[실습] 한글(korean)과 영어(english)가 섞인 글을 검색 가능하게 만들기

JSCODE 박재성

2026. 04. 04.

✅ 한글(korean)과 영어(english)가 섞인 글을 검색 가능하게 만들기

“오늘 영어 책에서 'It depends on the results.'이라는 문구를 봤다." 우리가 글을 쓰다보면 한글과 영어를 같이 쓰는 경우가 많다. 그럼 이런 글은 어떻게 검색할 수 있을 지 알아보자.

1. Analyze API 활용해 한글과 영어 섞인 문장을 어떻게 토큰으로 분해하는 지 디버깅해보기

// Nori analyzer의 구성을 직접 명시
GET /_analyze
{
  "text": "오늘 영어 책에서 'It depends on the results.'이라는 문구를 봤다.",
  "char_filter": [], 
	"tokenizer": "nori_tokenizer", 
	"filter": ["nori_part_of_speech", "nori_readingform", "lowercase"]
}

 
응답값

{
  "tokens": [
    {
      "token": "영어",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 5,
      "type": "word",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "책",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 7,
      "type": "word",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "it",
      "start_offset": 11,
      "end_offset": 13,
      "type": "word",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "depends",
      "start_offset": 14,
      "end_offset": 21,
      "type": "word",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "on",
      "start_offset": 22,
      "end_offset": 24,
      "type": "word",
      "position": 6
    },
    {
      "token": "the",
      "start_offset": 25,
      "end_offset": 28,
      "type": "word",
      "position": 7
    },
    {
      "token": "results",
      "start_offset": 29,
      "end_offset": 36,
      "type": "word",
      "position": 8
    },
    {
      "token": "이",
      "start_offset": 38,
      "end_offset": 39,
      "type": "word",
      "position": 9
    },
    {
      "token": "문구",
      "start_offset": 42,
      "end_offset": 44,
      "type": "word",
      "position": 11
    },
    {
      "token": "보",
      "start_offset": 46,
      "end_offset": 47,
      "type": "word",
      "position": 13
    }
  ]
}

• Nori analyzer만 쓰더라도 한글과 영어 전부다 의미 단위로 잘 나누는 걸 확인할 수 있다.
• lowercase가 적용되어 있어서 영어 토큰을 소문자로 변환시켜 토큰으로 저장했다는 것도 알 수 있다.
 

아쉬운 점은 영어의 불용어(it, on, the)가 포함되어 있다는 점과 영단어의 기본 형태를 안 쓰고 있다는 점(depends, results)이다. 이 문제를 해결하기 위해 이전에 배웠던 token filter를 활용해보자.

 

2. Analyzer에 token filter 추가하기

// Nori analyzer의 구성을 직접 명시
GET /_analyze
{
  "text": "오늘 영어 책에서 'It depends on the results.'이라는 문구를 봤다.",
  "char_filter": [], 
	"tokenizer": "nori_tokenizer", 
	"filter": ["nori_part_of_speech", "nori_readingform", "lowercase", "stop", "stemmer"]
}

 
응답값

{
  "tokens": [
    {
      "token": "영어",
      "start_offset": 3,
      "end_offset": 5,
      "type": "word",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "책",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 7,
      "type": "word",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "depend",
      "start_offset": 14,
      "end_offset": 21,
      "type": "word",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "result",
      "start_offset": 29,
      "end_offset": 36,
      "type": "word",
      "position": 8
    },
    {
      "token": "이",
      "start_offset": 38,
      "end_offset": 39,
      "type": "word",
      "position": 9
    },
    {
      "token": "문구",
      "start_offset": 42,
      "end_offset": 44,
      "type": "word",
      "position": 11
    },
    {
      "token": "보",
      "start_offset": 46,
      "end_offset": 47,
      "type": "word",
      "position": 13
    }
  ]
}

stop, stemmer를 쓰니 불용어가 제거되고 영단어가 기본 형태로 바뀌었다.
 
 

✅ 정리