Lucene使用IKAnalyzer分詞實例 及 IKAnalyzer擴展詞庫
文章轉載自：http://www.cnblogs.com/dennisit/archive/2013/04/07/3005847.htmlhtml
方案一: 基於配置的詞典擴充java
項目結構圖以下:
IK分詞器還支持經過配置IKAnalyzer.cfg.xml文件來擴充您的專有詞典。谷歌拼音詞庫下載: http://ishare.iask.sina.com.cn/f/14446921.html?from=like
在web項目的src目錄下建立IKAnalyzer.cfg.xml文件,內容以下web
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
<comment>IK Analyzer 擴展配置</comment>
<!-- 用戶能夠在這裏配置本身的擴展字典 -->
<entry key="ext_dict">/dicdata/use.dic.dic;/dicdata/googlepy.dic</entry>
<!-- 用戶能夠在這裏配置本身的擴展中止詞字典 -->
<entry key="ext_stopwords">/dicdata/ext_stopword.dic</entry>
</properties>
詞典文件的編輯與部署
分詞器的詞典文件格式是無BOM 的UTF-8 編碼的中文文本文件，文件擴展名不限。詞典中，每一箇中文詞彙獨立佔一行，使用\r\n 的DOS 方式換行。（注，若是您不瞭解什麼是無BOM 的UTF-8 格式， 請保證您的詞典使用UTF-8 存儲，並在文件的頭部添加一空行）。您能夠參考分詞器源碼org.wltea.analyzer.dic 包下的.dic 文件。詞典文件應部署在Java 的資源路徑下，即ClassLoader 可以加載的路徑中。（推薦同IKAnalyzer.cfg.xml 放在一塊兒）.算法
方案二:基於API的詞典擴充數據庫
在IKAnalyzer的與詞條相關的操做
1.org.wltea.analyzer.cfg
2.org.wltea.analyzer.dic apache
org.wltea.analyzer.cfg下Configuration接口中的定義 getExtDictionarys() 獲取擴展字典配置路徑 getExtStopWordDictionarys() 獲取擴展中止詞典配置路徑 getMainDictionary() 獲取主詞典路徑 getQuantifierDicionary() 獲取量詞詞典路徑 org.wltea.analyzer.cfg.DefualtConfig類是對Configuration接口的實現
org.wltea.analyzer.dic下的Directory類中相關的方法數組
public void addWords(java.util.Collection<java.lang.String> words) 批量加載新詞條 參數：words - Collection詞條列表 public void disableWords(java.util.Collection<java.lang.String> words) 批量移除（屏蔽）詞條
Lucene中使用IKAnalyzer分詞器實例演示
業務實體數據結構
package com.icrate.service.study.demo;
/**
*
*
* @version ： 1.0
*
* @author ： 蘇若年 <a href="mailto:DennisIT@163.com">發送郵件</a>
*
* @since ： 1.0 建立時間: 2013-4-7 下午01:52:49
*
* @function： TODO
*
*/
public class Medicine {
private Integer id;
private String name;
private String function;
public Medicine() {
}
public Medicine(Integer id, String name, String function) {
super();
this.id = id;
this.name = name;
this.function = function;
}
//getter and setter()
public String toString(){
return this.id + "," +this.name + "," + this.function;
}
}
構建模擬數據post
package com.icrate.service.study.demo;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
*
*
* @version ： 1.0
*
* @author ： 蘇若年 <a href="mailto:DennisIT@163.com">發送郵件</a>
*
* @since ： 1.0 建立時間: 2013-4-7 下午01:54:34
*
* @function： TODO
*
*/
public class DataFactory {
private static DataFactory dataFactory = new DataFactory();
private DataFactory(){
}
public List<Medicine> getData(){
List<Medicine> list = new ArrayList<Medicine>();
list.add(new Medicine(1,"銀花 感冒顆粒","功能主治：銀花感冒顆粒 ，頭痛,清熱，解表，利咽。"));
list.add(new Medicine(2,"感冒 止咳糖漿","功能主治：感冒止咳糖漿,解表清熱，止咳化痰。"));
list.add(new Medicine(3,"感冒靈顆粒","功能主治：解熱鎮痛。頭痛 ,清熱。"));
list.add(new Medicine(4,"感冒靈膠囊","功能主治：銀花感冒顆粒 ，頭痛,清熱，解表，利咽。"));
list.add(new Medicine(5,"仁和 感冒顆粒","功能主治：疏風清熱，宣肺止咳,解表清熱，止咳化痰。"));
return list;
}
public static DataFactory getInstance(){
return dataFactory;
}
}
使用Lucene對模擬數據進行檢索測試
package com.icrate.service.study.demo;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.queryParser.MultiFieldQueryParser;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.search.highlight.Formatter;
import org.apache.lucene.search.highlight.Fragmenter;
import org.apache.lucene.search.highlight.Highlighter;
import org.apache.lucene.search.highlight.QueryScorer;
import org.apache.lucene.search.highlight.Scorer;
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleFragmenter;
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleHTMLFormatter;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;
/**
*
* LuenceProcess.java
*
* @version ： 1.1
*
* @author ： 蘇若年 <a href="mailto:DennisIT@163.com">發送郵件</a>
*
* @since ： 1.0 建立時間: Apr 3, 2013 11:48:11 AM
*
* TODO : Luence中使用IK分詞器
*
*/
public class LuceneIKUtil {
private Directory directory ;
private Analyzer analyzer ;
/**
* 帶參數構造,參數用來指定索引文件目錄
* @param indexFilePath
*/
public LuceneIKUtil(String indexFilePath){
try {
directory = FSDirectory.open(new File(indexFilePath));
analyzer = new IKAnalyzer();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 默認構造,使用系統默認的路徑做爲索引
*/
public LuceneIKUtil(){
this("/luence/index");
}
/**
* 建立索引
* Description：
* @author dennisit@163.com Apr 3, 2013
* @throws Exception
*/
public void createIndex()throws Exception{
IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_35,analyzer);
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,indexWriterConfig);
indexWriter.deleteAll();
List<Medicine> list = DataFactory.getInstance().getData();
for(int i=0; i<list.size(); i++){
Medicine medicine = list.get(i);
Document document = addDocument(medicine.getId(), medicine.getName(), medicine.getFunction());
indexWriter.addDocument(document);
}
indexWriter.close();
}
/**
*
* Description：
* @author dennisit@163.com Apr 3, 2013
* @param id
* @param title
* @param content
* @return
*/
public Document addDocument(Integer id, String name, String function){
Document doc = new Document();
//Field.Index.NO 表示不索引
//Field.Index.ANALYZED 表示分詞且索引
//Field.Index.NOT_ANALYZED 表示不分詞且索引
doc.add(new Field("id",String.valueOf(id),Field.Store.YES,Field.Index.NOT_ANALYZED));
doc.add(new Field("name",name,Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED));
doc.add(new Field("function",function,Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED));
return doc;
}
/**
*
* Description： 更新索引
* @author dennisit@163.com Apr 3, 2013
* @param id
* @param title
* @param content
*/
public void update(Integer id,String title, String content){
try {
IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_35,analyzer);
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,indexWriterConfig);
Document document = addDocument(id, title, content);
Term term = new Term("id",String.valueOf(id));
indexWriter.updateDocument(term, document);
indexWriter.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
*
* Description：按照ID進行索引
* @author dennisit@163.com Apr 3, 2013
* @param id
*/
public void delete(Integer id){
try {
IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_35,analyzer);
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory,indexWriterConfig);
Term term = new Term("id",String.valueOf(id));
indexWriter.deleteDocuments(term);
indexWriter.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
*
* Description：查詢
* @author dennisit@163.com Apr 3, 2013
* @param where 查詢條件
* @param scoreDoc 分頁時用
*/
public List<Medicine> search(String[] fields,String keyword){
IndexSearcher indexSearcher = null;
List<Medicine> result = new ArrayList<Medicine>();
try {
//建立索引搜索器,且只讀
IndexReader indexReader = IndexReader.open(directory,true);
indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
MultiFieldQueryParser queryParser =new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_35, fields,analyzer);
Query query = queryParser.parse(keyword);
//返回前number條記錄
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
//信息展現
int totalCount = topDocs.totalHits;
System.out.println("共檢索出 "+totalCount+" 條記錄");
//高亮顯示
/*
建立高亮器,使搜索的結果高亮顯示
SimpleHTMLFormatter：用來控制你要加亮的關鍵字的高亮方式
此類有2個構造方法
1：SimpleHTMLFormatter()默認的構造方法.加亮方式：<B>關鍵字</B>
2：SimpleHTMLFormatter(String preTag, String postTag).加亮方式：preTag關鍵字postTag
*/
Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("<font color='red'>","</font>");
/*
QueryScorer
QueryScorer 是內置的計分器。計分器的工做首先是將片斷排序。QueryScorer使用的項是從用戶輸入的查詢中獲得的；
它會從原始輸入的單詞、詞組和布爾查詢中提取項，而且基於相應的加權因子（boost factor）給它們加權。
爲了便於QueryScoere使用，還必須對查詢的原始形式進行重寫。
好比，帶通配符查詢、模糊查詢、前綴查詢以及範圍查詢 等，都被重寫爲BoolenaQuery中所使用的項。
在將Query實例傳遞到QueryScorer以前，能夠調用Query.rewrite (IndexReader)方法來重寫Query對象
*/
Scorer fragmentScorer = new QueryScorer(query);
Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter,fragmentScorer);
Fragmenter fragmenter = new SimpleFragmenter(100);
/*
Highlighter利用Fragmenter將原始文本分割成多個片斷。
內置的SimpleFragmenter將原始文本分割成相同大小的片斷，片斷默認的大小爲100個字符。這個大小是可控制的。
*/
highlighter.setTextFragmenter(fragmenter);
ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
for(ScoreDoc scDoc : scoreDocs){
Document document = indexSearcher.doc(scDoc.doc);
Integer id = Integer.parseInt(document.get("id"));
String name = document.get("name");
String function = document.get("function");
//float score = scDoc.score; //類似度
String lighterName = highlighter.getBestFragment(analyzer, "name", name);
if(null==lighterName){
lighterName = name;
}
String lighterFunciton = highlighter.getBestFragment(analyzer, "function", function);
if(null==lighterFunciton){
lighterFunciton = function;
}
Medicine medicine = new Medicine();
medicine.setId(id);
medicine.setName(lighterName);
medicine.setFunction(lighterFunciton);
result.add(medicine);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}finally{
try {
indexSearcher.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return result;
}
public static void main(String[] args) {
LuceneIKUtil luceneProcess = new LuenceIKUtil("F:/index");
try {
luceneProcess.createIndex();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
//修改測試
luceneProcess.update(2, "測試內容", "修改測試。。。");
//查詢測試
String [] fields = {"name","function"};
List<Medicine> list = luenceProcess.search(fields,"感冒");
for(int i=0; i<list.size(); i++){
Medicine medicine = list.get(i);
System.out.println("("+medicine.getId()+")"+medicine.getName() + "\t" + medicine.getFunction());
}
//刪除測試
//luenceProcess.delete(1);
}
}
程序運行結果
加載擴展詞典：/dicdata/use.dic.dic 加載擴展詞典：/dicdata/googlepy.dic 加載擴展中止詞典：/dicdata/ext_stopword.dic 共檢索出 4 條記錄 (1)銀花 <font color='red'>感冒</font>顆粒 功能主治：銀花<font color='red'>感冒</font>顆粒 ，頭痛,清熱，解表，利咽。 (4)<font color='red'>感冒</font>靈膠囊 功能主治：銀花<font color='red'>感冒</font>顆粒 ，頭痛,清熱，解表，利咽。 (3)<font color='red'>感冒</font>靈顆粒 功能主治：解熱鎮痛。頭痛 ,清熱。 (5)仁和 <font color='red'>感冒</font>顆粒 功能主治：疏風清熱，宣肺止咳,解表清熱，止咳化痰。
如何判斷索引是否存在
/**
* 判斷是否已經存在索引文件
* @param indexPath
* @return
*/
private boolean isExistIndexFile(String indexPath) throws Exception{
File file = new File(indexPath);
if (!file.exists()) {
file.mkdirs();
}
String indexSufix="/segments.gen";
//根據索引文件segments.gen是否存在判斷是不是第一次建立索引
File indexFile=new File(indexPath+indexSufix);
return indexFile.exists();
}
附錄: IK分詞處理過程
IK的整個分詞處理過程首先，介紹一下IK的整個分詞處理過程：
1. Lucene的分詞基類是Analyzer，因此IK提供了Analyzer的一個實現類IKAnalyzer。首先，咱們要實例化一個IKAnalyzer，它有一個構造方法接收一個參數isMaxWordLength，這個參數是標識IK是否採用最大詞長分詞，仍是採用最細粒度切分兩種分詞算法。實際兩種算法的實現，最大詞長切分是對最細粒度切分的一種後續處理，是對最細粒度切分結果的過濾，選擇出最長的分詞結果。
2. IKAnalyzer類重寫了Analyzer的tokenStream方法，這個方法接收兩個參數，field name和輸入流reader，其中filed name是Lucene的屬性列，是對文本內容進行過度詞處理和建立索引以後，索引對應的一個名稱，相似數據庫的列名。由於IK僅僅涉及分詞處理，因此對field name沒有進行任何處理，因此此處不作任何討論。
3. tokenStream方法在Lucene對文本輸入流reader進行分詞處理時被調用，在IKAnalyzer的tokenStream方法裏面僅僅實例化了一個IKTokenizer類，該類繼承了Lucene的Tokenizer類。並重寫了incrementToken方法，該方法的做用是處理文本輸入流生成token，也就是Lucene的最小詞元term，在IK裏面叫作Lexeme。
4. 在IKtokenizer的構造方法裏面實例化了IK裏面最終要的分詞類IKSegmentation，也稱爲主分詞器。它的構造方法接收兩個參數，reader和isMaxWordLength。
5. IKsegmentation的構造方法裏面，主要作了三個工做，建立上下文對象Context，加載詞典，建立子分詞器。
6. Contex主要是存儲分詞結果集和記錄分詞處理的遊標位置。
7. 詞典是做爲一個單例被建立的，主要有量詞詞典、主詞典和停詞詞典。詞典是被存儲在字典片斷類DictSegment 這個字典核心類裏面的。DictSegment有一個靜態的存儲結構charMap，是公共詞典表，用來存儲全部漢字，key和value都是一箇中文漢字，目前IK裏面的charMap大概有7100多的鍵值對。另外，DictSegment還有兩個最重要的數據結構，是用來存儲字典樹的，一個是DictSegment的數組childrenArray，另外一個是key爲單個漢字（每一個詞條的第一個漢字），value是DictSegment的HashMap childrenMap。這兩個數據結構兩者取其一，用來存儲字典樹。
8. 子分詞器纔是真正的分詞類，IK裏面有三個子分詞器，量詞分詞器，CJK分詞器（處理中文），停詞分詞器。主分詞器IKSegmentation遍歷這三個分詞器對文本輸入流進行分詞處理。
9. IKTokenizer的incrementToken方法調用了IKSegmentation的next方法，next的做用是得到下一個分詞結果。next在第一次被調用的時候，須要加載文本輸入流，並將其讀入buffer，此時便遍歷子分詞器，對buffer種的文本內容進行分詞處理，而後把分詞結果添加到context的lexemeSet中。
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