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Lucene学习-深入Lucene分词器,TokenStream获取分词详细信息

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Lucene学习-深入Lucene分词器,TokenStream获取分词详细信息

在此回复牛妞的关于程序中分词器的问题,其实可以直接很简单的在词库中配置就好了,Lucene中分词的所有信息我们都可以从TokenStream流中获取.

分词器的核心类Analyzer,TokenStream,Tokenizer,TokenFilter.

Analyzer

Lucene中的分词器有StandardAnalyzer,StopAnalyzer,SimpleAnalyzer,WhitespaceAnalyzer.

TokenStream

分词器做好处理之后得到的一个流,这个流中存储了分词的各种信息.可以通过TokenStream有效的获取到分词单元

Tokenizer

主要负责接收字符流Reader,将Reader进行分词操作.有如下一些实现类

KeywordTokenizer,

standardTokenizer,

CharTokenizer

|----WhitespaceTokenizer

|----LetterTokenizer

|----LowerCaseTokenizer

TokenFilter

将分好词的语汇单元进行各种各样的过滤.

查看分词器的分词信息

 

package com.icreate.analyzer.luence;

import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.SimpleAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.StopAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.WhitespaceAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.apache.lucene.util.Version;

/**
 *
 *  AnalyzerUtil.java   
 *
 *  @version : 1.1
 *  
 *  @author  : 苏若年    <a href="mailto:DennisIT@163.com">发送邮件</a>
 *    
 *  @since   : 1.0        创建时间:    2013-4-14  上午11:05:45
 *     
 *  TODO     : 
 *
 */
public class AnalyzerUtil {

    /**
     *
     * Description:         查看分词信息
     * @param str        待分词的字符串
     * @param analyzer    分词器
     *
     */
    public static void displayToken(String str,Analyzer analyzer){
        try {
            //将一个字符串创建成Token流
            TokenStream stream  = analyzer.tokenStream("", new StringReader(str));
            //保存相应词汇
            CharTermAttribute cta = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
            while(stream.incrementToken()){
                System.out.print("[" + cta + "]");
            }
            System.out.println();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        Analyzer aly1 = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        Analyzer aly2 = new StopAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        Analyzer aly3 = new SimpleAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        Analyzer aly4 = new WhitespaceAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        
        String str = "hello kim,I am dennisit,我是 中国人,my email is dennisit@163.com, and my QQ is 1325103287";
        
        AnalyzerUtil.displayToken(str, aly1);
        AnalyzerUtil.displayToken(str, aly2);
        AnalyzerUtil.displayToken(str, aly3);
        AnalyzerUtil.displayToken(str, aly4);
    }
}

 程序执行结果

 

 

[hello][kim][i][am][dennisit][我][是][中][国][人][my][email][dennisit][163][com][my][qq][1325103287]
[hello][kim][i][am][dennisit][我是][中国人][my][email][dennisit][com][my][qq]
[hello][kim][i][am][dennisit][我是][中国人][my][email][is][dennisit][com][and][my][qq][is]
[hello][kim,I][am][dennisit,我是][中国人,my][email][is][dennisit@163.com,][and][my][QQ][is][1325103287]

 

 

standardanalyzer将数字作为一个整体,每个单词都进行分隔

stopanalyzer将数字停用 中文不起作用,只坐空格分割

simpleanalyzer将数字停用 中文不起作用,只按照空格分割

whitespaceanalyzer按照空格分隔,中文不起作用

展示分词的详细信息

 

 

/**
     * 
     * Description:        显示分词的全部信息
     * @param str
     * @param analyzer
     *
     */
    public static void displayAllTokenInfo(String str, Analyzer analyzer){
        try {
            //第一个参数只是标识性没有实际作用
            TokenStream stream = analyzer.tokenStream("", new StringReader(str));
            //获取词与词之间的位置增量
            PositionIncrementAttribute postiona = stream.addAttribute(PositionIncrementAttribute.class);
            //获取各个单词之间的偏移量
            OffsetAttribute offseta = stream.addAttribute(OffsetAttribute.class);
            //获取每个单词信息
            CharTermAttribute chara = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
            //获取当前分词的类型
            TypeAttribute typea = stream.addAttribute(TypeAttribute.class);
            while(stream.incrementToken()){
                System.out.print("位置增量" +postiona.getPositionIncrement()+":\t");
                System.out.println(chara+"\t[" + offseta.startOffset()+" - " + offseta.endOffset() + "]\t<" + typea +">");
            }
            System.out.println();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

 

 

测试代码

        Analyzer aly1 = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        Analyzer aly2 = new StopAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        Analyzer aly3 = new SimpleAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        Analyzer aly4 = new WhitespaceAnalyzer(Version.LUCENE_36);
        
        String str = "hello kim,I am dennisit,我是 中国人,my email is dennisit@163.com, and my QQ is 1325103287";
        
        AnalyzerUtil.displayAllTokenInfo(str, aly1);
        AnalyzerUtil.displayAllTokenInfo(str, aly2);
        AnalyzerUtil.displayAllTokenInfo(str, aly3);
        AnalyzerUtil.displayAllTokenInfo(str, aly4);

 程序运行结果

位置增量1:    hello    [0 - 5]    <type=<ALPHANUM>>
位置增量1:    kim    [6 - 9]    <type=<ALPHANUM>>
位置增量1:    i    [10 - 11]    <type=<ALPHANUM>>
位置增量1:    am    [12 - 14]    <type=<ALPHANUM>>
位置增量1:    dennisit    [15 - 23]    <type=<ALPHANUM>>
位置增量1:    我    [24 - 25]    <type=<IDEOGRAPHIC>>
位置增量1:    是    [25 - 26]    <type=<IDEOGRAPHIC>>
位置增量1:    中    [27 - 28]    <type=<IDEOGRAPHIC>>
位置增量1:    国    [28 - 29]    <type=<IDEOGRAPHIC>>
位置增量1:    人    [29 - 30]    <type=<IDEOGRAPHIC>>
位置增量1:    my    [31 - 33]    <type=<ALPHANUM>>
位置增量1:    email    [34 - 39]    <type=<ALPHANUM>>
位置增量2:    dennisit    [43 - 51]    <type=<ALPHANUM>>
位置增量1:    163    [52 - 55]    <type=<NUM>>
位置增量1:    com    [56 - 59]    <type=<ALPHANUM>>
位置增量2:    my    [65 - 67]    <type=<ALPHANUM>>
位置增量1:    qq    [68 - 70]    <type=<ALPHANUM>>
位置增量2:    1325103287    [74 - 84]    <type=<NUM>>

位置增量1:    hello    [0 - 5]    <type=word>
位置增量1:    kim    [6 - 9]    <type=word>
位置增量1:    i    [10 - 11]    <type=word>
位置增量1:    am    [12 - 14]    <type=word>
位置增量1:    dennisit    [15 - 23]    <type=word>
位置增量1:    我是    [24 - 26]    <type=word>
位置增量1:    中国人    [27 - 30]    <type=word>
位置增量1:    my    [31 - 33]    <type=word>
位置增量1:    email    [34 - 39]    <type=word>
位置增量2:    dennisit    [43 - 51]    <type=word>
位置增量1:    com    [56 - 59]    <type=word>
位置增量2:    my    [65 - 67]    <type=word>
位置增量1:    qq    [68 - 70]    <type=word>

位置增量1:    hello    [0 - 5]    <type=word>
位置增量1:    kim    [6 - 9]    <type=word>
位置增量1:    i    [10 - 11]    <type=word>
位置增量1:    am    [12 - 14]    <type=word>
位置增量1:    dennisit    [15 - 23]    <type=word>
位置增量1:    我是    [24 - 26]    <type=word>
位置增量1:    中国人    [27 - 30]    <type=word>
位置增量1:    my    [31 - 33]    <type=word>
位置增量1:    email    [34 - 39]    <type=word>
位置增量1:    is    [40 - 42]    <type=word>
位置增量1:    dennisit    [43 - 51]    <type=word>
位置增量1:    com    [56 - 59]    <type=word>
位置增量1:    and    [61 - 64]    <type=word>
位置增量1:    my    [65 - 67]    <type=word>
位置增量1:    qq    [68 - 70]    <type=word>
位置增量1:    is    [71 - 73]    <type=word>

位置增量1:    hello    [0 - 5]    <type=word>
位置增量1:    kim,I    [6 - 11]    <type=word>
位置增量1:    am    [12 - 14]    <type=word>
位置增量1:    dennisit,我是    [15 - 26]    <type=word>
位置增量1:    中国人,my    [27 - 33]    <type=word>
位置增量1:    email    [34 - 39]    <type=word>
位置增量1:    is    [40 - 42]    <type=word>
位置增量1:    dennisit@163.com,    [43 - 60]    <type=word>
位置增量1:    and    [61 - 64]    <type=word>
位置增量1:    my    [65 - 67]    <type=word>
位置增量1:    QQ    [68 - 70]    <type=word>
位置增量1:    is    [71 - 73]    <type=word>
位置增量1:    1325103287    [74 - 84]    <type=word>

 

自定义stop分词器

继承Analyzer复写public TokenStream tokenStream(String filename,Reader reader)方法

package org.dennisit.lucene.util;
import java.io.IOException;
import java.io.Reader;
import java.io.StringReader;
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.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.apache.lucene.util.Version;

/**
 *
 *  org.dennisit.lucene.utilMyStopAnalyzer.java   
 *
 *  @version : 1.1
 *  
 *  @author  : 苏若年         <a href="mailto:DennisIT@163.com">发送邮件</a>
 *    
 *  @since   : 1.0      创建时间:    2013-4-14  下午12:06:08
 *     
 *  TODO     : 
 *
 */
public class MyStopAnalyzer extends Analyzer{
    
    private Set stops;
    
    /**
     * 在原来停用词基础上增加自己的停用词
     * @param stopwords    自定义停用词采用数组传递
     */
    public MyStopAnalyzer(String[] stopwords){
        //会自动将字符串数组转换为Set
        stops = StopFilter.makeStopSet(Version.LUCENE_36,stopwords,true);
        //将原有的停用词加入到现在的停用词
        stops.addAll(StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET);
    }
    
    /**
     * 不传入参数表示使用原来默认的停用词
     */
    public MyStopAnalyzer(){
        //获取原有的停用词
        stops = StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET;
    }
    
    @Override
    public TokenStream tokenStream(String filename,Reader reader){
        //为自定义分词器设定过滤链和Tokenizer
        return  new StopFilter(Version.LUCENE_36, 
                new LowerCaseFilter(Version.LUCENE_36, 
                new LetterTokenizer(Version.LUCENE_36,reader)),
                stops);
    }
    
    
    /**
     *
     * Description:         查看分词信息
     * @param str        待分词的字符串
     * @param analyzer    分词器
     *
     */
    public static void displayToken(String str,Analyzer analyzer){
        try {
            //将一个字符串创建成Token流
            TokenStream stream  = analyzer.tokenStream("", new StringReader(str));
            //保存相应词汇
            CharTermAttribute cta = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
            while(stream.incrementToken()){
                System.out.print("[" + cta + "]");
            }
            System.out.println();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        //获取原来的停用词
        Analyzer myAnalyzer1 = new MyStopAnalyzer();
        //追加自己的停用词
        Analyzer myAnalyzer2 = new MyStopAnalyzer(new String[]{"hate","fuck"});
        //分词处理的句子
        String text = "fuck! I hate you very much";
        
        displayToken(text, myAnalyzer1);
        displayToken(text, myAnalyzer2);
    }
}

 

程序运行结果

[fuck][i][hate][you][very][much]
[i][you][very][much]

 

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    ‌一、环境准备‌ ‌操作系统‌ CentOS 7/8 或 Ubuntu 20.04 LTS(推荐)16 确保网络配置正确(IP、网关、DNS)6 关闭SELinux和防火墙(临时关闭命令:setenforce 0,systemctl stop firewalld)8 ‌依赖环境‌ 数据库:MySQL/MariaDB(版本需适配Zabbix)13 Web服务器:Apache/Nginx(需支持PHP)17 PHP版本:≥7.2(建议安装php-gd、php-mysqlnd等扩展)17 硬件要求:2核CPU、4GB内存、20GB磁盘1 ‌二、安装步骤(以CentOS 7为例)‌ ‌1. 安装Zabbix Server‌ bash Copy Code # 安装YUM源及依赖 rpm -Uvh https://repo.zabbix.com/zabbix/6.0/rhel/7/x86_64/zabbix-release-6.0-1.el7.noarch.rpm yum install -y zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql zabbix-agent mariadb-server:ml-citation{ref="7,8" data="citationList"} ‌2. 配置数据库‌ bash Copy Code # 启动数据库并创建Zabbix用户 systemctl start mariadb && systemctl enable mariadb mysql -e "CREATE DATABASE zabbix CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin" mysql -e "GRANT ALL ON zabbix.* TO 'zabbix'@'localhost' IDENTIFIED BY 'zabb

    无线通信XSCW6000模组使用手册:高性能大带宽远距离无线通讯模组应用指南

    内容概要:本文档是《星闪创为_XSCW6000模组使用手册》,版本为Rev1.1,由北京星闪创为科技有限公司发布。手册详细介绍了XSCW6000模组的法律声明、安全须知、模块选型、产品综述、应用接口、射频特性、电气性能和可靠性、机械尺寸以及生产及包装信息等内容。XSCW6000模组是一款支持5G ISM频段、80MHz带宽、SLB协议1.0版本的高性能无线通信模组,适用于大带宽音视频业务、网络游戏、智慧家庭、智慧工厂、体育场、演唱会、网络直播、应急等多种场景。手册还提供了详细的引脚分布、电源设计、天线设计要点及射频性能参数,确保用户能够正确使用和集成该模组。 适合人群:从事无线通信模块开发的技术人员、硬件工程师及相关领域的研发人员。 使用场景及目标:①帮助用户了解XSCW6000模组的基础特性、功能框图、引脚分布等信息;②指导用户完成正确的电源设计、天线选择及射频性能优化;③确保用户在实际应用中遵循安全使用规范,保障产品稳定性和可靠性。 其他说明:此手册为受控版本,版权归属于星闪创为,未经许可不得复制或传播。手册内容会根据实际情况进行更新,建议用户定期查阅最新版本。星闪创为提供技术支持与服务,如有疑问可通过指定联系方式咨询。

    基于MATLAB的两阶段鲁棒优化Benders分解算法实践与详解

    内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB和YALMIP工具包实现两阶段鲁棒优化问题的Benders分解方法。主要内容涵盖主问题和子问题的建模、割平面的生成逻辑以及算法的迭代过程。文中通过具体的代码实例解释了如何定义变量、约束条件、目标函数,并展示了如何通过不断的迭代使上下界逐渐收敛,从而找到最优解。同时,文章还讨论了一些常见的实现细节和潜在的陷阱,如对偶变量的提取、不确定性集合的设计、初始割的添加等。 适合人群:具有一定MATLAB编程基础并希望深入了解优化算法的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于解决带有不确定性的优化问题,尤其是涉及到资源分配、生产计划等领域的问题。通过学习本文,读者可以掌握Benders分解的基本原理及其在MATLAB环境下的具体实现方法。 其他说明:文章提供了完整的代码示例,并附有详细的注释帮助理解每个步骤的作用。此外,作者还分享了许多实用的小技巧来提高算法效率和稳定性,如采用稀疏矩阵存储、动态调整收敛阈值等。

    微网领域基于改进二进制粒子群算法的含需求响应机组组合问题研究及MATLAB实现

    内容概要:本文深入探讨了在微网环境中,利用改进的二进制粒子群算法(IBPSO)解决含需求响应的机组组合问题。研究背景指出,随着能源结构的变化,微网系统日益重要,而需求响应(DR)的引入为提高微网运行效率提供了新思路。文中详细介绍了机组组合的基本模型及其扩展模型,后者将需求响应纳入考虑范围。接着,重点讲解了改进二进制粒子群算法的具体实现步骤,包括粒子位置和速度的更新规则。此外,还展示了基于MATLAB和CPLEX/Gurobi平台的仿真实验结果,验证了改进算法的有效性。最终,通过详细的代码注释和丰富的可视化工具,使得整个研究过程更加透明易懂。 适合人群:从事电力系统优化、微网管理及相关领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要优化微网系统运行效率的实际工程应用,特别是在处理大规模机组组合问题时,能够显著降低成本并提高系统稳定性。目标是帮助研究人员理解和掌握改进二进制粒子群算法的应用技巧,促进需求响应机制在电力系统中的广泛应用。 其他说明:本文不仅提供了完整的MATLAB代码实现,还包括详尽的理论推导和实验数据分析,有助于读者全面理解该课题的技术细节。同时,附带的可视化模块可以帮助用户更好地解读求解结果,便于进一步优化和调整参数。

    LTspice仿真:LDO及模拟集成电路电源设计与分析工具

    内容概要:本文详细介绍了使用LTspice进行LDO(低压差线性稳压器)及其相关模拟集成电路的电源设计与分析方法。首先,文章讲解了如何利用AC分析评估环路稳定性和相位裕度,确保系统的稳定性。接着,探讨了电源抑制比(PSRR)的测试方法,通过加入交流扰动源来测量输出端的衰减情况。此外,还讨论了负载瞬态响应测试,通过施加脉冲电流源来观察输出电压的变化。文中提供了具体的SPICE代码示例,如AC分析、PSRR测试和瞬态负载测试的代码片段,并强调了库文件的使用和注意事项。最后,分享了一些实用技巧,如保存常用测试电路为模板、调整元件参数以提高仿真精度等。 适合人群:电子工程专业学生、模拟电路设计师以及对LDO设计感兴趣的工程师。 使用场景及目标:① 学习如何使用LTspice进行LDO电路的稳定性分析;② 掌握电源抑制比(PSRR)的测试方法;③ 进行负载瞬态响应测试,优化补偿网络设计。 其他说明:本文不仅提供理论指导,还附带具体的操作步骤和代码示例,使读者能够快速上手并深入理解LDO设计的关键技术和常见问题。

    基于Qt和OpenCV的C++车牌识别系统:传统阈值分割与机器学习方法的应用

    内容概要:本文详细介绍了如何使用C++、Qt和OpenCV构建一个车牌识别系统。首先,通过颜色空间转换和边缘检测进行车牌定位,利用HSV颜色空间和形态学操作去除噪声并找到候选区域。接着,采用SVM和支持向量机进行字符识别,提取HOG特征并训练模型。字符切割则使用垂直投影法处理粘连字符。数据库方面,使用Qt的SQL模块将识别结果保存到SQLite或MySQL数据库中。视频流处理通过Qt的QMediaPlayer和QVideoProbe实现,确保系统的实时性和稳定性。为了提高性能,引入了多线程处理,分离图像处理和界面刷新任务。 适合人群:具有一定C++编程基础,熟悉Qt和OpenCV库的开发者,尤其是对图像处理和机器学习感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于需要开发车牌识别系统的应用场景,如停车场管理、交通监控等。主要目标是帮助开发者理解和实现车牌识别的关键技术和优化方法。 其他说明:文中提供了详细的代码片段和技术细节,强调了传统方法与机器学习相结合的优势,并分享了一些实战经验和常见问题的解决方案。

    西门子S7-1500 PLC在制药厂洁净空调BMS系统中的温湿度精准控制与优化

    内容概要:本文详细介绍了西门子S7-1500 PLC在制药厂洁净空调建筑管理系统(BMS)中的应用案例。重点讨论了硬件配置(1500 CPU + ET200SP分布式IO)、温湿度控制策略(串级PID、分程调节)、以及具体的编程实现(SCL语言)。文中分享了多个技术细节,如PT100温度采集、PID控制算法优化、报警管理和HMI界面设计等。此外,作者还提到了一些调试过程中遇到的问题及其解决方案,如PID_Compact块的手动模式设定值跳变问题、博图V15.1的兼容性问题等。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,特别是那些对PLC编程、温湿度控制和洁净空调系统感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于制药厂或其他对温湿度控制要求严格的行业。主要目标是确保洁净空调系统的高效运行,将温湿度波动控制在极小范围内,保障生产环境的安全性和稳定性。 其他说明:本文不仅提供了详细的编程代码和硬件配置指南,还分享了许多实践经验,帮助读者更好地理解和应用相关技术。同时,强调了在实际项目中需要注意的关键点和潜在问题。

    【AI人工智能】综合教程与案例分析:涵盖基础理论、实战项目及行业应用资源汇总

    内容概要:本文综合整理了关于AI人工智能的教程、案例及相关项目资源,涵盖从基础理论到实际应用的广泛内容。教程部分包括《AI人工智能教程&案例-2025》,涉及机器学习、深度学习、开发环境搭建、数据准备及实战案例,并强调AI的社会影响;文本情感分析项目教程介绍使用Python和scikit-learn构建情感分析模型的全过程;图像分类器构建教程基于MNIST数据集讲解卷积神经网络的搭建;近屿智能AI培训课程提供大模型应用与多模态生成的深入学习。案例分析展示了AI在工业制造(如机器人拣选、预测性维护、数字孪生)、教育与公共服务(如AI+教育、智慧城市)、文本处理与交互(如智能文档解析、通用智能人“通通”2.0)等领域的应用实例。项目资源方面列举了开源项目、数据集及实战项目推荐,最后给出学习路径、工具推荐和社区资源建议。 适合人群:对AI感兴趣的学习者,尤其是希望系统学习AI技术并应用于实际项目的人士。 使用场景及目标:①了解AI基础理论与开发环境搭建;②掌握数据处理及模型构建技能;③学习AI在各行业的具体应用场景;④获取实战项目经验。 其他说明:建议按照提供的入门路径逐步学习,充分利用推荐的工具和社区资源,积极参与开源项目和实战练习。

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