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Lucene入门级笔记五 -- 分词器,使用中文分词器,扩展词库,停用词
Posted on 2011-04-17 19:25
Kevin_Zhang
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搜索引擎
1
. 常见的中文分词器有:极易分词的(MMAnalyzer) 、
"
庖丁分词
"
分词器(PaodingAnalzyer)、IKAnalyzer 等等。其中 MMAnalyzer 和 PaodingAnalzyer 不支持 lucene3.0及以后版本。
使用方式都类似,在构建分词器时
Analyzer analyzer
=
new
[My]Analyzer();
2
. 这里只示例 IKAnalyzer,目前只有它支持Lucene3.
0
以后的版本。
首先需要导入 IKAnalyzer3.
2
.0Stable.jar 包
3
. 示例代码
view plaincopy to clipboardprint
?
public
class
AnalyzerTest
{
@Test
public
void
test()
throws
Exception
{
String text
=
"
An IndexWriter creates and maintains an index.
"
;
/**/
/*
标准分词器:单子分词
*/
Analyzer analyzer
=
new
StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
testAnalyzer(analyzer, text);
String text2
=
"
测试中文环境下的信息检索
"
;
testAnalyzer(
new
IKAnalyzer(), text2);
//
使用IKAnalyzer,词库分词
}
/** */
/**
* 使用指定的分词器对指定的文本进行分词,并打印结果
*
*
@param
analyzer
*
@param
text
*
@throws
Exception
*/
private
void
testAnalyzer(Analyzer analyzer, String text)
throws
Exception
{
System.out.println(
"
当前使用的分词器:
"
+
analyzer.getClass());
TokenStream tokenStream
=
analyzer.tokenStream(
"
content
"
,
new
StringReader(text));
tokenStream.addAttribute(TermAttribute.
class
);
while
(tokenStream.incrementToken())
{
TermAttribute termAttribute
=
tokenStream.getAttribute(TermAttribute.
class
);
System.out.println(termAttribute.term());
}
}
}
public
class
AnalyzerTest
{
@Test
public
void
test()
throws
Exception
{
String text
=
"
An IndexWriter creates and maintains an index.
"
;
/**/
/*
标准分词器:单子分词
*/
Analyzer analyzer
=
new
StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
testAnalyzer(analyzer, text);
String text2
=
"
测试中文环境下的信息检索
"
;
testAnalyzer(
new
IKAnalyzer(), text2);
//
使用IKAnalyzer,词库分词
}
/** */
/**
* 使用指定的分词器对指定的文本进行分词,并打印结果
*
*
@param
analyzer
*
@param
text
*
@throws
Exception
*/
private
void
testAnalyzer(Analyzer analyzer, String text)
throws
Exception
{
System.out.println(
"
当前使用的分词器:
"
+
analyzer.getClass());
TokenStream tokenStream
=
analyzer.tokenStream(
"
content
"
,
new
StringReader(text));
tokenStream.addAttribute(TermAttribute.
class
);
while
(tokenStream.incrementToken())
{
TermAttribute termAttribute
=
tokenStream.getAttribute(TermAttribute.
class
);
System.out.println(termAttribute.term());
}
}
}
3
. 如何扩展词库:很多情况下,我们可能需要定制自己的词库,例如 XXX 公司,我们希望这能被分词器识别,并拆分成一个词。
IKAnalyzer 可以很方便的实现我们的这种需求。
新建 IKAnalyzer.cfg.xml
view plaincopy to clipboardprint
?
<?
xml version
=
"
1.0
"
encoding
=
"
UTF-8
"
?>
<!
DOCTYPE properties SYSTEM
"
http://java.sun.com/dtd/properties.dtd
"
>
<
properties
>
<!--
1
,文件要是 UTF
-
8
编码。
2
,一行写一个词
-->
<!--
用户可以在这里配置自己的扩展字典
-->
<
entry key
=
"
ext_dict
"
>/
mydict.dic
</
entry
>
</
properties
>
<?
xml version
=
"
1.0
"
encoding
=
"
UTF-8
"
?>
<!
DOCTYPE properties SYSTEM
"
http://java.sun.com/dtd/properties.dtd
"
>
<
properties
>
<!--
1
,文件要是 UTF
-
8
编码。
2
,一行写一个词
-->
<!--
用户可以在这里配置自己的扩展字典
-->
<
entry key
=
"
ext_dict
"
>/
mydict.dic
</
entry
>
</
properties
>
解析:
<
entry key
=
"
ext_dict
"
>/
mydict.dic
</
entry
>
扩展了一个自己的词典,名字叫 mydict.dic
因此我们要建一个文本文件,名为:mydict.dic (此处使用的 .dic 并非必须)
在这个文本文件里写入:
北京XXXX科技有限公司
这样就添加了一个词汇。
如果要添加多个,则新起一行:
词汇一
词汇二
词汇三
需要注意的是,这个文件一定要使用 UTF
-
8编码
4
. 停用词:
有些词在文本中出现的频率非常高,但是对文本所携带的信息基本不产生影响,例如英文的
"
a、an、the、of
"
,或中文的
"
的、了、着
"
,以及各种标点符号等,这样的词称为停用词(stop word)。
文本经过分词之后,停用词通常被过滤掉,不会被进行索引。在检索的时候,用户的查询中如果含有停用词,检索系统也会将其过滤掉(因为用户输入的查询字符串也要进行分词处理)。
排除停用词可以加快建立索引的速度,减小索引库文件的大小。
IKAnalyzer 中自定义停用词也非常方便,和配置
"
扩展词库
"
操作类型,只需要在 IKAnalyzer.cfg.xml 加入如下配置:
<
entry key
=
"
ext_stopwords
"
>/
ext_stopword.dic
</
entry
>
同样这个配置也指向了一个文本文件
/
ext_stopword.dic (后缀名任意),格式如下:
也
了
仍
从
本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http:
//
blog.csdn.net/wenlin56/archive/2010/12/13/6074124.aspx
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1. re: Lucene入门级笔记五 -- 分词器,使用中文分词器,扩展词库,停用词
54544554
--回家看回家看
2. re: 水
评论内容较长,点击标题查看
--Jason Huang
3. re: 10项技能让前端开发者价值百万!
评论内容较长,点击标题查看
--BURKERosie25
4. re: (转载)ACM经历总结[未登录]
谢谢
--xingyezhi
5. re: 世界头号营销大师们的营销素质
大道至简,殊途同归,值得借鉴。
--Kevin_Zhang
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