Lucene.Net3.0.3+盘古分词器学习使用

一、Lucene.Net介绍

　　Lucene.net是Lucene的.net移植版本，是一个开源的全文检索引擎开发包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎。开发人员可以基于Lucene.net实现全文检索的功能。 　　

　　Lucene.net是Apache软件基金会赞助的开源项目，基于Apache License协议。 　　

　　Lucene.net并不是一个爬行搜索引擎，也不会自动地索引内容。我们得先将要索引的文档中的文本抽取出来，然后再将其加到Lucene.net索引中。标准的步骤是先初始化一个Analyzer、打开一个IndexWriter、然后再将文档一个接一个地加进去。一旦完成这些步骤，索引就可以在关闭前得到优化，同时所做的改变也会生效。这个过程可能比开发者习惯的方式更加手工化一些，但却在数据的索引上给予你更多的灵活性。

二、盘古分词器　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

盘古分词是一个中英文分词组件。作者eaglet 曾经开发过KTDictSeg 中文分词组件，拥有大量用户。作者基于之前分词组件的开发经验，结合最新的开发技术重新编写了盘古分词组件。主要有以下功能:

1、中文未登陆词识别

2、词频优先

3、一元分词，多元分词

4、中文人名分词

5、繁体中文分词

6、英文分词

7、用户自定义规则（字典管理，动态加载字典，关键词高亮）

......

三、安装

四、代码分析

1.初始化盘古分词的xml引用路径

        /// <summary>
        /// 初始化盘古分词的xml引用路径
        /// </summary>
        /// <param name="PanGuXmlPath"></param>
        public static void InitPanGuXmlPath(string PanGuXmlPath)
        {
            //定义盘古分词的xml引用路径
            PanGu.Segment.Init(PanGuXmlPath);
        }    

2.创建索引

        /// <summary>
        /// 创建索引
        /// </summary>
        /// <param name="IndexDic">目录地址</param>
        /// <param name="isCreate">是否重新创建</param>
        public static void CreateIndex(string IndexDic, bool isCreate)
        {
            try
            {
                //创建索引目录
                if (!System.IO.Directory.Exists(IndexDic))
                {
                    System.IO.Directory.CreateDirectory(IndexDic);
                }
                FSDirectory directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(IndexDic), new NativeFSLockFactory());
                //IndexReader:对索引库进行读取的类
                bool isExist = IndexReader.IndexExists(directory);
                //是否存在索引库文件夹以及索引库特征文件
                if (isExist)
                {
                    //如果索引目录被锁定（比如索引过程中程序异常退出或另一进程在操作索引库），则解锁
                    //Q:存在问题 如果一个用户正在对索引库写操作 此时是上锁的 而另一个用户过来操作时 将锁解开了 于是产生冲突 --解决方法后续
                    if (IndexWriter.IsLocked(directory))
                    {
                        IndexWriter.Unlock(directory);
                    }
                }
                //IndexWriter第三个参数:true指重新创建索引,false指从当前索引追加....此处为新建索引所以为true
                IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, new PanGuAnalyzer(), isCreate, Lucene.Net.Index.IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED);
                for (int i = 1; i < 150; i++)
                {
                    //这里是测试数据
                    AddIndex(writer, "我的标题" + i, i + "标题内容是飞大师傅是地方十大飞啊的飞是 安抚爱上地方 爱上地方" + i, DateTime.Now.AddDays(i).ToString("yyyy-MM-dd"));
                    AddIndex(writer, "射雕英雄传作者金庸" + i, i + "我是欧阳锋" + i, DateTime.Now.AddDays(i).ToString("yyyy-MM-dd"));
                    AddIndex(writer, "天龙八部2" + i, i + "慕容废墟,上官静儿,打撒飞艾丝凡爱上,虚竹" + i, DateTime.Now.AddDays(i).ToString("yyyy-MM-dd"));
                    AddIndex(writer, "倚天屠龙记2" + i, i + "张无忌机" + i, DateTime.Now.AddDays(i).ToString("yyyy-MM-dd"));
                    AddIndex(writer, "三国演义" + i, i + "刘备,张飞,关羽" + i, DateTime.Now.AddDays(i).ToString("yyyy-MM-dd"));
                }
                writer.Optimize();
                writer.Dispose();
            }
            catch (Exception ex)
            {

                throw;
            }
        }

private static void AddIndex(IndexWriter writer, string title, string content, string date)
        {
            try
            {
                Document doc = new Document();
                doc.Add(new Field("Title", title, Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));//存储且索引
                doc.Add(new Field("Content", content, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));//存储且索引
                doc.Add(new Field("AddTime", date, Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));//存储且索引
                writer.AddDocument(doc);
            }
            catch (FileNotFoundException fnfe)
            {
                throw fnfe;
            }
            catch (Exception ex)
            {
                throw ex;
            }
        }

索引器的构造函数参数说明：

IndexDic是索引存放目录

PanGuAnalyzer是盘古解析器（由于默认的解析器解析能力不强，所以替换为这个）

IsCreate是索引创建方式（true：重新新建索引，false：从旧的索引执行追加）

Lucene.Net.Index.IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED是文件长度是否限制

3.索引生成的文件

4.根据关键字搜索

lucene的搜索相当强大，它提供了很多辅助查询类，每个类都继承自Query类，各自完成一种特殊的查询，你可以像搭积木一样将它们任意组合使用，完成一些复杂操 作；另外lucene还提供了Sort类对结果进行排序，提供了Filter类对查询条件进行限制。你或许会不自觉地拿它跟SQL语句进行比 较：“lucene能执行and、or、order by、where、like ‘%xx%’操作吗？”回答是：“当然没问题！”

     /// <summary>
        /// 从索引搜索结果
        /// </summary>
        public static List<Article> SearchIndex(string content, string IndexDic)
        {
            Dictionary<string, string> dic = new Dictionary<string, string>();
            try
            {
                FSDirectory directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(IndexDic), new NoLockFactory());
                IndexReader reader = IndexReader.Open(directory, true);
                IndexSearcher search = new IndexSearcher(reader);
                string[] fields = { "Content" };

                //创建查询
                PerFieldAnalyzerWrapper wrapper = new PerFieldAnalyzerWrapper(new PanGuAnalyzer());
                wrapper.AddAnalyzer("Content", new PanGuAnalyzer());
                QueryParser parser = new MultiFieldQueryParser(Lucene.Net.Util.Version.LUCENE_30, fields, wrapper);
                Query query = parser.Parse(content);
                TopScoreDocCollector collector = TopScoreDocCollector.Create(10, true);//10--查询条数

                search.Search(query, collector);
                var hits = collector.TopDocs().ScoreDocs;

                int numTotalHits = collector.TotalHits;
                List<Article> list = new List<Article>();
                for (int i = 0; i < hits.Length; i++)
                {
                    var hit = hits[i];
                    Document doc = search.Doc(hit.Doc);
                    Article model = new Article()
                    {
                        Title = doc.Get("Title").ToString(),
                        Content = doc.Get("Content").ToString(),
                        AddTime = doc.Get("AddTime").ToString()
                    };
                    list.Add(model);
                    //list.Add(SetHighlighter(dicKeywords, model));
                }
                return list;
            }
            catch (Exception ex)
            {
                throw;
            }
        }

介绍各种Query

TermQuery： 首先介绍最基本的查询，如果你想执行一个这样的查询：在content字段中查询包含‘刘备的document”，那么你可以用TermQuery

BooleanQuery ：如果你想这么查询：在content字段中包含”刘备“并且在title字段包含”三国“的document”，那么你可以建立两个TermQuery并把它们用BooleanQuery连接起来：

WildcardQuery ：如果你想对某单词进行通配符查询，你可以用WildcardQuery，通配符包括’?’匹配一个任意字符和’*’匹配零个或多个任意字符，例如你搜索’三国*’，你可能找到’三国演义’或者’三国志’

PhraseQuery ：你可能对中日关系比较感兴趣，想查找‘中’和‘日’挨得比较近（5个字的距离内）的文章，超过这个距离的不予考虑，

PrefixQuery ：如果你想搜以‘中’开头的词语，你可以用PrefixQuery：

FuzzyQuery ：FuzzyQuery用来搜索相似的term，使用Levenshtein算法。

RangeQuery： 另一个常用的Query是RangeQuery，你也许想搜索时间域从20060101到20060130之间的document，你可以用RangeQuery