Lucene学习-深入Lucene分词器,TokenStream获取分词详细信息

Lucene学习-深入Lucene分词器,TokenStream获取分词详细信息

在此回复牛妞的关于程序中分词器的问题,其实可以直接很简单的在词库中配置就好了,Lucene中分词的所有信息我们都可以从TokenStream流中获取.

分词器的核心类Analyzer,TokenStream,Tokenizer,TokenFilter.

Analyzer

Lucene中的分词器有StandardAnalyzer,StopAnalyzer,SimpleAnalyzer,WhitespaceAnalyzer.

TokenStream

分词器做好处理之后得到的一个流,这个流中存储了分词的各种信息.可以通过TokenStream有效的获取到分词单元

Tokenizer

主要负责接收字符流Reader,将Reader进行分词操作.有如下一些实现类

KeywordTokenizer,

standardTokenizer,

CharTokenizer

|----WhitespaceTokenizer

|----LetterTokenizer

|----LowerCaseTokenizer

TokenFilter

将分好词的语汇单元进行各种各样的过滤.

查看分词器的分词信息

package com.icreate.analyzer.luence;

import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.SimpleAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.StopAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.WhitespaceAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.apache.lucene.util.Version;

/**
 *
 *  AnalyzerUtil.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:    2013-4-14  上午11:05:45
 *     
 *  TODO     : 
 *
 */
public class AnalyzerUtil {

    /**
     *
     * Description:         查看分词信息
     * @param str        待分词的字符串
     * @param analyzer    分词器
     *
     */
    public static void displayToken(String str,Analyzer analyzer){
        try {
            //将一个字符串创建成Token流
            TokenStream stream  = analyzer.tokenStream("", new StringReader(str));
            //保存相应词汇
            CharTermAttribute cta = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
            while(stream.incrementToken()){
                System.out.print("[" + cta + "]");
            }
            System.out.println();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        Analyzer aly1 = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        Analyzer aly2 = new StopAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        Analyzer aly3 = new SimpleAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        Analyzer aly4 = new WhitespaceAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        
        String str = "hello kim,I am dennisit,我是 中国人,my email is dennisit@163.com, and my QQ is 1325103287";
        
        AnalyzerUtil.displayToken(str, aly1);
        AnalyzerUtil.displayToken(str, aly2);
        AnalyzerUtil.displayToken(str, aly3);
        AnalyzerUtil.displayToken(str, aly4);
    }
}

程序执行结果

[hello][kim][i][am][dennisit][我][是][中][国][人][my][email][dennisit][163][com][my][qq][1325103287]
[hello][kim][i][am][dennisit][我是][中国人][my][email][dennisit][com][my][qq]
[hello][kim][i][am][dennisit][我是][中国人][my][email][is][dennisit][com][and][my][qq][is]
[hello][kim,I][am][dennisit,我是][中国人,my][email][is][dennisit@163.com,][and][my][QQ][is][1325103287]

standardanalyzer将数字作为一个整体,每个单词都进行分隔

stopanalyzer将数字停用 中文不起作用,只坐空格分割

simpleanalyzer将数字停用 中文不起作用,只按照空格分割

whitespaceanalyzer按照空格分隔,中文不起作用

 

展示分词的详细信息

    /**
     * 
     * Description:        显示分词的全部信息
     * @param str
     * @param analyzer
     *
     */
    public static void displayAllTokenInfo(String str, Analyzer analyzer){
        try {
            //第一个参数只是标识性没有实际作用
            TokenStream stream = analyzer.tokenStream("", new StringReader(str));
            //获取词与词之间的位置增量
            PositionIncrementAttribute postiona = stream.addAttribute(PositionIncrementAttribute.class);
            //获取各个单词之间的偏移量
            OffsetAttribute offseta = stream.addAttribute(OffsetAttribute.class);
            //获取每个单词信息
            CharTermAttribute chara = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
            //获取当前分词的类型
            TypeAttribute typea = stream.addAttribute(TypeAttribute.class);
            while(stream.incrementToken()){
                System.out.print("位置增量" +postiona.getPositionIncrement()+":	");
                System.out.println(chara+"	[" + offseta.startOffset()+" - " + offseta.endOffset() + "]	<" + typea +">");
            }
            System.out.println();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

测试代码

        Analyzer aly1 = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        Analyzer aly2 = new StopAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        Analyzer aly3 = new SimpleAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        Analyzer aly4 = new WhitespaceAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        
        String str = "hello kim,I am dennisit,我是 中国人,my email is dennisit@163.com, and my QQ is 1325103287";
        
        AnalyzerUtil.displayAllTokenInfo(str, aly1);
        AnalyzerUtil.displayAllTokenInfo(str, aly2);
        AnalyzerUtil.displayAllTokenInfo(str, aly3);
        AnalyzerUtil.displayAllTokenInfo(str, aly4);

程序运行结果

 

位置增量1: hello [0 - 5] <type=<ALPHANUM>>
位置增量1: kim [6 - 9] <type=<ALPHANUM>>
位置增量1: i [10 - 11] <type=<ALPHANUM>>
位置增量1: am [12 - 14] <type=<ALPHANUM>>
位置增量1: dennisit [15 - 23] <type=<ALPHANUM>>
位置增量1: 我 [24 - 25] <type=<IDEOGRAPHIC>>
位置增量1: 是 [25 - 26] <type=<IDEOGRAPHIC>>
位置增量1: 中 [27 - 28] <type=<IDEOGRAPHIC>>
位置增量1: 国 [28 - 29] <type=<IDEOGRAPHIC>>
位置增量1: 人 [29 - 30] <type=<IDEOGRAPHIC>>
位置增量1: my [31 - 33] <type=<ALPHANUM>>
位置增量1: email [34 - 39] <type=<ALPHANUM>>
位置增量2: dennisit [43 - 51] <type=<ALPHANUM>>
位置增量1: 163 [52 - 55] <type=<NUM>>
位置增量1: com [56 - 59] <type=<ALPHANUM>>
位置增量2: my [65 - 67] <type=<ALPHANUM>>
位置增量1: qq [68 - 70] <type=<ALPHANUM>>
位置增量2: 1325103287 [74 - 84] <type=<NUM>>

位置增量1: hello [0 - 5] <type=word>
位置增量1: kim [6 - 9] <type=word>
位置增量1: i [10 - 11] <type=word>
位置增量1: am [12 - 14] <type=word>
位置增量1: dennisit [15 - 23] <type=word>
位置增量1: 我是 [24 - 26] <type=word>
位置增量1: 中国人 [27 - 30] <type=word>
位置增量1: my [31 - 33] <type=word>
位置增量1: email [34 - 39] <type=word>
位置增量2: dennisit [43 - 51] <type=word>
位置增量1: com [56 - 59] <type=word>
位置增量2: my [65 - 67] <type=word>
位置增量1: qq [68 - 70] <type=word>

位置增量1: hello [0 - 5] <type=word>
位置增量1: kim [6 - 9] <type=word>
位置增量1: i [10 - 11] <type=word>
位置增量1: am [12 - 14] <type=word>
位置增量1: dennisit [15 - 23] <type=word>
位置增量1: 我是 [24 - 26] <type=word>
位置增量1: 中国人 [27 - 30] <type=word>
位置增量1: my [31 - 33] <type=word>
位置增量1: email [34 - 39] <type=word>
位置增量1: is [40 - 42] <type=word>
位置增量1: dennisit [43 - 51] <type=word>
位置增量1: com [56 - 59] <type=word>
位置增量1: and [61 - 64] <type=word>
位置增量1: my [65 - 67] <type=word>
位置增量1: qq [68 - 70] <type=word>
位置增量1: is [71 - 73] <type=word>

位置增量1: hello [0 - 5] <type=word>
位置增量1: kim,I [6 - 11] <type=word>
位置增量1: am [12 - 14] <type=word>
位置增量1: dennisit,我是 [15 - 26] <type=word>
位置增量1: 中国人,my [27 - 33] <type=word>
位置增量1: email [34 - 39] <type=word>
位置增量1: is [40 - 42] <type=word>
位置增量1: dennisit@163.com, [43 - 60] <type=word>
位置增量1: and [61 - 64] <type=word>
位置增量1: my [65 - 67] <type=word>
位置增量1: QQ [68 - 70] <type=word>
位置增量1: is [71 - 73] <type=word>
位置增量1: 1325103287 [74 - 84] <type=word>

 

自定义stop分词器

继承Analyzer复写public TokenStream tokenStream(String filename,Reader reader)方法

package org.dennisit.lucene.util;
import java.io.IOException;
import java.io.Reader;
import java.io.StringReader;
import java.util.Set;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.LetterTokenizer;
import org.apache.lucene.analysis.LowerCaseFilter;
import org.apache.lucene.analysis.StopAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.StopFilter;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.apache.lucene.util.Version;

/**
 *
 *  org.dennisit.lucene.utilMyStopAnalyzer.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:    2013-4-14  下午12:06:08
 *     
 *  TODO     : 
 *
 */
public class MyStopAnalyzer extends Analyzer{
    
    private Set stops;
    
    /**
     * 在原来停用词基础上增加自己的停用词
     * @param stopwords    自定义停用词采用数组传递
     */
    public MyStopAnalyzer(String[] stopwords){
        //会自动将字符串数组转换为Set
        stops = StopFilter.makeStopSet(Version.LUCENE_36,stopwords,true);
        //将原有的停用词加入到现在的停用词
        stops.addAll(StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET);
    }
    
    /**
     * 不传入参数表示使用原来默认的停用词
     */
    public MyStopAnalyzer(){
        //获取原有的停用词
        stops = StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET;
    }
    
    @Override
    public TokenStream tokenStream(String filename,Reader reader){
        //为自定义分词器设定过滤链和Tokenizer
        return  new StopFilter(Version.LUCENE_36, 
                new LowerCaseFilter(Version.LUCENE_36, 
                new LetterTokenizer(Version.LUCENE_36,reader)),
                stops);
    }
    
    
    /**
     *
     * Description:         查看分词信息
     * @param str        待分词的字符串
     * @param analyzer    分词器
     *
     */
    public static void displayToken(String str,Analyzer analyzer){
        try {
            //将一个字符串创建成Token流
            TokenStream stream  = analyzer.tokenStream("", new StringReader(str));
            //保存相应词汇
            CharTermAttribute cta = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
            while(stream.incrementToken()){
                System.out.print("[" + cta + "]");
            }
            System.out.println();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        //获取原来的停用词
        Analyzer myAnalyzer1 = new MyStopAnalyzer();
        //追加自己的停用词
        Analyzer myAnalyzer2 = new MyStopAnalyzer(new String[]{"hate","fuck"});
        //分词处理的句子
        String text = "fuck! I hate you very much";
        
        displayToken(text, myAnalyzer1);
        displayToken(text, myAnalyzer2);
    }
}

程序运行结果

[fuck][i][hate][you][very][much]
[i][you][very][much]

在此感谢孔浩老师,关于Lucene的深入,孔老师的教程讲的不错！[Lucene学习-深入Lucene分词器,TokenStream获取分词详细信息]

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分类: JavaEE, 数据挖掘

标签: lucene