Luence使用IKAnalyzer分词实例 及 IKAnalyzer扩展词库

Luence使用IKAnalyzer分词实例 及 IKAnalyzer扩展词库

 

 

方案一: 基于配置的词典扩充

项目结构图如下:


IK分词器还支持通过配置IKAnalyzer.cfg.xml文件来扩充您的专有词典。谷歌拼音词库下载: http://ishare.iask.sina.com.cn/f/14446921.html?from=like
在web项目的src目录下创建IKAnalyzer.cfg.xml文件,内容如下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">  
<properties>  

    <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
    <!-- 用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
     <entry key="ext_dict">/dicdata/use.dic.dic;/dicdata/googlepy.dic</entry> 
     <!-- 用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典    -->
    <entry key="ext_stopwords">/dicdata/ext_stopword.dic</entry> 

</properties>

词典文件的编辑与部署
分词器的词典文件格式是无BOM 的UTF-8 编码的中文文本文件，文件扩展名不限。词典中，每个中文词汇独立占一行，使用\r\n 的DOS 方式换行。（注，如果您不了解什么是无BOM 的UTF-8 格式， 请保证您的词典使用UTF-8 存储，并在文件的头部添加一空行）。您可以参考分词器源码org.wltea.analyzer.dic 包下的.dic 文件。词典文件应部署在Java 的资源路径下，即ClassLoader 能够加载的路径中。（推荐同IKAnalyzer.cfg.xml 放在一起）.

方案二:基于API的词典扩充

在IKAnalyzer的与词条相关的操作
1.org.wltea.analyzer.cfg 
2.org.wltea.analyzer.dic 

org.wltea.analyzer.cfg下Configuration接口中的定义
　　getExtDictionarys()  获取扩展字典配置路径
　　getExtStopWordDictionarys() 获取扩展停止词典配置路径
　　getMainDictionary() 获取主词典路径
　　getQuantifierDicionary() 获取量词词典路径
org.wltea.analyzer.cfg.DefualtConfig类是对Configuration接口的实现

org.wltea.analyzer.dic下的Directory类中相关的方法

public void addWords(java.util.Collection<java.lang.String> words)     批量加载新词条    参数：words - Collection词条列表
public void disableWords(java.util.Collection<java.lang.String> words) 批量移除（屏蔽）词条

 

Lucene中使用IKAnalyzer分词器实例演示
业务实体

package com.icrate.service.study.demo;
/**
 * 
 *
 *  @version ： 1.0
 *  
 *  @author  ： 苏若年              <a href="mailto:DennisIT@163.com">发送邮件</a>
 *    
 *  @since   ： 1.0        创建时间:    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;
    }
}

构建模拟数据

package com.icrate.service.study.demo;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 
 *
 *  @version ： 1.0
 *  
 *  @author  ： 苏若年              <a href="mailto:DennisIT@163.com">发送邮件</a>
 *    
 *  @since   ： 1.0        创建时间:    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,"银花 感冒颗粒","功能主治：银花感冒颗粒 ，头痛,清热，解表，利咽。"));
        list.add(new Medicine(2,"感冒 止咳糖浆","功能主治：感冒止咳糖浆,解表清热，止咳化痰。"));
        list.add(new Medicine(3,"感冒灵颗粒","功能主治：解热镇痛。头痛 ,清热。"));
        list.add(new Medicine(4,"感冒灵胶囊","功能主治：银花感冒颗粒 ，头痛,清热，解表，利咽。"));
        list.add(new Medicine(5,"仁和 感冒颗粒","功能主治：疏风清热，宣肺止咳,解表清热，止咳化痰。"));
        return list;
        
    }
    
    public static DataFactory getInstance(){
        return dataFactory;
    }
}

使用Lucene对模拟数据进行检索

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  ： 苏若年    <a href="mailto:DennisIT@163.com">发送邮件</a>
 *    
 *  @since   ： 1.0      创建时间:    Apr 3, 2013        11:48:11 AM
 *     
 *  TODO     : Luence中使用IK分词器
 *
 */

public class LuceneIKUtil {
    
    private Directory directory ;
    private Analyzer analyzer ;
    
    /**
     * 带参数构造,参数用来指定索引文件目录
     * @param indexFilePath
     */
    public LuceneIKUtil(String indexFilePath){
        try {
            directory = FSDirectory.open(new File(indexFilePath));
            analyzer = new IKAnalyzer();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    
    /**
     * 默认构造,使用系统默认的路径作为索引
     */
    public LuceneIKUtil(){
        this("/luence/index");
    }
    
    
    /**
     * 创建索引
     * 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 表示分词且索引         
        //Field.Index.NOT_ANALYZED 表示不分词且索引
        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进行索引
     * @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：查询
     * @author dennisit@163.com Apr 3, 2013
     * @param where 查询条件
     * @param scoreDoc 分页时用
     */
    public List<Medicine> search(String[] fields,String keyword){
        
        IndexSearcher indexSearcher = null;
        List<Medicine> result = new ArrayList<Medicine>();
        
        
        try {
            //创建索引搜索器,且只读
            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条记录
            TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
            //信息展示
            int totalCount = topDocs.totalHits;
            System.out.println("共检索出 "+totalCount+" 条记录");
            
            
            //高亮显示
            /*  
                  创建高亮器,使搜索的结果高亮显示
                SimpleHTMLFormatter：用来控制你要加亮的关键字的高亮方式
                此类有2个构造方法
                1：SimpleHTMLFormatter()默认的构造方法.加亮方式：<B>关键字</B>
                2：SimpleHTMLFormatter(String preTag, String postTag).加亮方式：preTag关键字postTag
             */
            Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("<font color='red'>","</font>");    
            /*
                 QueryScorer
                QueryScorer 是内置的计分器。计分器的工作首先是将片段排序。QueryScorer使用的项是从用户输入的查询中得到的；
                它会从原始输入的单词、词组和布尔查询中提取项，并且基于相应的加权因子（boost factor）给它们加权。
                为了便于QueryScoere使用，还必须对查询的原始形式进行重写。
                比如，带通配符查询、模糊查询、前缀查询以及范围查询 等，都被重写为BoolenaQuery中所使用的项。
                在将Query实例传递到QueryScorer之前，可以调用Query.rewrite (IndexReader)方法来重写Query对象 
             */
            Scorer fragmentScorer = new QueryScorer(query);
            Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter,fragmentScorer);
            Fragmenter fragmenter = new SimpleFragmenter(100);
            /*    
                Highlighter利用Fragmenter将原始文本分割成多个片段。
                      内置的SimpleFragmenter将原始文本分割成相同大小的片段，片段默认的大小为100个字符。这个大小是可控制的。
             */
            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; //相似度
                
                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();
        }
        //修改测试
        luceneProcess.update(2, "测试内容", "修改测试。。。");
        
        //查询测试
        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());
        }
        //删除测试
        //luenceProcess.delete(1);
        
    }
}

程序运行结果

加载扩展词典：/dicdata/use.dic.dic
加载扩展词典：/dicdata/googlepy.dic
加载扩展停止词典：/dicdata/ext_stopword.dic
共检索出 4 条记录
(1)银花 <font color='red'>感冒</font>颗粒    功能主治：银花<font color='red'>感冒</font>颗粒 ，头痛,清热，解表，利咽。
(4)<font color='red'>感冒</font>灵胶囊    功能主治：银花<font color='red'>感冒</font>颗粒 ，头痛,清热，解表，利咽。
(3)<font color='red'>感冒</font>灵颗粒    功能主治：解热镇痛。头痛 ,清热。
(5)仁和 <font color='red'>感冒</font>颗粒    功能主治：疏风清热，宣肺止咳,解表清热，止咳化痰。

如何判断索引是否存在

    /**
     * 判断是否已经存在索引文件
     * @param indexPath
     * @return
     */
    private  boolean isExistIndexFile(String indexPath) throws Exception{
        File file = new File(indexPath);
        if (!file.exists()) {
            file.mkdirs();
        }
        String indexSufix="/segments.gen";
         //根据索引文件segments.gen是否存在判断是否是第一次创建索引   
        File indexFile=new File(indexPath+indexSufix);
        return indexFile.exists();
    }

附录: IK分词处理过程

IK的整个分词处理过程首先，介绍一下IK的整个分词处理过程：

1. Lucene的分词基类是Analyzer，所以IK提供了Analyzer的一个实现类IKAnalyzer。首先，我们要实例化一个IKAnalyzer，它有一个构造方法接收一个参数isMaxWordLength，这个参数是标识IK是否采用最大词长分词，还是采用最细粒度切分两种分词算法。实际两种算法的实现，最大词长切分是对最细粒度切分的一种后续处理，是对最细粒度切分结果的过滤，选择出最长的分词结果。

2. IKAnalyzer类重写了Analyzer的tokenStream方法，这个方法接收两个参数，field name和输入流reader，其中filed name是Lucene的属性列，是对文本内容进行过分词处理和创建索引之后，索引对应的一个名称，类似数据库的列名。因为IK仅仅涉及分词处理，所以对field name没有进行任何处理，所以此处不做任何讨论。

3. tokenStream方法在Lucene对文本输入流reader进行分词处理时被调用，在IKAnalyzer的tokenStream方法里面仅仅实例化了一个IKTokenizer类，该类继承了Lucene的Tokenizer类。并重写了incrementToken方法，该方法的作用是处理文本输入流生成token，也就是Lucene的最小词元term，在IK里面叫做Lexeme。

4. 在IKtokenizer的构造方法里面实例化了IK里面最终要的分词类IKSegmentation，也称为主分词器。它的构造方法接收两个参数，reader和isMaxWordLength。

5. IKsegmentation的构造方法里面，主要做了三个工作，创建上下文对象Context，加载词典，创建子分词器。

6. Contex主要是存储分词结果集和记录分词处理的游标位置。

7. 词典是作为一个单例被创建的，主要有量词词典、主词典和停词词典。词典是被存储在字典片段类DictSegment 这个字典核心类里面的。DictSegment有一个静态的存储结构charMap，是公共词典表，用来存储所有汉字，key和value都是一个中文汉字，目前IK里面的charMap大概有7100多的键值对。另外，DictSegment还有两个最重要的数据结构，是用来存储字典树的，一个是DictSegment的数组childrenArray，另一个是key为单个汉字（每个词条的第一个汉字），value是DictSegment的HashMap childrenMap。这两个数据结构二者取其一，用来存储字典树。

8. 子分词器才是真正的分词类，IK里面有三个子分词器，量词分词器，CJK分词器（处理中文），停词分词器。主分词器IKSegmentation遍历这三个分词器对文本输入流进行分词处理。

9. IKTokenizer的incrementToken方法调用了IKSegmentation的next方法，next的作用是获得下一个分词结果。next在第一次被调用的时候，需要加载文本输入流，并将其读入buffer，此时便遍历子分词器，对buffer种的文本内容进行分词处理，然后把分词结果添加到context的lexemeSet中。

转转请注明出处:[http://www.cnblogs.com/dennisit/archive/2013/04/07/3005847.html]

 

热爱生活,热爱Coding,敢于挑战,用于探索 ...

 

分类: 数据挖掘

标签: Luence, IKAnalyzer