lucene4.7分词器怎么实现
Lucene4.7是一个开源的全文检索引擎库，是Java语言实现的。它支持各种各样的数据格式：文本、HTML、XML、PDF、Word、Excel等等，可以快速、准确地搜索大量不同类型的数据，并且它具有高度的可定制性。而分词器就是其中重要的一部分，它负责将原始文本按照一定的规则划分成一系列的单词或者词条，供后续的索引和搜索使用。本文将介绍Lucene4.7中分词器的实现原理和使用方法。
一、分词器的实现原理
1.1 什么是分词器
分词器是搜索引擎中非常重要的组件之一，它可以将一段原始文本划分成一系列的词语或者词条，这些词条是进行搜索操作的基本单元。搜索引擎需要依据这些词条来建立索引，以便高效地检索文档。因此，好的分词器对搜索引擎的性能和准确性至关重要。
1.2 分词器的实现原理
分词器的实现原理可以归纳为以下几步：
（1）读取原始文本
（2）使用正则表达式或其他方式对原始文本进行处理，如去掉空格，标点符号等。
（3）将处理后的文本进行分割，一般是根据空格、标点符号、数字等进行分割。
（4）对分割后的文本进行处理，如转化为小写、去掉停用词等。
（5）将处理后的结果输出，供后续建立索引和搜索使用。
二、Lucene4.7中分词器的使用方法
2.1 获取分词器
在使用Lucene4.7构建搜索引擎时，我们需要选择一种适合自己需求的分词器。Lucene4.7自带了很多分词器，也可以使用第三方的分词器。Lucene自带的分词器有以下几种：
（1）WhitespaceAnalyzer：按照空格划分，不会进行词形还原（将单数变复数、动词变为原形等）
（2）SimpleAnalyzer：按照空格和非字母字符划分，不会进行词形还原
（3）StopAnalyzer：停用词分词器，除停用词外，其他按照SimpleAnalyzer的规则划分
（4）KeywordAnalyzer：不进行分词，将整个文本视为一个词
（5）StandardAnalyzer：英文文本分词器，支持词形还原等
（6）CJKAnalyzer：中日韩文本分词器，支持中日韩语言的分词和停用词过滤等
（7）ChineseAnalyzer：中文文本分词器，支持中文分词和停用词过滤等
2.2 使用分词器
使用分词器需要创建一个Analyzer对象，并使用TokenStream流来处理原始文本。下面展示了示例代码：
Analyzer analyzer = new WhitespaceAnalyzer(); //创建一个分词器
String text = "Hello, world!"; //原始文本
TokenStream stream = analyzer.tokenStream("field", new StringReader(text)); //使用分词器处理文本
CharTermAttribute term = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
stream.reset(); //重置流
while (stream.incrementToken()) { //遍历流
System.out.println(term.toString()); //输出分词结果
}
stream.close(); //关闭流
以上代码使用WhitespaceAnalyzer分词器处理了一段英文文本Hello, world! ，并使用TokenStream流输出结果。我们可以得到的分词结果是 Hello, world! 。
2.3 自定义分词器
如果Lucene自带的分词器不能满足我们的需求，我们还可以自定义分词器。自定义分词器需要实现Lucene提供的TokenStream接口，并在该接口的实现中对原始文本进行处理。下面是自定义分词器的示例代码：
public class MyAnalyzer extends Analyzer {
@Override
protected TokenStreamComponents createComponents(String fieldName) {
Tokenizer tokenizer = new MyTokenizer(); //自定义Tokenizer
TokenFilter filter = new MyFilter(tokenizer); //自定义TokenFilter
return new TokenStreamComponents(tokenizer, filter);
}
}
public class MyTokenizer extends CharTokenizer {
@Override
protected boolean isTokenChar(int c) {
return Character.isLetter(c) || Character.isDigit(c); //过滤掉非字母和非数字字符
}
}
public class MyFilter extends TokenFilter {
private final CharTermAttribute termAttr;
public MyFilter(TokenStream input) {
super(input);
termAttr = addAttribute(CharTermAttribute.class);
}
@Override
public boolean incrementToken() throws IOException {
if (!input.incrementToken()) {
return false;
}
String term = termAttr.toString();
termAttr.setEmpty();
termAttr.append(term.toUpperCase()); //将分词结果转化为大写
return true;
}
}
以上代码实现了一个自定义分词器MyAnalyzer，该分词器包括一个自定义Tokenizer和一个自定义TokenFilter。该分词器的处理方式为：首先使用MyTokenizer去掉非字母和非数字字符，然后使用MyFilter将分词结果转化为大写。我们可以使用类似之前的方式使用自定义分词器进行文本处理和测试。
三、总结
本文介绍了Lucene4.7中分词器的实现原理和使用方法。我们可以根据自己的需求选择合适的分词器，并在必要时进行自定义分词器的开发。好的分词器能够大大提高搜索引擎的性能和准确性，因此深入了解分词器的实现原理和使用方法是非常必要的。