lucene4.7 分词器(三)

前面几章笔者把Lucene基本入门的任督二脉给打通了,从此篇开始,就开始进行Lucene的进阶开发了,那么首先摆在我们面前的第一个必须要解决的问题,就是关于中文分词的问题,因为Lucene毕竟是国外的大牛们开发的,显然会比较侧重英文文章,不过还好,在Lucene的下载包里同步了SmartCN的分词器针对中文发行的,每一次Lucene有新的版本发行,这个包同时更新。 

笔者比较推荐的中文分词器是IK分词器,在进入正式的讲解之前,我们首先对Lucene里面内置的几个分析器做个了解. 

分析器类型 基本介绍
WhitespaceAnalyzer 以空格作为切词标准,不对语汇单元进行其他规范化处理
SimpleAnalyzer 以非字母符来分割文本信息,并将语汇单元统一为小写形式,并去掉数字类型的字符
StopAnalyzer 该分析器会去除一些常有a,the,an等等,也可以自定义禁用词
StandardAnalyzer Lucene内置的标准分析器,会将语汇单元转成小写形式,并去除停用词及标点符号
CJKAnalyzer 能对中,日,韩语言进行分析的分词器,对中文支持效果一般。
SmartChineseAnalyzer 对中文支持稍好,但扩展性差



评价一个分词器的性能优劣,关键是看它的切词效率以及灵活性,及扩展性,通常情况下一个良好的中文分词器,应该具备扩展词库,禁用词库和同义词库,当然最关键的是还得要与自己的业务符合,因为有些时候我们用不到一些自定义词库,所以选择分词器的时候就可以不考虑这一点。IK官网发布的最新版IK分词器对于Lucene的支持是不错的,但是对于solr的支持就不够好了,需要自己改源码支持solr4.x的版本。笔者使用的另一个IK包是经过一些人修改过的可以支持solr4.3的版本,并对扩展词库,禁用词库,同义词库完全支持,而且在solr里面配置很简单,只需要在schmal.xml进行简单配置,即可使用IK分词器的强大的定制化功能。不过官网上IK作者发布的IK包在lucene里面确都不支持同义词库扩展的功能,如果你想使用,得需要自己修改下源码了,不过即使自己修改扩展同义词也是非常容易的。 


下面笔者给出使用官网最后一版发布的IK在Lucene中做的测试,笔者使用的已经扩展了同义词库部分,后面会给出源码。 

下面先看第一个纯分词的测试

 

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package  com.ikforlucene;
 
import  java.io.StringReader;
 
import  org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import  org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
 
 
public  class  Test {
     
      
     public  static  void  main(String[] args) throws  Exception {
                       //下面这个分词器,是经过修改支持同义词的分词器
           IKSynonymsAnalyzer analyzer= new  IKSynonymsAnalyzer();
            String text= "三劫散仙是一个菜鸟" ;
            TokenStream ts=analyzer.tokenStream( "field" new  StringReader(text));
             CharTermAttribute term=ts.addAttribute(CharTermAttribute. class );
             ts.reset(); //重置做准备
             while (ts.incrementToken()){
                 System.out.println(term.toString());
             }
             ts.end(); //
             ts.close(); //关闭流
         
          
     }
 
}

运行结果:

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一个
菜鸟

 

第二步,测试扩展词库,使三劫为一个词,散仙为一个词,需要在同义词库里添加三劫,散仙(注意是按行读取的),注意保存的格式为UTF-8或无BOM格式即可 
lucene4.7 分词器(三)_第1张图片

添加扩展词库后运行结果如下:

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三劫
散仙
一个
菜鸟

第三步,测试禁用词库,我们把菜鸟二个字给屏蔽掉,每行一个词,保存格式同上. 
lucene4.7 分词器(三)_第2张图片

添加禁用词库后运行结果如下: 

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三劫
散仙
一个

最后我们再来测试下,同义词部分,现在笔者把河南人,洛阳人作为"一个"这个词的同义词,添加到同义词库中(笔者在这里仅仅是做一个测试,真正生产环境中的同义词肯定是正式的),注意同义词,也是按行读取的,每行的同义词之间使用逗号分割。

lucene4.7 分词器(三)_第3张图片

添加同义词库后运行结果如下: 

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三劫
散仙
一个
河南人
洛阳人

至此,使用IK在Lucene4.3中大部分功能都已测试通过,下面给出扩展同义词部分的源码,有兴趣的道友们,可以参照借鉴下。

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package  com.ikforlucene;
 
import  java.io.IOException;
import  java.io.Reader;
import  java.util.HashMap;
import  java.util.Map;
 
import  org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import  org.apache.lucene.analysis.Tokenizer;
import  org.apache.lucene.analysis.synonym.SynonymFilterFactory;
import  org.apache.solr.core.SolrResourceLoader;
import  org.wltea.analyzer.lucene.IKTokenizer;
/**
  * 可以加载同义词库的Lucene
  * 专用IK分词器
 
 
  * */
public  class  IKSynonymsAnalyzer  extends  Analyzer {
 
      
     @Override
     protected  TokenStreamComponents createComponents(String arg0, Reader arg1) {
         
         Tokenizer token= new  IKTokenizer(arg1,  true ); //开启智能切词
         
         Map<String, String> paramsMap= new  HashMap<String, String>();
         paramsMap.put( "luceneMatchVersion" "LUCENE_43" );
         paramsMap.put( "synonyms" "E:\\同义词\\synonyms.txt" );
         SynonymFilterFactory factory= new  SynonymFilterFactory(paramsMap);
          SolrResourceLoader loader=     new  SolrResourceLoader( "" );
         try  {
             factory.inform(loader);
         catch  (IOException e) {
             // TODO Auto-generated catch block
             e.printStackTrace();
         }
      
         return  new  TokenStreamComponents(token, factory.create(token));
     }
     
     
     
 
}

关于同义词部分的使用,各位道友,可以先去官网上下载源码,然后将此同义词扩展部分放进去即可,非常简单方便。 

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