在 Elasticsearch 中，自定义词典是优化分词效果的核心手段，尤其适用于中文或专业领域的文本处理。以下是关于 ES 自定义词典的完整指南：

1. 为什么需要自定义词典？
   默认分词不足：
   ES 自带的分词器（如 Standard Analyzer）对中文处理效果差（按字拆分），IK 分词器虽支持中文，但默认词库可能缺少特定领域词汇（如 “大模型”“元宇宙”）。
   业务需求：
   确保专业术语不被拆分（如 “机器学习” 不应拆分为 “机器”“学习”）；
   识别品牌名、人名、地名等专有名词；
   处理网络热词或缩写（如 “yyds”“内卷”）。
2. 如何配置自定义词典？
   以 IK 分词器为例，步骤如下：
   步骤 1：创建词典文件
   在 ES 安装目录下的 plugins/ik/config 目录中创建自定义词典文件（如 custom/mydict.dic）：
   步骤 2：修改配置文件
   编辑 plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml，添加自定义词典路径：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties><comment>IK Analyzer 扩展配置</comment><!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 --><entry key="ext_dict">custom/mydic.dic</entry><!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典--><entry key="ext_stopwords">custom/stopwords.dic</entry><!--用户可以在这里配置远程扩展字典 --><!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> --><!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典--><!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

路径规则：
使用 正斜杠 / 或分号 ; 分隔多个词典；
路径相对于 ik/config 目录（如 custom/mydict.dic 对应实际路径 plugins/ik/config/custom/mydict.dic）
我的myidct.dic自定义词典为：

有限公司
有限责任公司
人工智能
许家印
前首富

步骤 3：重启 ES 并验证

POST http://localhost:9200/_analyze
{"analyzer": "ik_smart","text": "中国前首富许家印"
}

结果：

{"tokens": [{"token": "中国","start_offset": 0,"end_offset": 2,"type": "CN_WORD","position": 0},{"token": "前首富","start_offset": 2,"end_offset": 5,"type": "CN_WORD","position": 1},{"token": "许家印","start_offset": 5,"end_offset": 8,"type": "CN_WORD","position": 2}]
}

去掉mydic.dic里面的内容，重启es，不采用自定义词典后的分词效果如下

{"tokens": [{"token": "中国","start_offset": 0,"end_offset": 2,"type": "CN_WORD","position": 0},{"token": "前","start_offset": 2,"end_offset": 3,"type": "CN_CHAR","position": 1},{"token": "首富","start_offset": 3,"end_offset": 5,"type": "CN_WORD","position": 2},{"token": "许","start_offset": 5,"end_offset": 6,"type": "CN_CHAR","position": 3},{"token": "家","start_offset": 6,"end_offset": 7,"type": "CN_CHAR","position": 4},{"token": "印","start_offset": 7,"end_offset": 8,"type": "CN_CHAR","position": 5}]
}

-----------------------------------------------手动分割线---------------------------------------------------

在 Elasticsearch 中，自定义词典和停用词是两种功能完全相反的配置，分别用于增强分词精度和过滤冗余信息。以下是核心区别和应用场景：

1. 核心区别对比
   
2. 示例对比

场景：分析文本 “我爱自然语言处理”
自定义词典配置：

<entry key="ext_dict">custom/nlp.dic</entry>

nlp.dic 内容：

自然语言处理

分词结果：

["我", "爱", "自然语言处理"]  // “自然语言处理”被视为一个整体

停用词配置：

<entry key="ext_stopwords">stopwords.dic</entry>

stopwords.dic 内容：

我
的
了

分词结果：

["爱", "自然", "语言", "处理"]  // “我”被过滤

3. 适用场景