search - 분석기!

개요

Lucene 은 내부적으로 다양한 분석기를 제공하는데, Elastic Search 는 Lucene이 제공하는 분석기를 그대로 활용한다.

검색시 예기치 않은 결과가 나오는 경우 대부분 분석기를 제대로 이해하지 않고 구성했을 때이다.

아무런 설정을 하지 않으면 Standard Analyzer 가 사용되며 아래와 같이 한글 타입은 단순 토큰화만되고 형태소 분석 등은 이루어지지 않는다.

POST _analyze 
{
    "analyzer" : "standard",
    "text" : "우리나라가 좋은나라, 대한민국 화이팅" 
}

// result
{
  "tokens": [
    {
      "token": "우리나라가",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 5,
      "type": "<HANGUL>",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "좋은나라",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 10,
      "type": "<HANGUL>",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "대한민국",
      "start_offset": 12,
      "end_offset": 16,
      "type": "<HANGUL>",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "화이팅",
      "start_offset": 17,
      "end_offset": 20,
      "type": "<HANGUL>",
      "position": 3
    }
  ]
}

데이터를 토큰화하기 위해 여러 진행과정을 거치는데 대표적인 작업은 아래 3가지.

CHARACTER FILTER
텍스트를 개별 토큰화하기 전의 전처리 과정, 문장을 특정한 규칙에 의해 수정한다
문장을 분석하기 전에 입력 텍스트에 대해 특정한 단어를 변경하거나 HTML과 같은 태그를 제거하는 등, 사용자가 정의한 필터를 적용할 수 있다.
TOKENIZER FILTER
수정한 문장을 개별 토큰으로 분리한다.
언어별로 전용 형태소 분석기의 Tokenizer를 사용한다.
TOKEN FILTER
토큰화된 단어를 하나씩 필터링해서 사용자가 원하는 토큰으로 변환한다.
불용어를 제거, 동의어 사전의 단어 추가, 대문자를 소문자로 변환 등의 작업을 수행할 수 있다.
Token Filter는 여러 단계가 순차적으로 이뤄지며 순서에 따라 검색의 질이 달라질 수 있다.

예시로 아래와 같은 문자열이 text 필드로 입력되면
아래 테이블과 같이 색인이 이루어진다.

1. elasticsearch is cool
2. <B>Elasticsearch<B> is great

토큰	문서번호	텀의 위치 (Position)	텀의 빈도 (Term Frequency)
elasticsearch	문서1,문서2	1,1	2
is	문서1,문서2	2,2	2
cool	문서1	3	1
great	문서2	3	1

문서가 저장되면 분석기는 색인처리를 진행한다.
여기서 색인 과정은 아래 4가지 과정을 뜻한다.

모든 문서가 가지는 단어의 고유 단어 목록
해당 단어가 어떤 문서에 속해 있는지에 대한 정보
전체 문서에 각 단어가 몇 개 들어있는지에 대한 정보
하나의 문서에 단어가 몇 번씩 출현했는지에 대한 빈도

인덱스 생성시 색인할 때 사용되는 Index Analyzer 와 검색할 때 사용되는 Search Analyzer 로 구분하여 지정할 수 있다.

PUT movie_analyzer
{
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 5,
      "number_of_replicas": 1
    },
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "movie_lower_test_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase"
          ]
        },
        "movie_stop_test_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase",
            "english_stop"
          ]
        }
      },
      "filter": {
        "english_stop": {
          "type": "stop",
          "stopwords": "_english_"
        }
      }
    }
  },
  "mappings": {
    "_doc": {
      "properties": {
        "title": {
          "type": "text",
          "analyzer": "movie_stop_test_analyzer", // 색인용
          "search_analyzer": "movie_lower_test_analyzer" // 검색용
        }
      }
    }
  }
}

movie_stop_test_analyzer 분석기의 경우 english_stop 필터를 사용하는데 불용어를 제거한다.

만약 아래와 같이 토큰화를 진행할 경우 불용어를 제외한 4개의 단어가 토큰으로 저장된다.

PUT movie_analyzer/_doc/1
{
  "title": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

[harry], [potter], [chamber], [secrets]

검색의 경우 movie_lower_test_analyzer 를 사용하는데 아래와 같이 요청할 경우
소문자로 토큰화 되어 요청하게될 것이다.

POST movie_analyzer/_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "Chamber of Secrets"
    }
  }
}

[chamber], [of], [secrets]

기본적으로 토큰 데이터는 OR 조건으로 묶여있어 3개중 하나의 토큰만 찾을 수 있으면 검색이 되지만
만약 query 를 AND 조건으로 진행할 경우 위 of 토큰이 껴있기 때문에 Harry Potter and the Chamber of Secrets 문서는 검색되지 않는다.

analyzer(분석기)

{
    ...
    "analyzer": {
        "movie_lower_test_analyzer": {
            "type": "custom",
            "tokenizer": "standard",
            "filter": [ "lowercase" ]
        },
        "movie_stop_test_analyzer": {
            "type": "custom",
            "tokenizer": "standard",
            "filter": [ "lowercase", "english_stop" ]
        }
    }
}

analyzer 키워드로 시작하는 분석기 정의를 포면 tokenizer, filter 와 같은 필드를 가지고 있다.
분석기는 앞으로 소개할 [전처리필터, 토크나이저, 토큰필터] 로 구성된다.

엘라스틱서치에서는 Lucene에 존재하는 대부분의 분석기를 기본 분석기로 제공한다. 대표적인 분석기를 살펴보자

standard

인덱스를 생성할 때 analyzer 를 정의하게 되어 있다.
별다른 지정을 하지 않을경우 기본적으로 standard 분석기를 사용한다

standard 분석기는 아래 2가지 토큰필터를 내포하고 있다.

standard (토큰필터)
lowercase (토큰필터)

POST movie_analyzer/_analyze
{
  "analyzer": "standard",
  "text": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

[harry, potter, and, the, chamber, of, secrets]

whitespace

별도의 토큰필터없이 공백기준으로만 띄우는 필터를 가지고 있는 분석기

POST movie_analyzer/_analyze
{
  "analyzer": "whitespace",
  "text": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

[Harry, Potter, and, the, Chamber, of, Secrets]

keyword

전체 입력 문자열을 하나의 키워드처럼 처리한다. 토큰화 작업을 하지 않는다.

POST movie_analyzer/_analyze
{
  "analyzer": "keyword",
  "text": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

[Harry Potter and the Chamber of Secrets]

char_filter(전처리필터)

분석기들은 문자열을 토큰으로 분리하기 전에 전처리 필터를 통해 데이터를 정제하는 과정을 거친다.

토크나이저로 와 토큰 필터가 하는역할이 워낙 많기때문에 전처리필터는 활용도도 낮고 토큰화 작업중에서 비중이 떨어진다.
그래서인지 엘라스틱서치에서 공식적으로 제공하는 전처리필터의 종류도 많지 않다.

char_filter 키워드를 사용해 전처리 필터를 정의한다.

html_strip_char_filter

문장에서 HTML 을 제거하는 전처리 필터다.

PUT movie_html_analyzer
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "char_filter": {
        "html_strip_char_filter": {
          "type": "html_strip",
          "escaped_tags": [ "b" ]
        }
      },
      "analyzer": {
        "html_strip_analyzer": {
          "char_filter": [ "html_strip_char_filter" ],
          "tokenizer": "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

POST movie_html_analyzer/_analyze
{
  "analyzer": "html_strip_analyzer",
  "text": "<span>Harry Potter</span> and the <b>Chamber</b> of Secrets"
}

// result
{
  "tokens": [
    {
      "token": "Harry Potter and the <b>Chamber</b> of Secrets",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 59,
      "type": "word",
      "position": 0
    }
  ]
}

escaped_tags 에 설정한 대로 <b> 태그 외의 모든 HTML태그가 제거되었다.

tokenizer(토크나이저)

분석기를 구성하는 가장 핵심 구성요소로 어떠한 토크나이저를 사용하느냐에 따라 분석기의 전체적인 성격이 결정된다.

tokenizer 키워드를 사용해 분석기에서 사용하는 토크나이저를 지정한다.

standard

엘라스틱서치에서 일반적으로 사용하는 토크나이저로서 대부분의 기호를 만나면 토큰으로 나눈다

POST movie_analyzer/_analyze
{
  "tokenizer": "standard",
  "text": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

[Harry, Potter, and, the, Chamber, of, Secrets]

whitespace

공백을 만나면 토큰으로 나눈다.

POST movie_analyzer/_analyze
{
  "tokenizer": "whitespace",
  "text": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

keyword

텍스트 전체를 하나의 토큰으로 생성.

POST movie_analyzer/_analyze
{
  "tokenizer": "keyword",
  "text": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

[Harry Potter and the Chamber of Secrets]

ngram

n개 길이의 문자를 토큰으로 나눈다.
자동완성 기능 구현에서 유용하게 사용가능하다.

PUT movie_ngram_analyzer
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "ngram_analyzer": { 
          "tokenizer": "ngram_tokenizer"
        }
      },
      "tokenizer": {
        "ngram_tokenizer": {
          "type": "ngram",
          "min_gram": 3,
          "max_gram": 3,
          "token_chars": [ "letter" ]
        }
      }
    }
  }
}

POST movie_ngram_analyzer/_analyze
{
  "tokenizer": "ngram_tokenizer",
  "text": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

[
  Har, arr, rry, 
  Pot, ott, tte, ter, 
  and, 
  the, 
  Cha, ham, amb, mbe, ber, 
  Sec, ecr, cre, ret, ets
]

문자열을 돌면서 위에 설정한대로 3개씩 끊어서 토큰에 저장한다.

min_gram: Ngram을 적용할 문자의 최소 길이를 나타낸다. 기본값은 1
max_gram: Ngram을 적용할 문자의 최대 길이를 나타낸다. 기본값은 2
token_chars: 토큰에 포함할 문자열을 지정한다.

token_chars 에선 다음과 같은 옵션을 제공한다.

letter: a, b, ï, 京
digit: 1, 2, 9
whitespace: ' ', \n
punctuation: !, "
symbol: $, √
custom: 사용자가 지정한 custom_token_chars

token_chars 로 letter 와 digit 정도가 포함될만하다

edge_ngram

지정된 문자를 만날 때마다 시작 부분을 고정시켜 단어를 자르는 방식 토큰화한다.
자동 완성을 구현할 때 유용하게 활용할 수 있다.

PUT movie_engram_analyzer
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "edge_ngram_analyzer": {
          "tokenizer": "edge_ngram_tokenizer"
        }
      },
      "tokenizer": {
        "edge_ngram_tokenizer": {
          "type": "edge_ngram",
          "min_gram": 2,
          "max_gram": 10,
          "token_chars": [ "letter" ]
        }
      }
    }
  }
}

POST movie_engram_analyzer/_analyze
{
  "tokenizer": "edge_ngram_tokenizer",
  "text": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

[
    Ha, Har, Harr, Harry, 
    Po, Pot, Pott, Potte, Potter, 
    an, and, 
    th, the, 
    Ch, Cha, Cham, Chamb, Chambe, Chamber, 
    of, 
    Se, Sec, Secr, Secre, Secret, Secrets
]

filter(토큰필터)

tokenizer 에서 분리된 배열 형태의 토큰을 토큰필터에 전달하고 토큰필터는 토큰들은 변형하거나 추가, 삭제 한다.

filter 키워드를 사용해 분석기에 지정한다.

lowercase, uppercase

토큰들을 소문자, 대문자로 변경하는 토큰필터

PUT movie_lower_analyzer
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "lowercase_analyzer": {
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [ "lowercase" ]
        }
      }
    }
  }
}

POST movie_lower_analyzer/_analyze
{
  "analyzer": "lowercase_analyzer",
  "text": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

[harry, potter, and, the, chamber, of, secrets]

PUT movie_upper_analyzer
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "uppercase_analyzer": {
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [ "uppercase" ]
        }
      }
    }
  }
}

POST movie_upper_analyzer/_analyze
{
  "analyzer": "uppercase_analyzer",
  "text": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

[HARRY, POTTER, AND, THE, CHAMBER, OF, SECRETS]

asciifolding

아스키 코드에 해당하는 127 개의 알파벳, 숫자, 기호에 해당하지 않는 경우 문자를 아스키값으로 변경한다.
수학기호를 몇개 껴 넣어서 토큰필터가 처리한 문자열을 알아보자.

PUT movie_af_analyzer
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "asciifolding_analyzer": {
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "standard",
            "asciifolding"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

POST movie_af_analyzer/_analyze
{
  "analyzer": "asciifolding_analyzer",
  "text": "hello java cåƒe"
}

[hello, java, cafe]

stop_filter

불용어를 제거하는 필터, 직접 문자열 배열형시으로 불용어 목록을 지정하거나 불용어가 적혀있는 config 파일을 지정한다.

PUT movie_stop_analyzer
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "stop_filter_analyzer": {
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "standard",
            "stop_filter"
          ]
        }
      },
      "filter": {
        "stop_filter": {
          "type": "stop",
          "stopwords": [ "and", "is", "the" ]
        }
      }
    }
  }
}

POST movie_stop_analyzer/_analyze
{
  "analyzer": "stop_filter_analyzer",
  "text": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

[Harry, Potter, Chamber, of, Secrets]

stemmer_eng_filter

Stemming 알고리즘을 사용해 토큰을 변형하는 필터, 한글은 지원하지 않는다.

PUT movie_stem_analyzer
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "stemmer_eng_analyzer": {
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "standard",
            "lowercase",
            "stemmer_eng_filter"
          ]
        }
      },
      "filter": {
        "stemmer_eng_filter": {
          "type": "stemmer",
          "name": "english"
        }
      }
    }
  }
}

POST movie_stem_analyzer/_analyze
{
  "analyzer": "stemmer_eng_analyzer",
  "text": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

[harri, potter, and, the, chmber, of, secret]

synonym_filter

동의어 처리를 위한 필터, 배열로 토큰에 대한 동의어를 지정하거나 동의어 사전을 적용할 수 있다.

PUT movie_syno_analyzer
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "synonym_analyzer": {
          "tokenizer": "whitespace",
          "filter": [ "synonym_filter" ]
        }
      },
      "filter": {
        "synonym_filter": {
          "type": "synonym",
          "synonyms": [ "Harry => 해리", "Secrets, 비밀" ]
        }
      }
    }
  }
}

POST movie_syno_analyzer/_analyze
{
  "analyzer": "synonym_analyzer",
  "text": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

화살표는 치환되고 컴파는 추가된다.

[해리, Potter, and, the Chamber, of, Secrets, 비밀]

현업에선 synonyms_path 설정을 통해 직접 동의어사전을 만들어 운영하는 편이다.

동의어 사전을 수정하면 실시간으로 분석기에 적용될것이라 예상하지만 그렇지 않다.

synonym_filter 를 사용하는 분석기는 색인시점과 검색시점에 사용될 수 있다.
검색시점 분석기에는 실시간 적용이 되지만 색인시점 분석기에 적용하려면 reload 를 해야한다.
그리고 이미 old 동의어 사전 색인된 문서들은 색인을 재생성하지 않는 이상 그대로 남아있게 된다.

그래서 synonym_filter 를 사용한 분석기는 검색분석기로 많이 사용한다.

ngram, edge_ngram

ngram, edge_ngram 토크나이저도 있지만 토큰필터에서도 해당 역할을 수행할 수 있다.
하지만 tokenizer 에는 없는기능이 하나 있는데 side 옵션이다.

PUT movie_ngram_analyzer
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "edge_ngram_analyzer": {
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [ "edge_ngram_filter" ]
        }
      },
      "filter": {
        "edge_ngram_filter": {
          "type": "edge_ngram",
          "min_gram": 2,
          "max_gram": 10,
          "side": "back"
        }
      }
    }
  }
}


POST movie_ngram_analyzer/_analyze
{
  "analyzer": "edge_ngram_analyzer",
  "text": "Harry Potter and the Chamber of Secrets"
}

아래 결과처럼 ngram 을 단어의 첫글자가 아닌 마지막 글자로부터 구한다.

[
    ry, rry, arry, Harry, 
    er, ter, tter, otter, Potter, 
    nd, and, 
    he, the, 
    er, ber, mber, amber, hamber, Chamber, 
    of, 
    ts, ets, rets, crets, ecrets, Secrets
]

Elastic Search - 분석기!

개요

analyzer(분석기)

standard

whitespace

keyword

char_filter(전처리필터)

html_strip_char_filter

tokenizer(토크나이저)

standard

whitespace

keyword

ngram

edge_ngram

filter(토큰필터)

lowercase, uppercase

asciifolding

stop_filter

stemmer_eng_filter

synonym_filter

ngram, edge_ngram

참고

NoSQL MongoDB!

Spring Boot - AWS!

OAuth!

Spring Boot - OAuth!