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          <sup id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></sup>

            <dd id="pjuwb"></dd>
            <abbr id="pjuwb"></abbr>
            

    
            

            




            







												


        

            
	
            
		
			


            
	
            
	
 
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            1. 常見的中文分詞器有：極易分詞的(MMAnalyzer) 、"庖丁分詞"分詞器(PaodingAnalzyer)、IKAnalyzer 等等。其中 MMAnalyzer 和 PaodingAnalzyer 不支持 lucene3.0及以后版本。

               使用方式都類似，在構建分詞器時

                 Analyzer analyzer             = new [My]Analyzer(); 

                 

            2. 這里只示例 IKAnalyzer，目前只有它支持Lucene3.0 以后的版本。 

               首先需要導入 IKAnalyzer3.            2.0Stable.jar 包

             

            3. 示例代碼

                 view plaincopy to clipboardprint            ?
            public class AnalyzerTest {   
                   @Test  
                               public void test() throws Exception {   
                          String text             = "An IndexWriter creates and maintains an index.";   
                                      /* 標準分詞器：單子分詞 */  
                          Analyzer analyzer             = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);   
                          testAnalyzer(analyzer, text);   
                
                          String text2             = "測試中文環境下的信息檢索";   
                          testAnalyzer(            new IKAnalyzer(), text2); // 使用IKAnalyzer，詞庫分詞   
                   }               
                
                               /**  
                    * 使用指定的分詞器對指定的文本進行分詞，并打印結果  
                    *  
                    *             @param analyzer  
                    *             @param text  
                    *             @throws Exception  
                                */              
                               private void testAnalyzer(Analyzer analyzer, String text) throws Exception {   
                          System.out.println(            "當前使用的分詞器：" + 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.";
                                      /* 標準分詞器：單子分詞 */
                          Analyzer analyzer             = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
                          testAnalyzer(analyzer, text);
             
                          String text2             = "測試中文環境下的信息檢索";
                          testAnalyzer(            new IKAnalyzer(), text2); // 使用IKAnalyzer，詞庫分詞
                   }
             
                               /**
                    * 使用指定的分詞器對指定的文本進行分詞，并打印結果
                    *
                    *             @param analyzer
                    *             @param text
                    *             @throws Exception
                                */
                               private void testAnalyzer(Analyzer analyzer, String text) throws Exception {
                          System.out.println(            "當前使用的分詞器：" + 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. 如何擴展詞庫：很多情況下，我們可能需要定制自己的詞庫，例如 XXX 公司，我們希望這能被分詞器識別，并拆分成一個詞。

               IKAnalyzer 可以很方便的實現我們的這種需求。

               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 編碼。2，一行寫一個詞 -->  
                               <!--用戶可以在這里配置自己的擴展字典-->  
                               <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 編碼。2，一行寫一個詞 -->
                               <!--用戶可以在這里配置自己的擴展字典-->
                               <entry key="ext_dict">/mydict.dic</entry>
            </properties> 

                   

                   解析：

                                       <entry key="ext_dict">/mydict.dic</entry> 擴展了一個自己的詞典，名字叫 mydict.dic

                           因此我們要建一個文本文件，名為：mydict.dic  （此處使用的 .dic 并非必須）

                           在這個文本文件里寫入：

                                北京XXXX科技有限公司

                           這樣就添加了一個詞匯。

                           如果要添加多個，則新起一行：

                                詞匯一

                                詞匯二

                                詞匯三

                                

                           需要注意的是，這個文件一定要使用 UTF            -8編碼

             

            4. 停用詞：

                有些詞在文本中出現的頻率非常高，但是對文本所攜帶的信息基本不產生影響，例如英文的            "a、an、the、of"，或中文的"的、了、著"，以及各種標點符號等，這樣的詞稱為停用詞（stop word）。

                文本經過分詞之后，停用詞通常被過濾掉，不會被進行索引。在檢索的時候，用戶的查詢中如果含有停用詞，檢索系統也會將其過濾掉（因為用戶輸入的查詢字符串也要進行分詞處理）。

                排除停用詞可以加快建立索引的速度，減小索引庫文件的大小。

                IKAnalyzer 中自定義停用詞也非常方便，和配置             "擴展詞庫" 操作類型，只需要在 IKAnalyzer.cfg.xml 加入如下配置：

                               <entry key="ext_stopwords">/ext_stopword.dic</entry> 

                   同樣這個配置也指向了一個文本文件             /ext_stopword.dic （后綴名任意），格式如下：

                       也

                      了

                      仍

                      從

                      



            本文來自CSDN博客，轉載請標明出處：http:            //blog.csdn.net/wenlin56/archive/2010/12/13/6074124.aspx
            

            
	
            


            
	    
    

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					2016-07-05 20:08 by 回家看回家看
				
            
				
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