神马文学网Lucene于搜索引擎技术(Analysis包详解)
来源：百度文库 编辑：神马文学网 时间：2024/04/29 20:41:17
Lucene于搜索引擎技术(Analysis包详解)
Lucene与搜索引擎技术
TjuAILab windshow 2005.11.11
Analysis包分析
算法和数据结构分析:
由于Analysis包比较简单,不详述了!
算法:基于机械分词 1-gram,2-gram,HMM(如果使用ICTCLAS接口的话)
数据结构:部分源码用到了Set ,HashTable,HashMap
认真理解Token
Lucene中的Analysis包专门用于完成对于索引文件的分词.Lucene中的Token是一个非常重要的概念.
看一下其源码实现：
public final class Token {
String termText; // the text of the term
int startOffset; // start in source text
int endOffset; // end in source text
String type = "word"; // lexical type
private int positionIncrement = 1;
public Token(String text, int start, int end)
public Token(String text, int start, int end, String typ)
public void setPositionIncrement(int positionIncrement)
public int getPositionIncrement() { return positionIncrement; }
public final String termText() { return termText; }
public final int startOffset() { return startOffset; }
public void setStartOffset(int givenStartOffset)
public final int endOffset() { return endOffset; }
public void setEndOffset(int givenEndOffset)
public final String type() { return type; }
public String toString()
}
下面编一段代码来看一下
TestToken.java
package org.apache.lucene.analysis.test;
import org.apache.lucene.analysis.*;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import java.io.*;
public class TestToken
{
public static void main(String[] args)
{
String string = new String("我爱天大,但我更爱中国");
//Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
Analyzer analyzer = new TjuChineseAnalyzer();
//Analyzer analyzer= new StopAnalyzer();
TokenStream ts = analyzer.tokenStream("dummy",new StringReader(string));
Token token;
try
{
int n=0;
while ( (token = ts.next()) != null)
{
System.out.println((n++)+"->"+token.toString());
}
}
catch(IOException ioe)
{
ioe.printStackTrace();
}
}
}注意看其结果如下所示
0->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(我,0,1,,1)
1->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(爱,1,2,,1)
2->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(天,2,3,,1)
3->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(大,3,4,,1)
4->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(但,5,6,,1)
5->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(我,6,7,,1)
6->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(更,7,8,,1)
7->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(爱,8,9,,1)
8->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(中,9,10,,1)
9->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(国,10,11,,1)
注意:其中”,”被StandardAnalyzer给过滤掉了,所以大家注意第4个Token直接startOffset从5开始.
如果改用StopAnalyzer()
0->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(我爱天大,0,4,word,1)
1->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(但我更爱中国,5,11,word,1)
改用TjuChineseAnalyzer(我写的,下文会讲到如何去写)
0->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(爱,3,4,word,1)
1->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(天大,6,8,word,1)
2->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(更,19,20,word,1)
3->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(爱,22,23,word,1)
4->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(中国,25,27,word,1)
讲明白了Token,咱们来看以下其他的东西
一个TokenStream是用来走访Token的iterator(迭代器)
看一下其源代码:
public abstract class TokenStream {
public abstract Token next() throws IOException;
public void close() throws IOException {}
}
一个Tokenizer，is-a TokenStream（派生自TokenStream），其输入为Reader
看一下其源码如下：
public abstract class Tokenizer extends TokenStream {
protected Reader input;
protected Tokenizer() {}
protected Tokenizer(Reader input) {
this.input = input;
}
public void close() throws IOException {
input.close();
}
}
一个TokenFilter is–a TokenStream(派生自TokenStream)，其义如名就是用来完成对TokenStream的过滤操作，譬如
去StopWords，将Token变为小写等。
源码如下：
public abstract class TokenFilter extends TokenStream {
protected TokenStream input;
protected TokenFilter() {}
protected TokenFilter(TokenStream input) {
this.input = input;
}
public void close() throws IOException {
input.close();
}
}
一个Analyzer就是一个TokenStream工厂
看一下其源码就：
public abstract class Analyzer {
public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader)
{
return tokenStream(reader);
}
public TokenStream tokenStream(Reader reader)
{
return tokenStream(null, reader);
}
}
好，现在咱们来看一下Lucene的Analysis包下面的各个类文件都是用来干什么的。按照字典排序。
Analysis包中的源码详解
Analyzer.java 上文已经讲过。
CharTokenizer.java 此类为简单一个抽象类，用来对基于字符的进行简单分词（tokenizer）
LetterTokenizer.java两个非字符之间的字符串定义为token（举例来说英文单词由空白隔开，那个两个空白之间的字符串即被定义为一个token。备注：对于绝大多数欧洲语言来说，这个类工作效能很好。当时对于不用空白符分割的亚洲语言,效能极差（譬如中日韩）。）
LowerCaseFilter.java is-a TokenFilter用于将字母小写化
LowerCaseTokenizer is-a Tokenizer功能上等价于LetterTokenizer＋LowerCaseFilter
PerFieldAnalyzerWrapper是一个Analyzer，因为继承自Analyzer当不同的域（Field）需要不同的语言分析器（Analyzer）时，这个Analyzer就派上了用场。使用成员函数addAnalyzer可以增加一个非缺省的基于某个Field的analyzer。很少使用。
PorterStemFilter.java使用词干抽取算法对每一个token流进行词干抽取。
PorterStemmer.java 有名的P-stemming算法
SimpleAnalyzer.java
StopAnalyzer.java 具有过滤停用词的功能
StopFilter.java StopFilter为一个Filter，主要用于从token流中去除StopWords
Token.java 上面已讲.
TokenFilter.java 上面已经讲了
Tokenizer.java 上面已经讲了
TokenStream.java 上面已经讲了
WhitespaceAnalyzer.java
WhitespaceTokenizer.java 只是按照space区分Token.
由于Lucene的analyisis包下的Standard包下的StandardAnalyzer()功能很强大,而且支持CJK分词,我们简要说一下.
此包下的文件是有StandardTokenizer.jj经过javac命令生成的.由于是机器自动生成的代码,可能可读性很差,想了解的话好好看看那个StandardTokenizer.jj文件就会比较明了了.
Lucene常用的Analyzer功能概述.
WhitespaceAnalyzer:仅仅是去除空格，对字符没有lowcase化,不支持中文
SimpleAnalyzer:功能强于WhitespaceAnalyzer,将除去letter之外的符号全部过滤掉,并且将所有的字符lowcase化,不支持中文
StopAnalyzer:StopAnalyzer的功能超越了SimpleAnalyzer，在SimpleAnalyzer的基础上
增加了去除StopWords的功能,不支持中文
StandardAnalyzer:英文的处理能力同于StopAnalyzer.支持中文采用的方法为单字切分.
ChineseAnalyzer:来自于Lucene的sand box.性能类似于StandardAnalyzer,缺点是不支持中英文混和分词.
CJKAnalyzer:chedong写的CJKAnalyzer的功能在英文处理上的功能和StandardAnalyzer相同
但是在汉语的分词上，不能过滤掉标点符号，即使用二元切分
TjuChineseAnalyzer:我写的,功能最为强大.TjuChineseAnlyzer的功能相当强大,在中文分词方面由于其调用的为ICTCLAS的java接口.所以其在中文方面性能上同与ICTCLAS.其在英文分词上采用了Lucene的StopAnalyzer,可以去除 stopWords,而且可以不区分大小写,过滤掉各类标点符号.
各个Analyzer的功能已经比较介绍完毕了,现在咱们应该学写Analyzer,如何diy自己的analyzer呢??
如何DIY一个Analyzer
咱们写一个Analyzer,要求有一下功能
(1) 可以处理中文和英文,对于中文实现的是单字切分,对于英文实现的是以空格切分.
(2) 对于英文部分要进行小写化.
(3) 具有过滤功能,可以人工设定StopWords列表.如果不是人工设定,系统会给出默认的StopWords列表.
(4) 使用P-stemming算法对于英文部分进行词缀处理.
代码如下:
public final class DiyAnalyzer
extends Analyzer
{
private Set stopWords;
public static final String[] CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS =
{
"a", "an", "and", "are", "as", "at", "be", "but", "by",
"for", "if", "in", "into", "is", "it",
"no", "not", "of", "on", "or", "s", "such",
"t", "that", "the", "their", "then", "there", "these",
"they", "this", "to", "was", "will", "with",
"我", "我们"
};
public DiyAnalyzer()
{
this.stopWords=StopFilter.makeStopSet(CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS);
}
public DiyAnalyzer(String[] stopWordList)
{
this.stopWords=StopFilter.makeStopSet(stopWordList);
}
public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader)
{
TokenStream result = new StandardTokenizer(reader);
result = new LowerCaseFilter(result);
result = new StopFilter(result, stopWords);
result = new PorterStemFilter(result);
return result;
}
public static void main(String[] args)
{
//好像英文的结束符号标点.,StandardAnalyzer不能识别
String string = new String("我爱中国,我爱天津大学!I love China!Tianjin is a City");
Analyzer analyzer = new DiyAnalyzer();
TokenStream ts = analyzer.tokenStream("dummy", new StringReader(string));
Token token;
try
{
while ( (token = ts.next()) != null)
{
System.out.println(token.toString());
}
}
catch (IOException ioe)
{
ioe.printStackTrace();
}
}
}
可以看见其后的结果如下:
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(爱,1,2,,1)
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(中,2,3,,1)
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(国,3,4,,1)
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(爱,6,7,,1)
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(天,7,8,,1)
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(津,8,9,,1)
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(大,9,10,,1)
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(学,10,11,,1)
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(i,12,13,,1)
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(love,14,18,,1)
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(china,19,24,,1)
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(tianjin,25,32,,1)
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(citi,39,43,,1)
到此为止这个简单的但是功能强大的分词器就写完了,下面咱们可以尝试写一个功能更强大的分词器.
如何DIY一个功能更加强大Analyzer
譬如你有词典,然后你根据正向最大匹配法或者逆向最大匹配法写了一个分词方法,却想在Lucene中应用,很简单
你只要把他们包装成Lucene的TokenStream就好了.下边我以调用中科院写的ICTCLAS接口为例,进行演示.你去中科院
网站可以拿到此接口的free版本,谁叫你没钱呢,有钱,你就可以购买了.哈哈
好,由于ICTCLAS进行分词之后,在Java中,中间会以两个空格隔开!too easy,我们直接使用继承Lucene的
WhiteSpaceTokenizer就好了.
所以TjuChineseTokenizer 看起来像是这样.
public class TjuChineseTokenizer extends WhitespaceTokenizer
{
public TjuChineseTokenizer(Reader readerInput)
{
super(readerInput);
}
}
而TjuChineseAnalyzer看起来象是这样
public final class TjuChineseAnalyzer
extends Analyzer
{
private Set stopWords;
/** An array containing some common English words that are not usually useful
for searching. */
/*
public static final String[] CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS =
{
"a", "an", "and", "are", "as", "at", "be", "but", "by",
"for", "if", "in", "into", "is", "it",
"no", "not", "of", "on", "or", "s", "such",
"t", "that", "the", "their", "then", "there", "these",
"they", "this", "to", "was", "will", "with",
"我", "我们"
};
*/
/** Builds an analyzer which removes words in ENGLISH_STOP_WORDS. */
public TjuChineseAnalyzer()
{
stopWords = StopFilter.makeStopSet(StopWords.SMART_CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS);
}
/** Builds an analyzer which removes words in the provided array. */
//提供独自的stopwords
public TjuChineseAnalyzer(String[] stopWords)
{
this.stopWords = StopFilter.makeStopSet(stopWords);
}
/** Filters LowerCaseTokenizer with StopFilter. */
public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader)
{
try
{
ICTCLAS splitWord = new ICTCLAS();
String inputString = FileIO.readerToString(reader);
//分词中间加入了空格
String resultString = splitWord.paragraphProcess(inputString);
System.out.println(resultString);
TokenStream result = new TjuChineseTokenizer(new StringReader(resultString));
result = new LowerCaseFilter(result);
//使用stopWords进行过滤
result = new StopFilter(result, stopWords);
//使用p-stemming算法进行过滤
result = new PorterStemFilter(result);
return result;
}
catch (IOException e)
{
System.out.println("转换出错");
return null;
}
}
public static void main(String[] args)
{
String string = "我爱中国人民";
Analyzer analyzer = new TjuChineseAnalyzer();
TokenStream ts = analyzer.tokenStream("dummy", new StringReader(string));
Token token;
System.out.println("Tokens:");
try
{
int n=0;
while ( (token = ts.next()) != null)
{
System.out.println((n++)+"->"+token.toString());
}
}
catch (IOException ioe)
{
ioe.printStackTrace();
}
}
}对于此程序的输出接口可以看一下
0->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(爱,3,4,word,1)
1->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(中国,6,8,word,1)
2->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(人民,10,12,word,1)
OK,经过这样一番讲解,你已经对Lucene的Analysis包认识的比较好了,当然如果你想更加了解,还是认真读读源码才好,
呵呵,源码说明一切!
Lucene与搜索引擎技术
TjuAILab windshow 2005.11.11
Analysis包分析
算法和数据结构分析:
由于Analysis包比较简单,不详述了!
算法:基于机械分词 1-gram,2-gram,HMM(如果使用ICTCLAS接口的话)
数据结构:部分源码用到了Set ,HashTable,HashMap
认真理解Token
Lucene中的Analysis包专门用于完成对于索引文件的分词.Lucene中的Token是一个非常重要的概念.
看一下其源码实现：
public final class Token {
String termText; // the text of the term
int startOffset; // start in source text
int endOffset; // end in source text
String type = "word"; // lexical type
private int positionIncrement = 1;
public Token(String text, int start, int end)
public Token(String text, int start, int end, String typ)
public void setPositionIncrement(int positionIncrement)
public int getPositionIncrement() { return positionIncrement; }
public final String termText() { return termText; }
public final int startOffset() { return startOffset; }
public void setStartOffset(int givenStartOffset)
public final int endOffset() { return endOffset; }
public void setEndOffset(int givenEndOffset)
public final String type() { return type; }
public String toString()
}
下面编一段代码来看一下
TestToken.java
package org.apache.lucene.analysis.test;
import org.apache.lucene.analysis.*;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import java.io.*;
public class TestToken
{
public static void main(String[] args)
{
String string = new String("我爱天大,但我更爱中国");
//Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
Analyzer analyzer = new TjuChineseAnalyzer();
//Analyzer analyzer= new StopAnalyzer();
TokenStream ts = analyzer.tokenStream("dummy",new StringReader(string));
Token token;
try
{
int n=0;
while ( (token = ts.next()) != null)
{
System.out.println((n++)+"->"+token.toString());
}
}
catch(IOException ioe)
{
ioe.printStackTrace();
}
}
}注意看其结果如下所示
0->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(我,0,1,
1->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(爱,1,2,
2->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(天,2,3,
3->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(大,3,4,
4->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(但,5,6,
5->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(我,6,7,
6->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(更,7,8,
7->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(爱,8,9,
8->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(中,9,10,
9->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(国,10,11,
注意:其中”,”被StandardAnalyzer给过滤掉了,所以大家注意第4个Token直接startOffset从5开始.
如果改用StopAnalyzer()
0->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(我爱天大,0,4,word,1)
1->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(但我更爱中国,5,11,word,1)
改用TjuChineseAnalyzer(我写的,下文会讲到如何去写)
0->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(爱,3,4,word,1)
1->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(天大,6,8,word,1)
2->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(更,19,20,word,1)
3->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(爱,22,23,word,1)
4->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(中国,25,27,word,1)
讲明白了Token,咱们来看以下其他的东西
一个TokenStream是用来走访Token的iterator(迭代器)
看一下其源代码:
public abstract class TokenStream {
public abstract Token next() throws IOException;
public void close() throws IOException {}
}
一个Tokenizer，is-a TokenStream（派生自TokenStream），其输入为Reader
看一下其源码如下：
public abstract class Tokenizer extends TokenStream {
protected Reader input;
protected Tokenizer() {}
protected Tokenizer(Reader input) {
this.input = input;
}
public void close() throws IOException {
input.close();
}
}
一个TokenFilter is–a TokenStream(派生自TokenStream)，其义如名就是用来完成对TokenStream的过滤操作，譬如
去StopWords，将Token变为小写等。
源码如下：
public abstract class TokenFilter extends TokenStream {
protected TokenStream input;
protected TokenFilter() {}
protected TokenFilter(TokenStream input) {
this.input = input;
}
public void close() throws IOException {
input.close();
}
}
一个Analyzer就是一个TokenStream工厂
看一下其源码就：
public abstract class Analyzer {
public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader)
{
return tokenStream(reader);
}
public TokenStream tokenStream(Reader reader)
{
return tokenStream(null, reader);
}
}
好，现在咱们来看一下Lucene的Analysis包下面的各个类文件都是用来干什么的。按照字典排序。
Analysis包中的源码详解
Analyzer.java 上文已经讲过。
CharTokenizer.java 此类为简单一个抽象类，用来对基于字符的进行简单分词（tokenizer）
LetterTokenizer.java两个非字符之间的字符串定义为token（举例来说英文单词由空白隔开，那个两个空白之间的字符串即被定义为一个token。备注：对于绝大多数欧洲语言来说，这个类工作效能很好。当时对于不用空白符分割的亚洲语言,效能极差（譬如中日韩）。）
LowerCaseFilter.java is-a TokenFilter用于将字母小写化
LowerCaseTokenizer is-a Tokenizer功能上等价于LetterTokenizer＋LowerCaseFilter
PerFieldAnalyzerWrapper是一个Analyzer，因为继承自Analyzer当不同的域（Field）需要不同的语言分析器（Analyzer）时，这个Analyzer就派上了用场。使用成员函数addAnalyzer可以增加一个非缺省的基于某个Field的analyzer。很少使用。
PorterStemFilter.java使用词干抽取算法对每一个token流进行词干抽取。
PorterStemmer.java 有名的P-stemming算法
SimpleAnalyzer.java
StopAnalyzer.java 具有过滤停用词的功能
StopFilter.java StopFilter为一个Filter，主要用于从token流中去除StopWords
Token.java 上面已讲.
TokenFilter.java 上面已经讲了
Tokenizer.java 上面已经讲了
TokenStream.java 上面已经讲了
WhitespaceAnalyzer.java
WhitespaceTokenizer.java 只是按照space区分Token.
由于Lucene的analyisis包下的Standard包下的StandardAnalyzer()功能很强大,而且支持CJK分词,我们简要说一下.
此包下的文件是有StandardTokenizer.jj经过javac命令生成的.由于是机器自动生成的代码,可能可读性很差,想了解的话好好看看那个StandardTokenizer.jj文件就会比较明了了.
Lucene常用的Analyzer功能概述.
WhitespaceAnalyzer:仅仅是去除空格，对字符没有lowcase化,不支持中文
SimpleAnalyzer:功能强于WhitespaceAnalyzer,将除去letter之外的符号全部过滤掉,并且将所有的字符lowcase化,不支持中文
StopAnalyzer:StopAnalyzer的功能超越了SimpleAnalyzer，在SimpleAnalyzer的基础上
增加了去除StopWords的功能,不支持中文
StandardAnalyzer:英文的处理能力同于StopAnalyzer.支持中文采用的方法为单字切分.
ChineseAnalyzer:来自于Lucene的sand box.性能类似于StandardAnalyzer,缺点是不支持中英文混和分词.
CJKAnalyzer:chedong写的CJKAnalyzer的功能在英文处理上的功能和StandardAnalyzer相同
但是在汉语的分词上，不能过滤掉标点符号，即使用二元切分
TjuChineseAnalyzer:我写的,功能最为强大.TjuChineseAnlyzer的功能相当强大,在中文分词方面由于其调用的为ICTCLAS的java接口.所以其在中文方面性能上同与ICTCLAS.其在英文分词上采用了Lucene的StopAnalyzer,可以去除 stopWords,而且可以不区分大小写,过滤掉各类标点符号.
各个Analyzer的功能已经比较介绍完毕了,现在咱们应该学写Analyzer,如何diy自己的analyzer呢??
如何DIY一个Analyzer
咱们写一个Analyzer,要求有一下功能
(1) 可以处理中文和英文,对于中文实现的是单字切分,对于英文实现的是以空格切分.
(2) 对于英文部分要进行小写化.
(3) 具有过滤功能,可以人工设定StopWords列表.如果不是人工设定,系统会给出默认的StopWords列表.
(4) 使用P-stemming算法对于英文部分进行词缀处理.
代码如下:
public final class DiyAnalyzer
extends Analyzer
{
private Set stopWords;
public static final String[] CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS =
{
"a", "an", "and", "are", "as", "at", "be", "but", "by",
"for", "if", "in", "into", "is", "it",
"no", "not", "of", "on", "or", "s", "such",
"t", "that", "the", "their", "then", "there", "these",
"they", "this", "to", "was", "will", "with",
"我", "我们"
};
public DiyAnalyzer()
{
this.stopWords=StopFilter.makeStopSet(CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS);
}
public DiyAnalyzer(String[] stopWordList)
{
this.stopWords=StopFilter.makeStopSet(stopWordList);
}
public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader)
{
TokenStream result = new StandardTokenizer(reader);
result = new LowerCaseFilter(result);
result = new StopFilter(result, stopWords);
result = new PorterStemFilter(result);
return result;
}
public static void main(String[] args)
{
//好像英文的结束符号标点.,StandardAnalyzer不能识别
String string = new String("我爱中国,我爱天津大学!I love China!Tianjin is a City");
Analyzer analyzer = new DiyAnalyzer();
TokenStream ts = analyzer.tokenStream("dummy", new StringReader(string));
Token token;
try
{
while ( (token = ts.next()) != null)
{
System.out.println(token.toString());
}
}
catch (IOException ioe)
{
ioe.printStackTrace();
}
}
}
可以看见其后的结果如下:
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(爱,1,2,
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(中,2,3,
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(国,3,4,
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(爱,6,7,
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(天,7,8,
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(津,8,9,
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(大,9,10,
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(学,10,11,
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(i,12,13,
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(love,14,18,
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(china,19,24,
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(tianjin,25,32,
Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(citi,39,43,
到此为止这个简单的但是功能强大的分词器就写完了,下面咱们可以尝试写一个功能更强大的分词器.
如何DIY一个功能更加强大Analyzer
譬如你有词典,然后你根据正向最大匹配法或者逆向最大匹配法写了一个分词方法,却想在Lucene中应用,很简单
你只要把他们包装成Lucene的TokenStream就好了.下边我以调用中科院写的ICTCLAS接口为例,进行演示.你去中科院
网站可以拿到此接口的free版本,谁叫你没钱呢,有钱,你就可以购买了.哈哈
好,由于ICTCLAS进行分词之后,在Java中,中间会以两个空格隔开!too easy,我们直接使用继承Lucene的
WhiteSpaceTokenizer就好了.
所以TjuChineseTokenizer 看起来像是这样.
public class TjuChineseTokenizer extends WhitespaceTokenizer
{
public TjuChineseTokenizer(Reader readerInput)
{
super(readerInput);
}
}
而TjuChineseAnalyzer看起来象是这样
public final class TjuChineseAnalyzer
extends Analyzer
{
private Set stopWords;
/** An array containing some common English words that are not usually useful
for searching. */
/*
public static final String[] CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS =
{
"a", "an", "and", "are", "as", "at", "be", "but", "by",
"for", "if", "in", "into", "is", "it",
"no", "not", "of", "on", "or", "s", "such",
"t", "that", "the", "their", "then", "there", "these",
"they", "this", "to", "was", "will", "with",
"我", "我们"
};
*/
/** Builds an analyzer which removes words in ENGLISH_STOP_WORDS. */
public TjuChineseAnalyzer()
{
stopWords = StopFilter.makeStopSet(StopWords.SMART_CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS);
}
/** Builds an analyzer which removes words in the provided array. */
//提供独自的stopwords
public TjuChineseAnalyzer(String[] stopWords)
{
this.stopWords = StopFilter.makeStopSet(stopWords);
}
/** Filters LowerCaseTokenizer with StopFilter. */
public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader)
{
try
{
ICTCLAS splitWord = new ICTCLAS();
String inputString = FileIO.readerToString(reader);
//分词中间加入了空格
String resultString = splitWord.paragraphProcess(inputString);
System.out.println(resultString);
TokenStream result = new TjuChineseTokenizer(new StringReader(resultString));
result = new LowerCaseFilter(result);
//使用stopWords进行过滤
result = new StopFilter(result, stopWords);
//使用p-stemming算法进行过滤
result = new PorterStemFilter(result);
return result;
}
catch (IOException e)
{
System.out.println("转换出错");
return null;
}
}
public static void main(String[] args)
{
String string = "我爱中国人民";
Analyzer analyzer = new TjuChineseAnalyzer();
TokenStream ts = analyzer.tokenStream("dummy", new StringReader(string));
Token token;
System.out.println("Tokens:");
try
{
int n=0;
while ( (token = ts.next()) != null)
{
System.out.println((n++)+"->"+token.toString());
}
}
catch (IOException ioe)
{
ioe.printStackTrace();
}
}
}对于此程序的输出接口可以看一下
0->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(爱,3,4,word,1)
1->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(中国,6,8,word,1)
2->Token‘s (termText,startOffset,endOffset,type,positionIncrement) is:(人民,10,12,word,1)
OK,经过这样一番讲解,你已经对Lucene的Analysis包认识的比较好了,当然如果你想更加了解,还是认真读读源码才好,
呵呵,源码说明一切!
Lucene于搜索引擎技术(Analysis包详解)
Lucene于搜索引擎技术(Analysis包详解) - 小小笔记 - DonewsBlo...
Lucene与搜索引擎技术（index包详解）
Lucene与搜索引擎技术(Document包详解）
百度笔试 - 专注于搜索引擎技术(Lucene,Nutch) - DonewsBlog
百度笔试 - 专注于搜索引擎技术(Lucene,Nutch)
百度笔试 - 专注于搜索引擎技术(Lucene,Nutch) - DonewsBlog
2005“百度之星”程序设计大赛网上决赛试题 - 专注于搜索引擎技术(Lucene,Nutch)
Lucene.Net的语言处理包中Lucene.Net.Analysis.Cn的Bug
Lucene.Net的语言处理包中Lucene.Net.Analysis.Cn的Bug --Besttor‘s Blog
WebLogic Portal 8.1 平台上运行Lucene搜索引擎
java搜索引擎lucene学习笔记 --水木尤寒的博客
垂直搜索引擎开发全过程[垂直搜索，Lucene相关]
整合PDF和Java-lucene技术
spring 2.5包详解
spring jar 包详解
搜索引擎技术及趋势
搜索引擎技术及趋势
搜索引擎技术及趋势
搜索引擎技术及趋势≡搜索引擎直通车
中国教育技术学：层级分析（hierarchical analysis）
如何在lucene中使用中文自动分词技术
技术文摘: 给Lucene加入性能更好的中文分词
使用 Apache Lucene 搜索文本 - - JavaEye技术网站