全文检索Lucene框架---分词器

一、分词器作用

　　在创建索引的时候需要用法哦分词器，在使用字符串搜索的时候也会用到分词器，并且这两个地方要使用同一个分词器，否则可能会搜索不出来结果；

　　分词器的作用是把一段文本中的词按规则取出所包含的所有词，对应的是Analyzer类，这是一个抽象类，切分词的具体规则是由子类实现的，所有对于不同语言的规则，要有不同的分词器；

二、分词器分类　　

　　分词器为中文分词器和英文分词器：

　　　　英文分词器是按照词汇切分，同时作词干提取，也就是将单词末尾的变化还原，使其能搜索出来，另外各种分词器对英文都支持的比较好；

　　　　中文分词器很多实现方式，实现原理基本差不多，都是Analyzer的子类：

　　　　　　标椎分词器：也叫单字分词，将中文一个字一个字的分词；　　new StandardAnalyzer();

　　　　　　简单分词器：根据标点符号进行分词；　　new SimpleAnalyzer();

　　　　　　二分法分词器：按照两个字进行分词；　　new CJKAnalyzer();

　　　　　　停用词分词器：和简单分词器很像，根据被忽略停用的词进行分词；　　new StopAnalyzer();

　　　　　　空格分词器：根据空格进行分词；　　new WhitespaceAnalyzer();

　　　　　　IK中文分词器：分为两种实现，一种采用智能切分，另一种是最细粒度切分算法；　　new IKAnalyzer();

三、分词器案例

package com.zn;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;

import java.io.IOException;

public class AnalyzerTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //1、创建一个Analyzer对象
        Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer();
        //2、调用Analyzer对象的tokenStream方法获取TokenStream对象，此对象包含了所有分词结果
        TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("", "The spring Framework provides a comprehensive programming and configuration model.");
        //3、给tokenStream对象设置一个指针，指针在哪当前就在哪一个分词上
        CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
        //4、调用tokenStream对象的reset方法，重置指针，不调用会报错
        tokenStream.reset();
        //5、利用while循环，拿到分词列表的结果   incrementToken方法返回值如果为false代表读取完毕，true为没有读取完毕
        while (tokenStream.incrementToken()){
            System.out.println(charTermAttribute.toString());
        }
        //6、关闭
        tokenStream.close();
    }
}

效果展示：

　　

四、中文分词器

1、Lucene自带中文分词器

　　① StandardAnalyzer：

　　单字分词：就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：“我爱中国”，
　　效果：“我”、“爱”、“中”、“国”。

　　② SmartChineseAnalyzer

　　对中文支持较好，但扩展性差，扩展词库，禁用词库和同义词库等不好处理

package com.zn;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;

import java.io.IOException;
/*默认中文分析器*/
public class AnalyzerTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //1、创建一个Analyzer对象
        Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer();
        //2、调用Analyzer对象的tokenStream方法获取TokenStream对象，此对象包含了所有分词结果
        TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("", "啦啦啦我爱中国我爱中国！");
        //3、给tokenStream对象设置一个指针，指针在哪当前就在哪一个分词上
        CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
        //4、调用tokenStream对象的reset方法，重置指针，不调用会报错
        tokenStream.reset();
        //5、利用while循环，拿到分词列表的结果   incrementToken方法返回值如果为false代表读取完毕，true为没有读取完毕
        while (tokenStream.incrementToken()){
            System.out.println(charTermAttribute.toString());
        }
        //6、关闭
        tokenStream.close();
    }
}

效果展示：

　　

2、IKAnalyzer分词器

①、IKAnalyzer目录展示

　　

②、导入依赖

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.jianggujin/IKAnalyzer-lucene -->
    <dependency>
      <groupId>com.jianggujin</groupId>
      <artifactId>IKAnalyzer-lucene</artifactId>
      <version>8.0.0</version>
    </dependency>

③、导入配置文件

　　

 ④、AnalyzerTest

package com.zn;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;

import java.io.IOException;

public class AnalyzerTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //1、创建一个Analyzer对象
        Analyzer analyzer=new IKAnalyzer();
        //2、调用Analyzer对象的tokenStream方法获取TokenStream对象，此对象包含了所有分词结果
        TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("", "啦啦啦我爱中国我爱中国！");
        //3、给tokenStream对象设置一个指针，指针在哪当前就在哪一个分词上
        CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
        //4、调用tokenStream对象的reset方法，重置指针，不调用会报错
        tokenStream.reset();
        //5、利用while循环，拿到分词列表的结果   incrementToken方法返回值如果为false代表读取完毕，true为没有读取完毕
        while (tokenStream.incrementToken()){
            System.out.println(charTermAttribute.toString());
        }
        //6、关闭
        tokenStream.close();
    }
}

⑤、效果展示

　　

⑥、注意

　　hotword.dic和ext_stopword.dic文件的格式为UTF-8，注意是无BOM 的UTF-8 编码。

　　也就是说禁止使用windows记事本编辑扩展词典文件

3、程序当中使用IKAnalyzer

　　

package com.zn;

import org.apache.commons.io.FileUtils;
import org.apache.lucene.document.*;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

/**
 * 创建索引
 */
public class CreatLucene {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //步骤一：创建Directory对象，用于指定索引库的位置
        Directory directory= FSDirectory.open(new File("E:\accp\Y2\进阶内容\Lucene\Lucene\Index").toPath());
        //步骤二：创建一个IndexWriter对象
        IndexWriter indexWriter=new IndexWriter(directory,new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer()));
        //步骤三：读取磁盘中文件，对应每一个文件创建一个文档对象
        File file=new File("E:\accp\Y2\进阶内容\Lucene\资料\searchsource");
        //步骤四：获取文件列表
        File[] files=file.listFiles();
        for (File item :files) {
            //步骤五：获取文件数据，封装域     参数三：是否存储
            Field fieldName=new TextField("fieldName",item.getName(), Field.Store.YES);
            Field fieldPath=new StoredField("fieldPath",item.getPath());
            Field fieldSize=new LongPoint("fieldSize", FileUtils.sizeOf(item));
            Field fieldSizeStore=new StoredField("fieldSize", FileUtils.sizeOf(item));
            Field fieldContent=new TextField("fieldContent", FileUtils.readFileToString(item,"UTF-8"), Field.Store.YES);
            //步骤六：创建文档对象，向文档对象中添加域
            Document document=new Document();
            document.add(fieldName);
            document.add(fieldPath);
            document.add(fieldSize);
            document.add(fieldContent);
            document.add(fieldSizeStore);

            //步骤七：创建索引，将文档对象写入到索引库
            indexWriter.addDocument(document);
        }
        System.out.println("文档对象写入索引库成功啦！！");
        //步骤八：关闭资源
        indexWriter.close();
    }
}