- package com.jadyer.lucene;
- import java.io.IOException;
- import java.io.StringReader;
- import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
- import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
- import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
- import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.OffsetAttribute;
- import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.PositionIncrementAttribute;
- import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.TypeAttribute;
- /**
- * 【Lucene3.6.2入门系列】第05节_自定义分词器
- * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- * @see Lucene3.5推荐的四大分词器:SimpleAnalyzer,StopAnalyzer,WhitespaceAnalyzer,StandardAnalyzer
- * @see 这四大分词器有一个共同的抽象父类,此类有个方法public final TokenStream tokenStream(),即分词的一个流
- * @see 假设有这样的文本"how are you thank you",实际它是以一个java.io.Reader传进分词器中
- * @see Lucene分词器处理完毕后,会把整个分词转换为TokenStream,这个TokenStream中就保存所有的分词信息
- * @see TokenStream有两个实现类,分别为Tokenizer和TokenFilter
- * @see Tokenizer---->用于将一组数据划分为独立的语汇单元(即一个一个的单词)
- * @see TokenFilter-->过滤语汇单元
- * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- * @see 分词流程
- * @see 1)将一组数据流java.io.Reader交给Tokenizer,由其将数据转换为一个个的语汇单元
- * @see 2)通过大量的TokenFilter对已经分好词的数据进行过滤操作,最后产生TokenStream
- * @see 3)通过TokenStream完成索引的存储
- * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- * @see Tokenizer的一些子类
- * @see KeywordTokenizer-----不分词,传什么就索引什么
- * @see StandardTokenizer----标准分词,它有一些较智能的分词操作,诸如将'[email protected]'中的'yeah.net'当作一个分词流
- * @see CharTokenizer--------针对字符进行控制的,它还有两个子类WhitespaceTokenizer和LetterTokenizer
- * @see WhitespaceTokenizer--使用空格进行分词,诸如将'Thank you,I am jadyer'会被分为4个词
- * @see LetterTokenizer------基于文本单词的分词,它会根据标点符号来分词,诸如将'Thank you,I am jadyer'会被分为5个词
- * @see LowerCaseTokenizer---它是LetterTokenizer的子类,它会将数据转为小写并分词
- * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- * @see TokenFilter的一些子类
- * @see StopFilter--------它会停用一些语汇单元
- * @see LowerCaseFilter---将数据转换为小写
- * @see StandardFilter----对标准输出流做一些控制
- * @see PorterStemFilter--还原一些数据,比如将coming还原为come,将countries还原为country
- * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- * @see eg:'how are you thank you'会被分词为'how','are','you','thank','you'合计5个语汇单元
- * @see 那么应该保存什么东西,才能使以后在需要还原数据时保证正确的还原呢???其实主要保存三个东西,如下所示
- * @see CharTermAttribute(Lucene3.5以前叫TermAttribute),OffsetAttribute,PositionIncrementAttribute
- * @see 1)CharTermAttribute-----------保存相应的词汇,这里保存的就是'how','are','you','thank','you'
- * @see 2)OffsetAttribute-------------保存各词汇之间的偏移量(大致理解为顺序),比如'how'的首尾字母偏移量为0和3,'are'为4和7,'thank'为12和17
- * @see 3)PositionIncrementAttribute--保存词与词之间的位置增量,比如'how'和'are'增量为1,'are'和'you'之间的也是1,'you'和'thank'的也是1
- * @see 但假设'are'是停用词(StopFilter的效果),那么'how'和'you'之间的位置增量就变成了2
- * @see 当我们查找某一个元素时,Lucene会先通过位置增量来取这个元素,但如果两个词的位置增量相同,会发生什么情况呢
- * @see 假设还有一个单词'this',它的位置增量和'how'是相同的,那么当我们在界面中搜索'this'时
- * @see 也会搜到'how are you thank you',这样就可以有效的做同义词了,目前非常流行的一个叫做WordNet的东西,就可以做同义词的搜索
- * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- * @create Aug 4, 2013 5:48:25 PM
- * @author 玄玉<http://blog.csdn.net/jadyer>
- */
- public class HelloCustomAnalyzer {
- /**
- * 查看分词信息
- * @see TokenStream还有两个属性,分别为FlagsAttribute和PayloadAttribute,都是开发时用的
- * @see FlagsAttribute----标注位属性
- * @see PayloadAttribute--做负载的属性,用来检测是否已超过负载,超过则可以决定是否停止搜索等等
- * @param txt 待分词的字符串
- * @param analyzer 所使用的分词器
- * @param displayAll 是否显示所有的分词信息
- */
- public static void displayTokenInfo(String txt, Analyzer analyzer, boolean displayAll){
- //第一个参数没有任何意义,可以随便传一个值,它只是为了显示分词
- //这里就是使用指定的分词器将'txt'分词,分词后会产生一个TokenStream(可将分词后的每个单词理解为一个Token)
- TokenStream stream = analyzer.tokenStream("此参数无意义", new StringReader(txt));
- //用于查看每一个语汇单元的信息,即分词的每一个元素
- //这里创建的属性会被添加到TokenStream流中,并随着TokenStream而增加(此属性就是用来装载每个Token的,即分词后的每个单词)
- //当调用TokenStream.incrementToken()时,就会指向到这个单词流中的第一个单词,即此属性代表的就是分词后的第一个单词
- //可以形象的理解成一只碗,用来盛放TokenStream中每个单词的碗,每调用一次incrementToken()后,这个碗就会盛放流中的下一个单词
- CharTermAttribute cta = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
- //用于查看位置增量(指的是语汇单元之间的距离,可理解为元素与元素之间的空格,即间隔的单元数)
- PositionIncrementAttribute pia = stream.addAttribute(PositionIncrementAttribute.class);
- //用于查看每个语汇单元的偏移量
- OffsetAttribute oa = stream.addAttribute(OffsetAttribute.class);
- //用于查看使用的分词器的类型信息
- TypeAttribute ta = stream.addAttribute(TypeAttribute.class);
- try {
- if(displayAll){
- //等价于while(stream.incrementToken())
- for(; stream.incrementToken() ;){
- System.out.println(ta.type() + " " + pia.getPositionIncrement() + " ["+oa.startOffset()+"-"+oa.endOffset()+"] ["+cta+"]");
- }
- }else{
- System.out.println();
- while(stream.incrementToken()){
- System.out.print("[" + cta + "]");
- }
- }
- } catch (IOException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
- }
下面是自定义的停用词分词器MyStopAnalyzer.java
- package com.jadyer.analysis;
- import java.io.Reader;
- 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.util.Version;
- /**
- * 自定义的停用词分词器
- * @see 它主要用来过滤指定的字符串(忽略大小写)
- * @create Aug 5, 2013 1:55:15 PM
- * @author 玄玉<http://blog.csdn.net/jadyer>
- */
- public class MyStopAnalyzer extends Analyzer {
- private Set<Object> stopWords; //存放停用的分词信息
- /**
- * 自定义的用于过滤指定字符串的分词器
- * @param _stopWords 用于指定所要过滤的字符串(忽略大小写)
- */
- public MyStopAnalyzer(String[] _stopWords){
- //会自动将字符串数组转换为Set
- stopWords = StopFilter.makeStopSet(Version.LUCENE_36, _stopWords, true);
- //将原有的停用词加入到现在的停用词中
- stopWords.addAll(StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET);
- }
- @Override
- public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader) {
- //为这个分词器设定过滤器链和Tokenizer
- return new StopFilter(Version.LUCENE_36,
- //这里就可以存放很多的TokenFilter
- new LowerCaseFilter(Version.LUCENE_36, new LetterTokenizer(Version.LUCENE_36, reader)),
- stopWords);
- }
- }
下面是自定义的同义词分词器MySynonymAnalyzer.java
- package com.jadyer.analysis;
- import java.io.IOException;
- import java.io.Reader;
- import java.util.HashMap;
- import java.util.Map;
- import java.util.Stack;
- import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
- import org.apache.lucene.analysis.TokenFilter;
- import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
- import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
- import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.PositionIncrementAttribute;
- import org.apache.lucene.util.AttributeSource;
- import com.chenlb.mmseg4j.ComplexSeg;
- import com.chenlb.mmseg4j.Dictionary;
- import com.chenlb.mmseg4j.analysis.MMSegTokenizer;
- /**
- * 自定义的同义词分词器
- * @create Aug 5, 2013 5:11:46 PM
- * @author 玄玉<http://blog.csdn.net/jadyer>
- */
- public class MySynonymAnalyzer extends Analyzer {
- @Override
- public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader) {
- //借助MMSeg4j实现自定义分词器,写法参考MMSegAnalyzer类的tokenStream()方法
- //但为了过滤并处理分词后的各个语汇单元,以达到同义词分词器的功能,故自定义一个TokenFilter
- //实际执行流程就是字符串的Reader首先进入MMSegTokenizer,由其进行分词,分词完毕后进入自定义的MySynonymTokenFilter
- //然后在MySynonymTokenFilter中添加同义词
- return new MySynonymTokenFilter(new MMSegTokenizer(new ComplexSeg(Dictionary.getInstance()), reader));
- }
- }
- /**
- * 自定义的TokenFilter
- * @create Aug 5, 2013 5:11:58 PM
- * @author 玄玉<http://blog.csdn.net/jadyer>
- */
- class MySynonymTokenFilter extends TokenFilter {
- private CharTermAttribute cta; //用于获取TokenStream中的语汇单元
- private PositionIncrementAttribute pia; //用于获取TokenStream中的位置增量
- private AttributeSource.State tokenState; //用于保存语汇单元的状态
- private Stack<String> synonymStack; //用于保存同义词
- protected MySynonymTokenFilter(TokenStream input) {
- super(input);
- this.cta = this.addAttribute(CharTermAttribute.class);
- this.pia = this.addAttribute(PositionIncrementAttribute.class);
- this.synonymStack = new Stack<String>();
- }
- /**
- * 判断是否存在同义词
- */
- private boolean isHaveSynonym(String name){
- //先定义同义词的词典
- Map<String, String[]> synonymMap = new HashMap<String, String[]>();
- synonymMap.put("我", new String[]{"咱", "俺"});
- synonymMap.put("中国", new String[]{"兲朝", "大陆"});
- if(synonymMap.containsKey(name)){
- for(String str : synonymMap.get(name)){
- this.synonymStack.push(str);
- }
- return true;
- }
- return false;
- }
- @Override
- public boolean incrementToken() throws IOException {
- while(this.synonymStack.size() > 0){
- restoreState(this.tokenState); //将状态还原为上一个元素的状态
- cta.setEmpty();
- cta.append(this.synonymStack.pop()); //获取并追加同义词
- pia.setPositionIncrement(0); //设置位置增量为0
- return true;
- }
- if(input.incrementToken()){
- //注意:当发现当前元素存在同义词之后,不能立即追加同义词,即不能在目标元素上直接处理
- if(this.isHaveSynonym(cta.toString())){
- this.tokenState = captureState(); //存在同义词时,则捕获并保存当前状态
- }
- return true;
- }else {
- return false; //只要TokenStream中没有元素,就返回false
- }
- }
- }
最后是JUnit4.x编写的小测试
- package com.jadyer.test;
- import org.apache.lucene.analysis.StopAnalyzer;
- import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
- 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.search.IndexSearcher;
- import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
- import org.apache.lucene.search.TermQuery;
- import org.apache.lucene.search.TopDocs;
- import org.apache.lucene.store.Directory;
- import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;
- import org.apache.lucene.util.Version;
- import org.junit.Test;
- import com.jadyer.analysis.MyStopAnalyzer;
- import com.jadyer.analysis.MySynonymAnalyzer;
- import com.jadyer.lucene.HelloCustomAnalyzer;
- public class HelloCustomAnalyzerTest {
- /**
- * 测试自定义的用于过滤指定字符串(忽略大小写)的停用词分词器
- */
- @Test
- public void stopAnalyzer(){
- String txt = "This is my house, I`m come from Haerbin,My email is [email protected], My QQ is 517751422";
- HelloCustomAnalyzer.displayTokenInfo(txt, new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_36), false);
- HelloCustomAnalyzer.displayTokenInfo(txt, new StopAnalyzer(Version.LUCENE_36), false);
- HelloCustomAnalyzer.displayTokenInfo(txt, new MyStopAnalyzer(new String[]{"I", "EMAIL", "you"}), false);
- }
- /**
- * 测试自定义的同义词分词器
- */
- @Test
- public void synonymAnalyzer(){
- String txt = "我来自中国黑龙江省哈尔滨市巴彦县兴隆镇";
- IndexWriter writer = null;
- IndexSearcher searcher = null;
- Directory directory = new RAMDirectory();
- try {
- writer = new IndexWriter(directory, new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_36, new MySynonymAnalyzer()));
- Document doc = new Document();
- doc.add(new Field("content", txt, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
- writer.addDocument(doc);
- writer.close(); //搜索前要确保IndexWriter已关闭,否则会报告异常org.apache.lucene.index.IndexNotFoundException: no segments* file found
- searcher = new IndexSearcher(IndexReader.open(directory));
- TopDocs tds = searcher.search(new TermQuery(new Term("content", "咱")), 10);
- for(ScoreDoc sd : tds.scoreDocs){
- System.out.println(searcher.doc(sd.doc).get("content"));
- }
- searcher.close();
- } catch (Exception e) {
- e.printStackTrace();
- }
- HelloCustomAnalyzer.displayTokenInfo(txt, new MySynonymAnalyzer(), true);
- }
- }