Lucene使用IKAnalyzer分词实例 及 IKAnalyzer扩展词库

方案一: 基于配置的词典扩充

项目结构图如下:


IK分词器还支持通过配置IKAnalyzer.cfg.xml文件来扩充您的专有词典。谷歌拼音词库下载: http://ishare.iask.sina.com.cn/f/14446921.html?from=like
在web项目的src目录下创建IKAnalyzer.cfg.xml文件,内容如下

<?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">/dicdata/use.dic.dic;/dicdata/googlepy.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">/dicdata/ext_stopword.dic</entry> 



</properties>

词典文件的编辑与部署
分词器的词典文件格式是无BOM 的UTF-8 编码的中文文本文件，文件扩展名不限。词典中，每个中文词汇独立占一行，使用\r\n 的DOS 方式换行。（注，如果您不了解什么是无BOM 的UTF-8 格式， 请保证您的词典使用UTF-8 存储，并在文件的头部添加一空行）。您可以参考分词器源码org.wltea.analyzer.dic 包下的.dic 文件。词典文件应部署在Java 的资源路径下，即ClassLoader 能够加载的路径中。（推荐同IKAnalyzer.cfg.xml 放在一起）.

方案二:基于API的词典扩充

在IKAnalyzer的与词条相关的操作
1.org.wltea.analyzer.cfg 
2.org.wltea.analyzer.dic 

org.wltea.analyzer.cfg下Configuration接口中的定义

　　getExtDictionarys()  获取扩展字典配置路径

　　getExtStopWordDictionarys() 获取扩展停止词典配置路径

　　getMainDictionary() 获取主词典路径

　　getQuantifierDicionary() 获取量词词典路径

org.wltea.analyzer.cfg.DefualtConfig类是对Configuration接口的实现

org.wltea.analyzer.dic下的Directory类中相关的方法

public void addWords(java.util.Collection<java.lang.String> words) 批量加载新词条 参数：words - Collection词条列表 public void disableWords(java.util.Collection<java.lang.String> words) 批量移除（屏蔽）词条

 

Lucene中使用IKAnalyzer分词器实例演示
业务实体

package com.icrate.service.study.demo; /** * * * @version ： 1.0 * * @author ： 苏若年 <a href="mailto:[email protected]">发送邮件</a> * * @since ： 1.0 创建时间: 2013-4-7 下午01:52:49 * * @function： TODO * */

public class Medicine { private Integer id; private String name; private String function; public Medicine() { } public Medicine(Integer id, String name, String function) { super(); this.id = id; this.name = name; this.function = function; } //getter and setter() 



    public String toString(){ return this.id + "," +this.name + "," + this.function; } }

构建模拟数据

package com.icrate.service.study.demo; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * * * @version ： 1.0 * * @author ： 苏若年 <a href="mailto:[email protected]">发送邮件</a> * * @since ： 1.0 创建时间: 2013-4-7 下午01:54:34 * * @function： TODO * */

public class DataFactory { private static DataFactory dataFactory = new DataFactory(); private DataFactory(){ } public List<Medicine> getData(){ List<Medicine> list = new ArrayList<Medicine>(); list.add(new Medicine(1,"银花 感冒颗粒","功能主治：银花感冒颗粒 ，头痛,清热，解表，利咽。")); list.add(new Medicine(2,"感冒 止咳糖浆","功能主治：感冒止咳糖浆,解表清热，止咳化痰。")); list.add(new Medicine(3,"感冒灵颗粒","功能主治：解热镇痛。头痛 ,清热。")); list.add(new Medicine(4,"感冒灵胶囊","功能主治：银花感冒颗粒 ，头痛,清热，解表，利咽。")); list.add(new Medicine(5,"仁和 感冒颗粒","功能主治：疏风清热，宣肺止咳,解表清热，止咳化痰。")); return list; } public static DataFactory getInstance(){ return dataFactory; } }

使用Lucene对模拟数据进行检索

package com.icrate.service.study.demo; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.document.Field; import org.apache.lucene.index.IndexReader; import org.apache.lucene.index.IndexWriter; import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig; import org.apache.lucene.index.Term; import org.apache.lucene.queryParser.MultiFieldQueryParser; import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; import org.apache.lucene.search.Query; import org.apache.lucene.search.ScoreDoc; import org.apache.lucene.search.TopDocs; import org.apache.lucene.search.highlight.Formatter; import org.apache.lucene.search.highlight.Fragmenter; import org.apache.lucene.search.highlight.Highlighter; import org.apache.lucene.search.highlight.QueryScorer; import org.apache.lucene.search.highlight.Scorer; import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleFragmenter; import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleHTMLFormatter; import org.apache.lucene.store.Directory; import org.apache.lucene.store.FSDirectory; import org.apache.lucene.util.Version; import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer; /** * * LuenceProcess.java * * @version ： 1.1 * * @author ： 苏若年 <a href="mailto:[email protected]">发送邮件</a> * * @since ： 1.0 创建时间: Apr 3, 2013 11:48:11 AM * * TODO : Luence中使用IK分词器 * */



public class LuceneIKUtil { private Directory directory ; private Analyzer analyzer ; /** * 带参数构造,参数用来指定索引文件目录 * @param indexFilePath */

    public LuceneIKUtil(String indexFilePath){ try { directory = FSDirectory.open(new File(indexFilePath)); analyzer = new IKAnalyzer(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } /** * 默认构造,使用系统默认的路径作为索引 */

    public LuceneIKUtil(){ this("/luence/index"); } /** * 创建索引 * Description： * @author [email protected] Apr 3, 2013 * @throws Exception */

    public void createIndex()throws Exception{ IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_35,analyzer); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,indexWriterConfig); indexWriter.deleteAll(); List<Medicine> list = DataFactory.getInstance().getData(); for(int i=0; i<list.size(); i++){ Medicine medicine = list.get(i); Document document = addDocument(medicine.getId(), medicine.getName(), medicine.getFunction()); indexWriter.addDocument(document); } indexWriter.close(); } /** * * Description： * @author [email protected] Apr 3, 2013 * @param id * @param title * @param content * @return

     */

    public Document addDocument(Integer id, String name, String function){ Document doc = new Document(); //Field.Index.NO 表示不索引 //Field.Index.ANALYZED 表示分词且索引 //Field.Index.NOT_ANALYZED 表示不分词且索引

        doc.add(new Field("id",String.valueOf(id),Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED)); doc.add(new Field("name",name,Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED)); doc.add(new Field("function",function,Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED)); return doc; } /** * * Description： 更新索引 * @author [email protected] Apr 3, 2013 * @param id * @param title * @param content */

    public void update(Integer id,String title, String content){ try { IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_35,analyzer); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,indexWriterConfig); Document document = addDocument(id, title, content); Term term = new Term("id",String.valueOf(id)); indexWriter.updateDocument(term, document); indexWriter.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * * Description：按照ID进行索引 * @author [email protected] Apr 3, 2013 * @param id */

    public void delete(Integer id){ try { IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_35,analyzer); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,indexWriterConfig); Term term = new Term("id",String.valueOf(id)); indexWriter.deleteDocuments(term); indexWriter.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * * Description：查询 * @author [email protected] Apr 3, 2013 * @param where 查询条件 * @param scoreDoc 分页时用 */

    public List<Medicine> search(String[] fields,String keyword){ IndexSearcher indexSearcher = null; List<Medicine> result = new ArrayList<Medicine>(); try { //创建索引搜索器,且只读

            IndexReader indexReader = IndexReader.open(directory,true); indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader); MultiFieldQueryParser queryParser =new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_35, fields,analyzer); Query query = queryParser.parse(keyword); //返回前number条记录

            TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10); //信息展示

            int totalCount = topDocs.totalHits; System.out.println("共检索出 "+totalCount+" 条记录"); //高亮显示

            /* 创建高亮器,使搜索的结果高亮显示 SimpleHTMLFormatter：用来控制你要加亮的关键字的高亮方式 此类有2个构造方法 1：SimpleHTMLFormatter()默认的构造方法.加亮方式：<B>关键字</B> 2：SimpleHTMLFormatter(String preTag, String postTag).加亮方式：preTag关键字postTag */ Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("<font color='red'>","</font>"); /* QueryScorer QueryScorer 是内置的计分器。计分器的工作首先是将片段排序。QueryScorer使用的项是从用户输入的查询中得到的； 它会从原始输入的单词、词组和布尔查询中提取项，并且基于相应的加权因子（boost factor）给它们加权。 为了便于QueryScoere使用，还必须对查询的原始形式进行重写。 比如，带通配符查询、模糊查询、前缀查询以及范围查询 等，都被重写为BoolenaQuery中所使用的项。 在将Query实例传递到QueryScorer之前，可以调用Query.rewrite (IndexReader)方法来重写Query对象 */ Scorer fragmentScorer = new QueryScorer(query); Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter,fragmentScorer); Fragmenter fragmenter = new SimpleFragmenter(100); /* Highlighter利用Fragmenter将原始文本分割成多个片段。 内置的SimpleFragmenter将原始文本分割成相同大小的片段，片段默认的大小为100个字符。这个大小是可控制的。 */ highlighter.setTextFragmenter(fragmenter); ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs; for(ScoreDoc scDoc : scoreDocs){ Document document = indexSearcher.doc(scDoc.doc); Integer id = Integer.parseInt(document.get("id")); String name = document.get("name"); String function = document.get("function"); //float score = scDoc.score; //相似度

 String lighterName = highlighter.getBestFragment(analyzer, "name", name); if(null==lighterName){ lighterName = name; } String lighterFunciton = highlighter.getBestFragment(analyzer, "function", function); if(null==lighterFunciton){ lighterFunciton = function; } Medicine medicine = new Medicine(); medicine.setId(id); medicine.setName(lighterName); medicine.setFunction(lighterFunciton); result.add(medicine);  } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); }finally{ try { indexSearcher.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } return result; } public static void main(String[] args) { LuceneIKUtil luceneProcess = new LuenceIKUtil("F:/index"); try { luceneProcess.createIndex(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } //修改测试

        luceneProcess.update(2, "测试内容", "修改测试。。。"); //查询测试

        String [] fields = {"name","function"}; List<Medicine> list = luenceProcess.search(fields,"感冒"); for(int i=0; i<list.size(); i++){ Medicine medicine = list.get(i); System.out.println("("+medicine.getId()+")"+medicine.getName() + "\t" + medicine.getFunction()); } //删除测试 //luenceProcess.delete(1);

 } }

程序运行结果

加载扩展词典：/dicdata/use.dic.dic 加载扩展词典：/dicdata/googlepy.dic 加载扩展停止词典：/dicdata/ext_stopword.dic 共检索出 4 条记录 (1)银花 <font color='red'>感冒</font>颗粒    功能主治：银花<font color='red'>感冒</font>颗粒 ，头痛,清热，解表，利咽。 (4)<font color='red'>感冒</font>灵胶囊    功能主治：银花<font color='red'>感冒</font>颗粒 ，头痛,清热，解表，利咽。 (3)<font color='red'>感冒</font>灵颗粒 功能主治：解热镇痛。头痛 ,清热。 (5)仁和 <font color='red'>感冒</font>颗粒    功能主治：疏风清热，宣肺止咳,解表清热，止咳化痰。

如何判断索引是否存在

    /** * 判断是否已经存在索引文件 * @param indexPath * @return

     */

    private  boolean isExistIndexFile(String indexPath) throws Exception{ File file = new File(indexPath); if (!file.exists()) { file.mkdirs(); } String indexSufix="/segments.gen"; //根据索引文件segments.gen是否存在判断是否是第一次创建索引 

        File indexFile=new File(indexPath+indexSufix); return indexFile.exists(); }

附录: IK分词处理过程

IK的整个分词处理过程首先，介绍一下IK的整个分词处理过程：

1. Lucene的分词基类是Analyzer，所以IK提供了Analyzer的一个实现类IKAnalyzer。首先，我们要实例化一个IKAnalyzer，它有一个构造方法接收一个参数isMaxWordLength，这个参数是标识IK是否采用最大词长分词，还是采用最细粒度切分两种分词算法。实际两种算法的实现，最大词长切分是对最细粒度切分的一种后续处理，是对最细粒度切分结果的过滤，选择出最长的分词结果。

2. IKAnalyzer类重写了Analyzer的tokenStream方法，这个方法接收两个参数，field name和输入流reader，其中filed name是Lucene的属性列，是对文本内容进行过分词处理和创建索引之后，索引对应的一个名称，类似数据库的列名。因为IK仅仅涉及分词处理，所以对field name没有进行任何处理，所以此处不做任何讨论。

3. tokenStream方法在Lucene对文本输入流reader进行分词处理时被调用，在IKAnalyzer的tokenStream方法里面仅仅实例化了一个IKTokenizer类，该类继承了Lucene的Tokenizer类。并重写了incrementToken方法，该方法的作用是处理文本输入流生成token，也就是Lucene的最小词元term，在IK里面叫做Lexeme。

4. 在IKtokenizer的构造方法里面实例化了IK里面最终要的分词类IKSegmentation，也称为主分词器。它的构造方法接收两个参数，reader和isMaxWordLength。

5. IKsegmentation的构造方法里面，主要做了三个工作，创建上下文对象Context，加载词典，创建子分词器。

6. Contex主要是存储分词结果集和记录分词处理的游标位置。

7. 词典是作为一个单例被创建的，主要有量词词典、主词典和停词词典。词典是被存储在字典片段类DictSegment 这个字典核心类里面的。DictSegment有一个静态的存储结构charMap，是公共词典表，用来存储所有汉字，key和value都是一个中文汉字，目前IK里面的charMap大概有7100多的键值对。另外，DictSegment还有两个最重要的数据结构，是用来存储字典树的，一个是DictSegment的数组childrenArray，另一个是key为单个汉字（每个词条的第一个汉字），value是DictSegment的HashMap childrenMap。这两个数据结构二者取其一，用来存储字典树。

8. 子分词器才是真正的分词类，IK里面有三个子分词器，量词分词器，CJK分词器（处理中文），停词分词器。主分词器IKSegmentation遍历这三个分词器对文本输入流进行分词处理。

9. IKTokenizer的incrementToken方法调用了IKSegmentation的next方法，next的作用是获得下一个分词结果。next在第一次被调用的时候，需要加载文本输入流，并将其读入buffer，此时便遍历子分词器，对buffer种的文本内容进行分词处理，然后把分词结果添加到context的lexemeSet中。

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