Lucene写自己的Analyzer

实现一个简单的分析器（Analyzer）的例子如下所示：]

public class MyAnalyzer extends Analyzer {  
        public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader) {  
            //以空格方式切分Token  
            TokenStream stream = new WhitespaceTokenizer(reader);  
            //删除过短或过长的词，例如 in、of、it  
            stream = new LengthFilter(stream, 3, Integer.MAX_VALUE);  
            //给每个词标注词性  
            stream = new PartOfSpeechAttributeImpl.PartOfSpeechTagging  
        Filter(stream);  
            return stream;  
        }  
    }

一般在Tokenizer的子类实际执行词语的切分。需要设置的值有：和词相关的属性termAtt、和位置相关的属性offsetAtt。在搜索结果中高亮显示查询词时，需要用到和位置相关的属性。但是在切分用户查询词时，一般不需要和位置相关的属性。Tokenizer的子类需要重写incrementToken方法。通过incrementToken方法遍历Tokenizer分析出的词，当还有词可以获取时，返回true；已经遍历到结尾时，返回false。

基于属性的方法把无用的词特征和想要的词特征分隔开。每个TokenStream在构造时增加它想要的属性。在TokenStream的整个生命周期中都保留一个属性的引用。这样在获取所有和TokenStream实例相关的属性时，可以保证属性的类型安全。
 

 protected CnTokenStream(TokenStream input) {  
        super(input);  
        termAtt = (TermAttribute) addAttribute(TermAttribute.class);  
    }

在TokenStream.incrementToken()方法中，一个token流仅仅操作在构造方法中声明过的属性。例如，如果只要分词，则只需要TermAttribute。其他的属性，例如PositionIncrementAttribute或者PayloadAttribute都被这个TokenStream忽略掉了，因为这时不需要其他的属性。
   

public boolean incrementToken() throws IOException {  
        if (input.incrementToken()) {  
            final char[] termBuffer = termAtt.termBuffer();  
            final int termLength = termAtt.termLength();  
            if (replaceChar(termBuffer, termLength)) {  
                termAtt.setTermBuffer(output, 0, outputPos);  
            }  
            return true;  
        }  
        return false;  
    }

虽然也可以通过termAtt对象中的term方法返回词，但这个方法返回的是字符串，直接返回字符数组的termBuffer方法性能更好。下面是采用正向最大长度匹配实现的一个简单的Tokenizer。

   

public class CnTokenizer extends Tokenizer {  
        private static TernarySearchTrie dic = new 
    TernarySearchTrie("SDIC.txt");  
    //词典  
        private TermAttribute termAtt;// 词属性  
        private static final int IO_BUFFER_SIZE = 4096;  
        private char[] ioBuffer = new char[IO_BUFFER_SIZE];  
     
        private boolean done;  
        private int i = 0;// i是用来控制匹配的起始位置的变量  
        private int upto = 0;  
     
        public CnTokenizer(Reader reader) {  
            super(reader);  
            this.termAtt = ((TermAttribute)
    addAttribute(TermAttribute.class));  
            this.done = false;  
        }  
     
        public void resizeIOBuffer(int newSize) {  
            if (ioBuffer.length < newSize) {  
                // Not big enough; create a new array with slight  
                // over allocation and preserve content  
                final char[] newnewCharBuffer = new char[newSize];  
                System.arraycopy(ioBuffer, 0, 
    newCharBuffer, 0, ioBuffer.  
            length);  
                ioBuffer = newCharBuffer;  
            }  
        }  
     
        @Override  
        public boolean incrementToken() throws IOException {  
            if (!done) {  
                clearAttributes();  
                done = true;  
                upto = 0;  
                i = 0;  
                while (true) {  
                    final int length = input.
    read(ioBuffer, upto, ioBuffer.  
                length  
                            - upto);  
                    if (length == -1)  
                        break;  
                    upto += length;  
                    if (upto == ioBuffer.length)  
                        resizeIOBuffer(upto * 2);  
                }  
            }  
     
            if (i < upto) {  
                char[] word = dic.matchLong(ioBuffer, i, upto);  
            // 正向最大长度匹配  
                if (word != null)// 已经匹配上  
                {  
                    termAtt.setTermBuffer(word, 0, word.length);  
                    i += word.length;  
                } else {  
                    termAtt.setTermBuffer(ioBuffer, i, 1);  
                    ++i;// 下次匹配点在这个字符之后  
                }  
                return true;  
            }  
            return false;  
        }  
    }