[ElasticSearch] 엘라스틱 서치 windows nori 형태소 분석기(nori tokenizer) 설치하기

nori 형태소 분석기 설치는 매우 간단합니다. 

1. 현재 엘라스틱서치가 실행 중이라면 종료합니다. 

2. 관리자모드로 명령프롬프트를 실행시킵니다. 

3. 엘라스틱 서치 실행 경로 밑에 bin 경로로 이동합니다. 

4. elasticsearch-plugin 모듈을 통하여 설치를 진행합니다. 

C:\dev\elasticsearch-7.14.1\bin> elasticsearch-plugin install analysis-nori

설치가 완료되었습니다. 간단한 테스트를 통하여 정상적으로 설치되었는지 확인할 수 있습니다. 

 

5. 테스트 

 저는 postman 프로그램으로 요청하여 테스트를 해보겠습니다. 먼저 standard tokenizer를 통하여 기존 분석 값을 확인합니다. 

결과 확인

{
    "tokens": [
        {
            "token": "붉은색",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 3,
            "type": "<HANGUL>",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "푸른색",
            "start_offset": 4,
            "end_offset": 7,
            "type": "<HANGUL>",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "그",
            "start_offset": 8,
            "end_offset": 9,
            "type": "<HANGUL>",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "사이",
            "start_offset": 10,
            "end_offset": 12,
            "type": "<HANGUL>",
            "position": 3
        },
        {
            "token": "3초",
            "start_offset": 13,
            "end_offset": 15,
            "type": "<ALPHANUM>",
            "position": 4
        },
        {
            "token": "그",
            "start_offset": 16,
            "end_offset": 17,
            "type": "<HANGUL>",
            "position": 5
        },
        {
            "token": "짧은",
            "start_offset": 18,
            "end_offset": 20,
            "type": "<HANGUL>",
            "position": 6
        },
        {
            "token": "시간",
            "start_offset": 21,
            "end_offset": 23,
            "type": "<HANGUL>",
            "position": 7
        }
    ]
}

standard tokenizer는 띄워쓰기 기준으로 분석을 하는 모습을 확인할 수 있습니다. 이제 nori tokenizer로 분석한 결과를 확인해 보겠습니다. 

결과 확인

{
    "tokens": [
        {
            "token": "붉은",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 2,
            "type": "word",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "색",
            "start_offset": 2,
            "end_offset": 3,
            "type": "word",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "푸른",
            "start_offset": 4,
            "end_offset": 6,
            "type": "word",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "색",
            "start_offset": 6,
            "end_offset": 7,
            "type": "word",
            "position": 3
        },
        {
            "token": "그",
            "start_offset": 8,
            "end_offset": 9,
            "type": "word",
            "position": 4
        },
        {
            "token": "사이",
            "start_offset": 10,
            "end_offset": 12,
            "type": "word",
            "position": 5
        },
        {
            "token": "3",
            "start_offset": 13,
            "end_offset": 14,
            "type": "word",
            "position": 6
        },
        {
            "token": "초",
            "start_offset": 14,
            "end_offset": 15,
            "type": "word",
            "position": 7
        },
        {
            "token": "그",
            "start_offset": 16,
            "end_offset": 17,
            "type": "word",
            "position": 8
        },
        {
            "token": "짧",
            "start_offset": 18,
            "end_offset": 19,
            "type": "word",
            "position": 9
        },
        {
            "token": "은",
            "start_offset": 19,
            "end_offset": 20,
            "type": "word",
            "position": 10
        },
        {
            "token": "시간",
            "start_offset": 21,
            "end_offset": 23,
            "type": "word",
            "position": 11
        }
    ]
}

standard tokenizer와 다른 결과가 나왔습니다.