本篇内容主要讲解“lucene4.7分词器怎么实现”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“lucene4.7分词器怎么实现”吧!
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。
下面先看第一个纯分词的测试
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:
三 劫 散 仙 是 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
添加扩展词库后运行结果如下:
三劫 散仙 是 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.
添加禁用词库后运行结果如下:
三劫 散仙 是 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。
添加同义词库后运行结果如下:
三劫 散仙 是 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。
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));
}
}
到此，相信大家对“lucene4.7分词器怎么实现”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是本站网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
