lucene中的TokenStream，TokenFilter之间关系
TokenStream是一个能够在被调用后产生语汇单元序列的类，其中有两个类型：Tokenizer和TokenFilter，两者的不同在于TokenFilter中包含了一个TokenStream作为input，该input仍然可以为一种TokenFilter进行递归封装，是一种组合模式；而Tokenzier接受一个Reader对象读取字符并创建语汇单元，TokenFilter负责处理输入的语汇单元，通过新增、删除或者修改属性的方式来产生新的语汇单元。
对照我们之前分析的同义词TokenizerFactory相关配置，其数据流的过程如下：
java.io.Reader -> com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizer -> SynonymFilter -> StopFilter -> WordDelimiterFilter -> LowerCaseFilter -> RemoveDuplicatesTokenFilter
对于某些TokenFilter来说，在分析过程中对事件的处理顺序非常重要。当指定过滤操作顺序时，还应该考虑这样的安排对于应用程序性能可能造成的影响。
在solr中，schema.xml(最新版本已经修改为managed-schema)的作用是告诉solr该如何对输入的文档进行索引。
http://www.liaozhida.net/solr/solr%E7%B3%BB%E5%88%97%E4%B8%83%E8%AF%A6%E8%A7%A3schema-xml%E7%89%B9%E6%80%A7.html
对于每个不同的field，需要设置其对应的数据类型，数据类型决定了solr如何去解释每个字段，以及怎样才能搜索到这个字段。在字段分析器中(field analyzers)，指导solr怎样对输入的数据进行处理然后再构建出索引，类似于文本处理器或者文本消化器。
当一个document被索引或者检索操作的时候，分析器Analyzer会审阅字段field的文本内容，然后生成一个token流，analyzer可以由多个tokenizer和filter组成；tokenizer可以将field字段的内容切割成单个词或token，进行分词处理；filters可以接收tokenizer分词输出的token流，进行转化过滤处理，例如对词元进行转换（简繁体转换），舍弃无用词元（虚词谓词）。tokenizer和filter一起组成一个管道或者链条，对输入的文档和输入的查询文本进行处理，一系列的tokenizer和filter被称为分词器analyzer，得到的结果被存储成为索引字典用来匹配查询输入条件。
此外，我们还可以将索引分析器和查询分析器分开，例如下面的字段配置的意思：对于索引，先经过一个基本的分析器，然后转换为小写字母，接着过滤掉不在keepword.txt中的词，最后将剩下的词元转换为同义词；对于查询，先经过一个基本的分词器，然后转换为小写字母就可以了。
在Lucene实战一书中，详解了如何从头编写一个同义词Analyzer，通过改写termAttribute以及positionIncrementAttribute的方式来达到实现同义词的方式，不过由于书上的示例比较陈旧，而charTermAttribute不能达到修改同义词元的目的（只能进行append），因此替换最终的目的没有达到。
public class SynonymFilter extends TokenFilter {
private static final String TOKEN_TYPE_SYNONYM = "SYNONYM";
private Stack synonymStack;
private SynonymEngine synonymEngine;
private AttributeSource.State current;
private final CharTermAttribute bytesTermAttribute;
private final PositionIncrementAttribute positionIncrementAttribute;
/**
* Construct a token stream filtering the given input.
*
* @param input
*/
protected SynonymFilter(TokenStream input, SynonymEngine synonymEngine) {
super(input);
this.synonymEngine = synonymEngine;
synonymStack = new Stack<>();
this.bytesTermAttribute = addAttribute(CharTermAttribute.class);
this.positionIncrementAttribute = addAttribute(PositionIncrementAttribute.class);
}
@Override
public boolean incrementToken() throws IOException {
if (!synonymStack.isEmpty()) {
String syn = synonymStack.pop();
restoreState(current);
// bytesTermAttribute.setBytesRef(new BytesRef(syn.getBytes()));
// bytesTermAttribute.resizeBuffer(0);
bytesTermAttribute.append(syn);
positionIncrementAttribute.setPositionIncrement(0);
return true;
}
if (!input.incrementToken()) {
return false;
}
if (addAliasesToStack()) {
current = captureState();
}
return true;
}
private boolean addAliasesToStack() throws IOException {
String[] synonyms = synonymEngine.getSynonyms(bytesTermAttribute.toString());
if (synonyms == null) {
return false;
}
for (String synonym : synonyms) {
synonymStack.push(synonym);
}
return true;
}
}
Analyzer，用于将tokenizer和filter串联起来：
public class SynonymAnalyzer extends Analyzer {
@Override
protected TokenStreamComponents createComponents(String fieldName) {
StandardTokenizer source = new StandardTokenizer();
return new TokenStreamComponents(source, new SynonymFilter(new StopFilter(new LowerCaseFilter(source),
new CharArraySet(StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET, true)), new TestSynonymEngine()));
}
}
我们定义一个简易的同义词匹配引擎：
public interface SynonymEngine {
String[] getSynonyms(String s) throws IOException;
}
public class TestSynonymEngine implements SynonymEngine {
public static final Map map = new HashMap<>();
static {
map.put("quick", new String[]{"fast", "speedy"});
}
@Override
public String[] getSynonyms(String s) throws IOException {
return map.get(s);
}
}
对最终结果进行测试：
public static void main(String[] args) throws IOException {
SynonymAnalyzer analyzer = new SynonymAnalyzer();
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("contents", new StringReader("The quick brown fox"));
tokenStream.reset();
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
OffsetAttribute offsetAttribute = tokenStream.addAttribute(OffsetAttribute.class);
PositionIncrementAttribute positionIncrementAttribute =
tokenStream.addAttribute(PositionIncrementAttribute.class);
TypeAttribute typeAttribute = tokenStream.addAttribute(TypeAttribute.class);
int position = 0;
while (tokenStream.incrementToken()) {
int positionIncrement = positionIncrementAttribute.getPositionIncrement();
if (positionIncrement > 0) {
position += positionIncrement;
System.out.println();
System.out.print(position + " : ");
}
System.out.printf("[%s : %d -> %d : %s]", charTermAttribute.toString(), offsetAttribute.startOffset(), offsetAttribute.endOffset(),
typeAttribute.type());
}
测试出的结果，可以看出位置1的谓词the已经被剔除，位置2处加入了较多的同义词，由于使用的append，所以同义词记在了一起。
2 : [quick : 4 -> 9 :][quickspeedy : 4 -> 9 : ][quickfast : 4 -> 9 : ] 3 : [brown : 10 -> 15 : ] 4 : [fox : 16 -> 19 : ]
Solr同义词设置
Solr中的同义词使用的是 SynonymFilterFactory 来进行加载的，我们需要在定义schema时，对某个字段设置同义词时，可以使用：
需要配置对应的 synonyms 属性，指定 定义同义词的配置文件，设置是否忽略大小写等属性。
而在加载同义词时，对文件进行逐行读取（使用LineNumberReader），对于每一行的数据，先使用 => 作为分隔符，同义词在左右两边（左边作为input，右边作为output）都可以配置成多个，以逗号分隔，最后以笛卡尔积的形式将其放至map中。
String line = null;
while ((line = in.readLine()) != null) {
if (line.length() == 0 || line.charAt(0) == '#') {
continue; // ignore empty lines and comments
}
// TODO: we could process this more efficiently.
String sides[] = split(line, "=>");
if (sides.length > 1) { // explicit mapping
if (sides.length != 2) {
throw new IllegalArgumentException("more than one explicit mapping specified on the same line");
}
String inputStrings[] = split(sides[0], ",");
CharsRef[] inputs = new CharsRef[inputStrings.length];
for (int i = 0; i < inputs.length; i++) {
inputs[i] = analyze(unescape(inputStrings[i]).trim(), new CharsRefBuilder());
}
String outputStrings[] = split(sides[1], ",");
CharsRef[] outputs = new CharsRef[outputStrings.length];
for (int i = 0; i < outputs.length; i++) {
outputs[i] = analyze(unescape(outputStrings[i]).trim(), new CharsRefBuilder());
}
// these mappings are explicit and never preserve original
for (int i = 0; i < inputs.length; i++) {
for (int j = 0; j < outputs.length; j++) {
add(inputs[i], outputs[j], false);
}
}
所有的同义词加载完成后，会生成一个SynonymMap，该map就被用来在全文检索的过程中进行同义词替换。
在我们对某个单词进行查询时，可以查询到我们设置的字段query分析器结构，生成一个TokenizerChain对象，对应的Tokenizer为我们设置的分词器，filters为我们设置的过滤器链条，会根据过滤器链条Chain进行
通过input的方式设置同义词Filter，组成该链条结果。
@Override
protected TokenStreamComponents createComponents(String fieldName) {
Tokenizer tk = tokenizer.create();
TokenStream ts = tk;
for (TokenFilterFactory filter : filters) {
ts = filter.create(ts);
}
return new TokenStreamComponents(tk, ts);
}
而具体到每个FilterFactory，例如SynonymFilterFactory，都通过create方法来创建对应的Filter用于同义词过滤。
@Override
public TokenStream create(TokenStream input) {
// if the fst is null, it means there's actually no synonyms... just return the original stream
// as there is nothing to do here.
return map.fst == null ? input : new SynonymFilter(input, map, ignoreCase);
}
创建一个SynonymFilter来进行最后真正的筛选，将同义词进行替换，整体的类结构图如下：
lucene内置的Token
lucene中除了内置的几个Tokenizer，在solr中的field analyzer以及index中也得到了应用，下面就对这几种filter进行测试，我们分析的文本为：Please email [email protected] by 09, re:aa-bb
| StandardAnalyzer |
1 : [please : 0 -> 6 :
2 : [email : 7 -> 12 :
3 : [clark.ma : 13 -> 21 :
4 : [gmail.com : 22 -> 31 :
6 : [09 : 35 -> 37 :
7 : [re:aa : 39 -> 44 :
8 : [bb : 45 -> 47 : |
去除空格，标点符号，@；
|
| ClassicAnalyzer |
1 : [please : 0 -> 6 :
2 : [email : 7 -> 12 :
3 : [[email protected] : 13 -> 31 :
5 : [09 : 35 -> 37 :
6 : [re : 39 -> 41 :
7 : [aa : 42 -> 44 :
8 : [bb : 45 -> 47 : |
能够识别互联网域名和email地址， |
| LetterTokenizer |
1 : [Please : 0 -> 6 : word]
2 : [email : 7 -> 12 : word]
3 : [clark : 13 -> 18 : word]
4 : [ma : 19 -> 21 : word]
5 : [gmail : 22 -> 27 : word]
6 : [com : 28 -> 31 : word]
7 : [by : 32 -> 34 : word]
8 : [re : 39 -> 41 : word]
9 : [aa : 42 -> 44 : word]
10 : [bb : 45 -> 47 : word]
|
丢弃掉所有的非文本字符 |
| KeywordTokenizer |
1 : [Please email [email protected] by 09, re:aa-bb : 0 -> 47 : word]
|
将整个文本当做一个词元 |
| LowerCaseTokenizer |
1 : [please : 0 -> 6 : word]
2 : [email : 7 -> 12 : word]
3 : [clark : 13 -> 18 : word]
4 : [ma : 19 -> 21 : word]
5 : [gmail : 22 -> 27 : word]
6 : [com : 28 -> 31 : word]
7 : [by : 32 -> 34 : word]
8 : [re : 39 -> 41 : word]
9 : [aa : 42 -> 44 : word]
10 : [bb : 45 -> 47 : word]
|
对其所有非文本字符，过滤空格，标点符号，将所有的大写转换为小写 |
| NGramTokenizer |
可以定义最小minGramSize（default=1）, 最大切割值maxGramSize(default=2)，生成的词元较多。
假设minGramSize=2, maxGramSize=3，输入abcde，输出：ab abc abc bc bcd cd cde
|
读取字段并在给定范围内生成多个token |
| PathHierachyTokenizer |
c:\my document\filea\fileB，new PathHierarchyTokenizer('\\', '/')
1 : [c: : 0 -> 2 : word][c:/my document : 0 -> 14 : word][c:/my document/filea : 0 -> 20 : word][c:/my document/filea/fileB : 0 -> 26 : word]
|
使用新的文件目录符去代替文本中的目录符 |
| PatternTokenizer |
需要两个参数,pattern正则表达式，group分组。
pattern=”[A-Z][A-Za-z]*” group=”0″
输入： “Hello. My name is Inigo Montoya. You killed my father. Prepare to die.”
输出： “Hello”, “My”, “Inigo”, “Montoya”, “You”, “Prepare”
|
进行正则表达式分组匹配 |
| UAX29URLEmailTokenizer |
1 : [Please : 0 -> 6 :
2 : [email : 7 -> 12 :
3 : [[email protected] : 13 -> 31 :
4 : [by : 32 -> 34 :
5 : [09 : 35 -> 37 :
6 : [re:aa : 39 -> 44 :
7 : [bb : 45 -> 47 : |
去除空格和标点符号，但保留url和email连接 |
Lucene内置的TokenFilter
过滤器能够组成一个链表，每一个过滤器处理上一个过滤器处理过后的词元，所以过滤器的排序很有意义，第一个过滤器最好能处理大部分常规情况，最后一个过滤器是带有针对特殊性的。
| ClassicFilter | “I.B.M. cat’s can’t” ==> “I.B.M”, “cat”, “can’t” | 经典过滤器，可以过滤无意义的标点，需要搭配ClassicTokenizer使用 |
| ApostropheFilter |
1 : [abc : 0 -> 3 :
2 : [I.B.M : 4 -> 9 :
3 : [cat : 10 -> 15 :
4 : [can : 16 -> 21 : |
省略所有的上撇号 |
| LowerCaseFilter |
1 : [i.b.m : 0 -> 5 :
2 : [cat's : 6 -> 11 :
3 : [can't : 12 -> 17 : |
转换成小写 |
| TypeTokenFilter |
如果email_type.txt设置为ALPHANUM，会保留该类型的所有分析结果，否则会被删除掉
|
给定一个文件并设置成白名单还是黑名单，只有符合条件的type才能被保留 |
| TrimFilter | 去掉空格 | |
| TruncateTokenFilter |
1 : [I.B : 0 -> 5 :
2 : [cat : 6 -> 11 :
3 : [can : 12 -> 17 : |
截取文本长度，左边为prefixLength=3 |
| PatternCaptureGroupFilter | 可配置属性pattern和preserve_original（是否保留原文） | 从输入文本中保留能够匹配正则表达式的 |
| PatternReplaceFilter | ||
| StopFilter | 创建一个自定义的停词词库列表，过滤器遇到停词就直接过滤掉 | |
| KeepWordFilter | 与StopFilter的含义正好相反 | |
| LengthFilter | 设置一个最小值min和最大值max | 为词元的长度设置在一个固定范围 |
| WordDelimiterFilter |
A:-符号 wi-fi 变成wi fi
其他参数
splitOnCaseChange=”1″ 默认1，关闭设为0 规则B generateWordParts=”1″ 默认1 ,对应规则AB generateNumberParts=”1″ 默认1 对应规则F catenateWords=”1″ 默认0 对应规则A splitOnNumerics=”1″ 默认1，关闭设0 规则C stemEnglishPossessive 默认1，关闭设0 规则E catenateNumbers=”1″ 默认0 对应规则G catenateAll=”1″ 默认0 对应规则 H preserveOriginal=”1″ 默认0 对词元不做任何修改 除非有其他参数改变了词元
protected=”protwords.txt” 指定这个单词列表的单词不被修改
|
通过分隔符分割单元 |
