IKAnalyzer 分词流程粗览

没有开头语我会死啊~好的，IK是啥、怎么用相信看这篇文章的人都不需要我过多解释了，我也解释不好。下面开始正文：

IK的官方结构图：

从上至下的来看：

• 最上层是我们不需要过度关心的，它们是一些Adapter供Lucene调用。
• IK Segmentation对应的主类应该是IKSegmenter，是IK工作的核心组件。提供了分词流程的控制。
• 词元处理子单元：多个不同算法的词元分词器，实现了对不同类型词元的识别。
• 词典：主要是给CJKSegmenter提供中文词识别能力的Dictionary封装，词典和词元是如何映射的算法可以认为在这里。

其中IKSegmenter在IK中默认三个实现：

1. CJKSegmenter 中日韩识别。
2. CN_QuantifierSegmenter：中文量词识别。
3. LetterSegmenter：英文字母识别。

IK工作流程

1. IKAnalyzer为对外入口，IKTokenizer实现了Lucene的Tokenizer接口，作为和Lucene的结合。
2. IKSegmenter是实际的分词主类。
3. 在Segmenter中初始化AnalyzeContext给ISegmenter提供识别需要的上下文，Segmenter逐字遍历调用ISegmenter的实现类进行词元识别。——这里大概是最细粒度的来源。
4. 在【3】中各个Segmenter是相互独立的，即它们完全可以识别出相同或者相互交叉的词元，甚至同一个Segmenter也可以识别出交叉的词元。（交叉词元是如：【中华、中华人民共和国】这样的词元）。
5. 【3】提供的词元（Lexeme）是可能存在交叉和歧义的，所以IKSegmenter在返回词元之前会调用IKArbitrator来消除歧义——除量词、数词之外的useSmart就是通过这里来消除交叉词的。

IK的正向迭代最细粒度切分算法

最细粒度：

已经在3中描述。更具体的说是Segmenter会逐字识别词元，设输入”中华人民共和国“并且”中“单个字也是字典里的一个词，那么过程是这样的：”中“是词元也是前缀（因为有各种中开头的词），加入词元”中“；继续下一个词”华“，由于中是前缀，那么可以识别出”中华“，同时”中华“也是前缀因此加入”中华“词元，并把其作为前缀继续；接下来继续发现“华人”是词元，“中华人”是前缀，以此类推……

迭代：

个人对迭代的理解就应是上述逐个前缀迭代的算法：中、中华、华人、中华人民、人民、中华人民共和国（举例而已，不全）。

正向：

如上就是正向的。