不爲也 比不能也

The icu_tokenizer uses the same Unicode Text Segmentation algorithm as the standard tokenizer,but adds better support for some Asian languages by using a dictionary-based approach to identify words in Thai, Lao, Chinese, Japanese, and Korean, and using custom rules to break Myanmar and Khmer text into syllables.icu_tokenizer 는 standard tokenizer와 동일한 Unicode 텍스트 분할 알고리즘(Unicode Text Segmentation..

Tokenizers produce the best results when the input text is clean, valid text, where valid means that it follows the punctuation rules that the Unicode algorithm expects. Quite often, though, the text we need to process is anything but clean. Cleaning it up before tokenization improves the quality of the output.tokenizer는 입력 문장(text)이 깔끔할 경우 최고의 결과를 만들어 낸다. 유효한 곳에 유효한 문장(valid text, where valid)이..

When Elasticsearch compares one token with another, it does so at the byte level. In other words, for two tokens to be considered the same, they need to consist of exactly the same bytes. Unicode, however, allows you to write the same letter in different ways.Elasticsearch가 어떤 token과 다른 것을 비교하는 경우, byte 수준으로 비교한다. 즉, 두 token이 동일하다고 간주되기 위해서는, 정확히 동일한 byte로 구성되어야 한다. 그러나, Unicode는 동일한 문자를 다른 방법으로..

So far in this chapter, we have looked at how to normalize tokens for the purposes of search. The final use case to consider in this chapter is that of string sorting.지금까지 이 장에서, 검색을 목적으로, token을 정규화하는 방법을 살펴보았다. 이 장에서 고려할 마지막 사용 사례는 문자열의 정렬 사례이다.In String Sorting and Multifields, we explained that Elasticsearch cannot sort on an analyzed string field, and demonstrated how to use multifields to ..