Lucene 3.0 分词 IKAnalyzer

最近lucene已经更新到lucene 3.0版本了 2.X版本的一些用法已经彻底不在支持了。
下面的例子主要是介绍中文分词器IKAnalyzer的使用和Lucene高亮显示。
lucene 3.x版本中有些2.x方法已经完全被剔除了，这里会捎带一下3.x的用法，当然我这里用的还是2.X的版本。
lucene自带的分词方式对中文分词十分的不友好，基本上可以用惨不忍睹来形容，所以这里推荐使用IKAnalyzer进行中文分词。
IKAnalyzer分词器是一个非常优秀的中文分词器。
下面是官方文档上的介绍
采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有60万字/秒的高速处理能力。
采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。
优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义.
针对Lucene全文检索优化的查询分析器
IKQueryParser(作者吐血推荐)；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。
1.IKAnalyzer的部署：将IKAnalyzer3.X.jar部署于项目的lib目录中；IKAnalyzer.cfg.xml与ext_stopword.dic文件放置在代码根目录下即可。
ok 部署完IKAnalyzer我们先来测试一下

package demo.test; 
 
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.TermAttribute; 
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.TypeAttribute; 
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer; 
 
public class TestIKAnalyzer { 
     
    public static void main(String[] args) throws IOException { 
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(); 
        TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("", new StringReader("永和服装饰品有限公司")); 
        //2.x写法 3.0之后不支持了 
         
        //3.x的写法 
        TermAttribute termAtt = (TermAttribute) tokenStream.getAttribute(TermAttribute.class);  
        TypeAttribute typeAtt = (TypeAttribute) tokenStream.getAttribute(TypeAttribute.class);  
 
        while (tokenStream.incrementToken()) {  
            System.out.print(termAtt.term());  
            System.out.print(' ');  
            System.out.println(typeAtt.type());  
        }  
    } 
 
}

分词结果 永和 和服 服装 装饰品 装饰 饰品 有限公司 有限 公司

2.我们开始采用IKAnalyzer创建索引

package demo.test; 
 
import java.io.BufferedReader; 
import java.io.File; 
import java.io.FileInputStream; 
import java.io.IOException; 
import java.io.InputStreamReader; 
 
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; 
import org.apache.lucene.document.Document; 
import org.apache.lucene.document.Field; 
import org.apache.lucene.index.IndexWriter; 
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer; 
 
public class CreatIndex { 
 
    @SuppressWarnings("deprecation") 
    public static void main(String[] args) throws IOException { 
        String path = "index";//索引目录 
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();//采用的分词器 
        IndexWriter iwriter = new IndexWriter(path, analyzer, true);   
        File dir = new File("data");//待索引的数据文件目录 
        File[] files = dir.listFiles(); 
        for(int i=0;i<files.length;i++){ 
            Document doc = new Document(); 
            File file = files[i]; 
            FileInputStream fis = new FileInputStream(file); 
            String content = ""; 
            BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fis)); 
             
            StringBuffer buffer = new StringBuffer(""); 
            content = reader.readLine(); 
            while (content != null) { 
                buffer.append(content); 
                content = reader.readLine(); 
            } 
            doc.add(new Field("title",file.getName(),Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED)); 
            doc.add(new Field("content",buffer.toString(),Field.Store.YES,Field.Index.ANALYZED)); 
            iwriter.addDocument(doc); 
        } 
        iwriter.close(); 
    } 
 
} 

3.对索引进行查询并进行高亮highlighter处理

package demo.test; 
 
import java.io.File; 
import java.io.IOException; 
import java.io.StringReader; 
 
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; 
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; 
import org.apache.lucene.document.Document; 
import org.apache.lucene.index.Term; 
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; 
import org.apache.lucene.search.Query; 
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc; 
import org.apache.lucene.search.TermQuery; 
import org.apache.lucene.search.TopDocs; 
import org.apache.lucene.search.highlight.Highlighter; 
import org.apache.lucene.search.highlight.InvalidTokenOffsetsException; 
import org.apache.lucene.search.highlight.QueryScorer; 
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleFragmenter; 
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleHTMLFormatter; 
import org.apache.lucene.store.Directory; 
import org.apache.lucene.store.FSDirectory; 
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer; 
 
public class TestHighlighter { 
 
    @SuppressWarnings("deprecation") 
    public static void main(String[] args) throws IOException, InvalidTokenOffsetsException { 
        String path = "index";//索引目录 
        Directory dir = FSDirectory.getDirectory(new File(path)); 
        IndexSearcher search = new IndexSearcher(dir); 
        Term term = new Term("content","纯粹"); 
        Query query = new TermQuery(term); 
        TopDocs topDocs = search.search(query, 10); 
        ScoreDoc[] hits = topDocs.scoreDocs; 
        //正常产生的查询 
        for(int i=0;i<hits.length;i++){ 
            Document doc = search.doc(hits[i].doc); 
            System.out.print(doc.get("title")+":"); 
            System.out.println(doc.get("content")); 
        } 
        //高亮设置 
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();//设定分词器 
        SimpleHTMLFormatter simpleHtmlFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<B>","</B>");//设定高亮显示的格式，也就是对高亮显示的词组加上前缀后缀 
        Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHtmlFormatter,new QueryScorer(query)); 
        highlighter.setTextFragmenter(new SimpleFragmenter(150));//设置每次返回的字符数.想必大家在使用搜索引擎的时候也没有一并把全部数据展示出来吧，当然这里也是设定只展示部分数据 
        for(int i=0;i<hits.length;i++){ 
            Document doc = search.doc(hits[i].doc); 
            TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("",new StringReader(doc.get("content"))); 
            String str = highlighter.getBestFragment(tokenStream, doc.get("content")); 
            System.out.println(str); 
        } 
    } 
 
}