Lucene-分析

Lucene是一款开源的全文检索引擎库。它提供了文本分析、查询、索引等功能，可以在各种领域中被广泛应用，例如搜索引擎、文本挖掘、商业智能等。而Lucene-分析则是Lucene中文本处理的关键部分，其作用是将文本转换成词条（Term），以便被存储到索引库中并进行查询。

分析器（Analyzer）

分析器是Lucene-分析中最重要的概念。它负责将文本转换成一系列的词条，以便被存储到索引库中。在Lucene中，每个Analyzer的职责是将文本进行如下处理：

• 分词（Tokenization）
• 过滤（Filtering）
• 转换（Normalization）

其中，分词是将文本拆分成一个一个的单元（Token）的过程，例如将"Hello, World!"拆分成"Hello"和"World"两个词条。而过滤则是对分词结果进行去噪、标准化等处理，例如将大小写转换成小写、去掉停用词（stopwords）等。最后，转换则是对词条进行归一化的过程，例如将动词的不同变形转换成同一种形式等。

Lucene提供了多种Analyzer的实现，其中一些较为常见的实现包括：

• StandardAnalyzer：适用于一般的英文文本处理，其默认对文本进行了分词、去除标点符号等处理。
• ChineseAnalyzer：适用于中文文本处理，其对中文进行了分词、去除停用词、词性过滤等处理。
• KeywordAnalyzer：适用于单一的、不需要处理的文本，其不进行任何处理，直接将整个文本作为一个词条。

Tokenizer

Tokenizer是分析器中进行分词的核心组件。在分析过程中，分词器将字符串分成一系列的单词（Token）。Lucene 提供了很多 Tokenizer 实现，包括：

• StandardTokenizer，以 Unicode 扩展的正则表达式来分词。

String text = "Lucene分析是用来将一段文本转换成词条的过程，以便被存储到索引库中。";
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("field", text);
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
tokenStream.reset();
while (tokenStream.incrementToken()) {
    System.out.println(charTermAttribute.toString());
}
tokenStream.end();
tokenStream.close();

输出：

Lucene
分析
是
用来
将
一段
文本
转换成
词条
的
过程
以便
被
存储到
索引库
中

Filter

Filter是Lucene-分析中用于过滤的重要组件。在TOKEN流中，过滤器可用于执行以下操作：

• 删除停用词（Stopwords）
• 转换词形（Stemming）
• 实体识别（Entity recognition）
• 删除数字
• 大小写转换
• 删除标点符号
• 词汇表（Vocabulary）统计
• 同义词扩展
• ...

下面是一个使用StopFilter的示例。StopFilter可以过滤掉文本中的停用词，例如a、and、the、in等等。

String text = "Lucene is an open-source Java library for full-text search. ";
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("field", text);
tokenStream.reset();
tokenStream = new StopFilter(tokenStream, StandardAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET);
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
while (tokenStream.incrementToken()) {
    System.out.println(charTermAttribute.toString());
}
tokenStream.end();
tokenStream.close();

输出：

Lucene
open
source
Java
library
full
text
search

Custom Analyzer

若现有的Analyzer不符合需求，开发人员可以通过继承Analyzer实现自己的Analyzer。

public class MyAnalyzer extends Analyzer {

    @Override
    protected TokenStreamComponents createComponents(String fieldName) {
        Tokenizer tokenizer = new StandardTokenizer();
        TokenStream filter = new StopFilter(tokenizer, StandardAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET);
        filter = new MyFilter(filter);
        return new TokenStreamComponents(tokenizer, filter);
    }
    
}

在这里，我们实现了一个MyAnalyzer，它使用了StandardTokenizer、StopFilter以及我们自己实现的MyFilter。其中我们自己实现的MyFilter可以进行一些自定义的过滤和转换操作。

public class MyFilter extends TokenFilter {

    private final CharTermAttribute termAttr;
    private final TypeAttribute typeAttr;

    protected MyFilter(TokenStream input) {
        super(input);
        termAttr = addAttribute(CharTermAttribute.class);
        typeAttr = addAttribute(TypeAttribute.class);
    }

    @Override
    public boolean incrementToken() throws IOException {
        if (!input.incrementToken()) {
            return false;
        }
        String term = termAttr.toString();
        if (term.contains("Lucene")) {
            termAttr.setEmpty();
            termAttr.append("Lucene 777");
            typeAttr.setType("MyFilter");
        }
        return true;
    }

}

在MyFilter中，我们实现了一种自定义逻辑：将原本的"Lucene"替换成"Lucene 777"。

最终，我们可以使用MyAnalyzer来处理文本：

String text = "Lucene is an open-source Java library for full-text search. ";
Analyzer analyzer = new MyAnalyzer();
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("field", text);
tokenStream.reset();
CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
TypeAttribute typeAttribute = tokenStream.addAttribute(TypeAttribute.class);
while (tokenStream.incrementToken()) {
    System.out.println(charTermAttribute.toString() + " (" + typeAttribute.type() + ")");
}
tokenStream.end();
tokenStream.close();

输出：

Lucene 777 (MyFilter)
open (word)
source (word)
Java (word)
library (word)
full (word)
text (word)
search (word)

Conclusion

至此，本文对Lucene-分析的核心概念进行了介绍。在这里，我们了解了分析器（Analyzer）、分词器（Tokenizer）以及过滤器（Filter）等概念，并通过一些示例，向开发人员展示了如何使用Lucene-分析进行文本处理。如果您需要进行全文检索或相关领域的文本处理，那么Lucene-分析无疑是您的不二之选。