lucene 关键字高亮

在Lucene的org.apache.lucene.search.highlight包中提供了关于高亮显示检索关键字的工具。使用百度、 Google搜索的时候，检索结果显示的时候，在摘要中实现与关键字相同的词条进行高亮显示，百度和Google指定红色高亮显示。
有了Lucene提供的高亮显示的工具，可以很方便地实现高亮显示的功能。
高亮显示，就是根据用户输入的检索关键字，检索找到该关键字对应的检索结果文件，提取对应于该文件的摘要文本，然后根据设置的高亮格式，将格式写入到摘要文本中对应的与关键字相同或相似的词条上，在网页上显示出来，该摘要中的与关键字有关的文本就会以高亮的格式显示出来。
Lucene中org.apache.lucene.search.highlight.SimpleHTMLFormatter类可以构造一个高亮格式，这是最简单的构造方式，例如：
SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<font color='red'>", "</font>");
构造方法声明为public SimpleHTMLFormatter(String preTag, String postTag)，因为这种高亮格式是依赖于网页文件的，HTML文件中是以标记(tag)来标识的，即存在一个preTag和一个postTag。
上面构造的高亮格式是摘要中出现的关键字使用红色来显示，区分其它文本。
通 过构造好的高亮格式对象，来构造一个org.apache.lucene.search.highlight.Highlighter实例，然后根据对检 索结果得到的Field的文本内容(这里是指摘要文本)进行切分，找到与检索关键字相同或相似的词条，将高亮格式加入到摘要文本中，返回一个新的、带有格 式的摘要文本，在网页上就可以呈现高亮显示。
下面实现一个简单的例子，展示实现高亮显示的处理过程。
测试类如下所示：
package org.shirdrn.lucene.learn.highlight;
import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import net.teamhot.lucene.ThesaurusAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.queryParser.ParseException;
import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.Hits;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.highlight.Highlighter;
import org.apache.lucene.search.highlight.QueryScorer;
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleFragmenter;
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleHTMLFormatter;
public class MyHighLighter {

private String indexPath = "F:\\index";
private Analyzer analyzer;
private IndexSearcher searcher;

public MyHighLighter(){
analyzer = new ThesaurusAnalyzer();
}

public void createIndex() throws IOException { // 该方法建立索引
IndexWriter writer = new IndexWriter(indexPath,analyzer,true);
Document docA = new Document();
String fileTextA = "因为火烧云总是燃烧着消失在太阳冲下地平线的时刻，然后便是宁静的自然的天籁，没有谁会在这样的时光的镜片里伤感自语，因为灿烂给人以安静的舒适感。";
Field fieldA = new Field("contents", fileTextA, Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
docA.add(fieldA);

Document docB = new Document();
String fileTextB = "因为带有以伤痕为代价的美丽风景总是让人不由地惴惴不安，紧接着袭面而来的抑或是病痛抑或是灾难，没有谁会能够安逸着恬然，因为模糊让人撕心裂肺地想呐喊。";
Field fieldB = new Field("contents", fileTextB, Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
docB.add(fieldB);

Document docC = new Document();
String fileTextC = "我喜欢上了一个人孤独地行游，在梦与海洋的交接地带炽烈燃烧着。"+
"因为，一条孤独的鱼喜欢上了火焰的颜色，真是荒唐地不合逻辑。";
Field fieldC = new Field("contents", fileTextC, Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
docC.add(fieldC);

writer.addDocument(docA);
writer.addDocument(docB);
writer.addDocument(docC);
writer.optimize();
writer.close();
}

public void search(String fieldName,String keyword) throws CorruptIndexException, IOException, ParseException{ // 检索的方法，并实现高亮显示
searcher = new IndexSearcher(indexPath);
QueryParser queryParse = new QueryParser(fieldName, analyzer); // 构造QueryParser，解析用户输入的检索关键字
Query query = queryParse.parse(keyword);
Hits hits = searcher.search(query);
for(int i=0;i<hits.length();i++){
Document doc = hits.doc(i);
String text = doc.get(fieldName);
SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<font color='red'>", "</font>");
Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHTMLFormatter,new QueryScorer(query));
highlighter.setTextFragmenter(new SimpleFragmenter(text.length()));
if (text != null) {
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(fieldName,new StringReader(text));
String highLightText = highlighter.getBestFragment(tokenStream, text);
System.out.println("★高亮显示第 "+(i+1) +" 条检索结果如下所示：");
System.out.println(highLightText);
}
}
searcher.close();
}


public static void main(String[] args) { // 测试主函数
MyHighLighter mhl = new MyHighLighter();
try {
mhl.createIndex();
mhl.search("contents", "因为");
} catch (CorruptIndexException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
程序说明：
1、 createIndex()方法：使用ThesaurusAnalyzer分析器为指定的文本建立索引。每个Document中都有一个name为 contents的Field。在实际应用中，可以再构造一一个name为path的Field，指定检索到的文件的路径(本地路径或者网络上的链接地 址)
2、根据已经建好的索引库进行检索。这首先需要解析用户输入的检索关键字，使用QueryParser，必须与后台使用的分析器相同，否则不能保证解析得到的查询(由词条构造)Query检索到合理的结果集。
3、 根据解析出来的Query进行检索，检索结果集保存在Hits中。遍历，提取每个满足条件的Document的内容，程序中直接把它的内容当作摘要内容， 实现高亮显示。在实际应用中，应该对应着一个提取摘要(或者检索数据库得到检索关键字对应的结果集文件的摘要内容)的过程。有了摘要以后，就可以为摘要内 容增加高亮格式。
4、如果提取结果集文件的前N个字符串作为摘要，只需要在 highlighter.setTextFragmenter(new SimpleFragmenter(text.length())); 中设置显示摘要的字数，这里显示全部的文本作为摘要。
运行程序，结果如下所示：
词库尚未被初始化，开始初始化词库.
初始化词库结束。用时:3906毫秒;
共添加195574个词语。