基于Lucene的分词原理和方式

原文地址：http://blog.csdn.net/u010366796/article/details/44936859
同时也可以参考小鸡慢慢的这篇博客：基于lucene的案例开发：分词器介绍

lucene的分词_分词器的原理讲解

几个默认分词

SimpleAnalyzer
StopAnalyzer
WhitespaceAnalyzer（根据空格分词）
StandardAnalyzer

分词流程

Reader  ---->Tokenizer---->大量的TokenFilter---->最后生成TokenStream

Tokenizer：主要负责接收Reader字节流，将Reader进行分词操作。
TokenFilter：对已经分好词的语汇单元进行各种各样的过滤操作
TokenStream：分词器做好处理之后得到的一个流。这个流中存储了分词的各种信息，可以tokenStream有效的获取到分词单元信息

在这个流中分词需要存储的涉及的信息
CharTermAttribute：保存相应的词汇
OffsetAttribute：以增量的方式保存次序，各个词汇的偏移量
PositionIncrementAttribute：保存词与词之间的位置增量(0:同位词。2:表示中间有词汇)
TypeAttribute：类型信息

lucene的分词_通过TokenStream显示分词

/* 
* 显示分词（TokenStream流再用CharTermAttribute捕获） 
*/  
public static void displayToken(String str, Analyzer a) {  
    try {  
        // "content"没有任何意义  
        // 通过分词器Analyzer创建TokenStream流  
        TokenStream stream = a.tokenStream("content", new StringReader(str));  
        // 创建用于接收信息的CharTermAttribute,这个属性会添加到流中,随着TokenStream增加  
        CharTermAttribute cta = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);  
        while (stream.incrementToken()) {  
            System.out.print("[" + cta + "]");  
        }  
            System.out.println();  
    } catch (IOException e) {  
            e.printStackTrace();  
    }  
}  
[java] view plain copy print?
/* 
*测试 
*/  
@Test  
public void test01() {  
    // 创建几个analyzer  
    Analyzer a1 = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_35);  
    Analyzer a2 = new StopAnalyzer(Version.LUCENE_35);  
    Analyzer a3 = new SimpleAnalyzer(Version.LUCENE_35);  
    Analyzer a4 = new WhitespaceAnalyzer(Version.LUCENE_35);  


    String txt = "this is my house,I am come from HuNan";  
    new AnalyzerUtils().displayToken(txt, a1);  
    new AnalyzerUtils().displayToken(txt, a2);  
    new AnalyzerUtils().displayToken(txt, a3);  
    new AnalyzerUtils().displayToken(txt, a4);  
}  

lucene分词_通过TokenStream显示分词的详细信息

/* 
 * 显示所有重要的分词信息 
*/  
public static void displayAllTokenInfo(String str, Analyzer a) {  
    try {  
     TokenStream stream = a.tokenStream("content", new StringReader(str));  
    // 增量信息  
    PositionIncrementAttribute pia = stream.addAttribute(PositionIncrementAttribute.class);  
    // offset偏移量信息OffsetAttribute oa = stream.addAttribute(OffsetAttribute.class);  
    // 分词词汇信息  
    CharTermAttribute cta = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);  
    // 类型信息  
    TypeAttribute ta = stream.addAttribute(TypeAttribute.class);  
    while (stream.incrementToken()) {  
        System.out.print("位置增量" + pia.getPositionIncrement() + ":");  
        System.out.print("词汇信息&偏移量&类型" + cta + "[" + oa.startOffset()+ "-" + oa.endOffset() + "]" + ta.type()+"\n");  
                }  
    } catch (Exception e) {  
        e.printStackTrace();  
    }  
}  

lucene的分词_扩展stop分词(自定义stopfilterAnalyzer，增加过滤数组)

/* 
 * 自定义过滤分词器 
 */  
public class MystopAnalyzer extends Analyzer {  
    private Set stops;  


    public MystopAnalyzer(){  
        stops=StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET;  
    }  
    public MystopAnalyzer(String[] sws) {  
        // 查看默认过滤的词汇单元  
        System.out.println(StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET);  
        // 创建分词器（会自动将字符串数组转化成set）  
        stops = StopFilter.makeStopSet(Version.LUCENE_35, sws, true);  
        // 给自定义的过滤分词器添加原来默认的过滤数组  
        stops.addAll(StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET);  
    }  


    @Override  
    public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader) {  
    // 添加过滤器链(filter)(过滤掉set数组，忽略大小写)和Tokenizer  
        return new StopFilter(Version.LUCENE_35,   
                  new LowerCaseFilter(Version.LUCENE_35,   
                  new LetterTokenizer(Version.LUCENE_35,reader)), stops);  
    }  


}  

//测试  
// 创建自定义的analyzer（添加需要过滤掉的词汇单元  ）  
Analyzer a1 = new MystopAnalyzer(new String[]{"I","YOU"});