【Lucene3.6.2入门系列】第05节_自定义停用词分词器和同义词分词器

2022-11-22 12:22:40

首先是用于显示分词信息的HelloCustomAnalyzer.java

package com.jadyer.lucene;

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.CharTermAttribute;

import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.OffsetAttribute;

import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.PositionIncrementAttribute;

import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.TypeAttribute;

/**

 * 【Lucene3.6.2入门系列】第05节_自定义分词器

 * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 * @see Lucene3.5推荐的四大分词器:SimpleAnalyzer,StopAnalyzer,WhitespaceAnalyzer,StandardAnalyzer

 * @see 这四大分词器有一个共同的抽象父类,此类有个方法public final TokenStream tokenStream(),即分词的一个流

 * @see 假设有这样的文本"how are you thank you",实际它是以一个java.io.Reader传进分词器中

 * @see Lucene分词器处理完毕后,会把整个分词转换为TokenStream,这个TokenStream中就保存所有的分词信息

 * @see TokenStream有两个实现类,分别为Tokenizer和TokenFilter

 * @see Tokenizer---->用于将一组数据划分为独立的语汇单元(即一个一个的单词)

 * @see TokenFilter-->过滤语汇单元

 * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 * @see 分词流程

 * @see 1)将一组数据流java.io.Reader交给Tokenizer,由其将数据转换为一个个的语汇单元

 * @see 2)通过大量的TokenFilter对已经分好词的数据进行过滤操作,最后产生TokenStream

 * @see 3)通过TokenStream完成索引的存储

 * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 * @see Tokenizer的一些子类

 * @see KeywordTokenizer-----不分词,传什么就索引什么

 * @see StandardTokenizer----标准分词,它有一些较智能的分词操作,诸如将'jadyer@yeah.net'中的'yeah.net'当作一个分词流

 * @see CharTokenizer--------针对字符进行控制的,它还有两个子类WhitespaceTokenizer和LetterTokenizer

 * @see WhitespaceTokenizer--使用空格进行分词,诸如将'Thank you,I am jadyer'会被分为4个词

 * @see LetterTokenizer------基于文本单词的分词,它会根据标点符号来分词,诸如将'Thank you,I am jadyer'会被分为5个词

 * @see LowerCaseTokenizer---它是LetterTokenizer的子类,它会将数据转为小写并分词

 * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 * @see TokenFilter的一些子类

 * @see StopFilter--------它会停用一些语汇单元

 * @see LowerCaseFilter---将数据转换为小写

 * @see StandardFilter----对标准输出流做一些控制

 * @see PorterStemFilter--还原一些数据,比如将coming还原为come,将countries还原为country

 * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 * @see eg:'how are you thank you'会被分词为'how','are','you','thank','you'合计5个语汇单元

 * @see 那么应该保存什么东西,才能使以后在需要还原数据时保证正确的还原呢???其实主要保存三个东西,如下所示

 * @see CharTermAttribute(Lucene3.5以前叫TermAttribute),OffsetAttribute,PositionIncrementAttribute

 * @see 1)CharTermAttribute-----------保存相应的词汇,这里保存的就是'how','are','you','thank','you'

 * @see 2)OffsetAttribute-------------保存各词汇之间的偏移量(大致理解为顺序),比如'how'的首尾字母偏移量为0和3,'are'为4和7,'thank'为12和17

 * @see 3)PositionIncrementAttribute--保存词与词之间的位置增量,比如'how'和'are'增量为1,'are'和'you'之间的也是1,'you'和'thank'的也是1

 * @see                               但假设'are'是停用词(StopFilter的效果),那么'how'和'you'之间的位置增量就变成了2

 * @see 当我们查找某一个元素时,Lucene会先通过位置增量来取这个元素,但如果两个词的位置增量相同,会发生什么情况呢

 * @see 假设还有一个单词'this',它的位置增量和'how'是相同的,那么当我们在界面中搜索'this'时

 * @see 也会搜到'how are you thank you',这样就可以有效的做同义词了,目前非常流行的一个叫做WordNet的东西,就可以做同义词的搜索

 * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 * @create Aug 4, 2013 5:48:25 PM

 * @author 玄玉<http://blog.csdn.net/jadyer>

 */

public class HelloCustomAnalyzer {

	/**

	 * 查看分词信息

	 * @see TokenStream还有两个属性,分别为FlagsAttribute和PayloadAttribute,都是开发时用的

	 * @see FlagsAttribute----标注位属性

	 * @see PayloadAttribute--做负载的属性,用来检测是否已超过负载,超过则可以决定是否停止搜索等等

	 * @param txt        待分词的字符串

	 * @param analyzer   所使用的分词器

	 * @param displayAll 是否显示所有的分词信息

	 */

	public static void displayTokenInfo(String txt, Analyzer analyzer, boolean displayAll){

		//第一个参数没有任何意义,可以随便传一个值,它只是为了显示分词

		//这里就是使用指定的分词器将'txt'分词,分词后会产生一个TokenStream(可将分词后的每个单词理解为一个Token)

		TokenStream stream = analyzer.tokenStream("此参数无意义", new StringReader(txt));

		//用于查看每一个语汇单元的信息,即分词的每一个元素

		//这里创建的属性会被添加到TokenStream流中,并随着TokenStream而增加(此属性就是用来装载每个Token的,即分词后的每个单词)

		//当调用TokenStream.incrementToken()时,就会指向到这个单词流中的第一个单词,即此属性代表的就是分词后的第一个单词

		//可以形象的理解成一只碗,用来盛放TokenStream中每个单词的碗,每调用一次incrementToken()后,这个碗就会盛放流中的下一个单词

		CharTermAttribute cta = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);

		//用于查看位置增量(指的是语汇单元之间的距离,可理解为元素与元素之间的空格,即间隔的单元数)

		PositionIncrementAttribute pia = stream.addAttribute(PositionIncrementAttribute.class);

		//用于查看每个语汇单元的偏移量

		OffsetAttribute oa = stream.addAttribute(OffsetAttribute.class);

		//用于查看使用的分词器的类型信息

		TypeAttribute ta = stream.addAttribute(TypeAttribute.class);

		try {

			if(displayAll){

				//等价于while(stream.incrementToken())

				for(; stream.incrementToken() ;){

					System.out.println(ta.type() + " " + pia.getPositionIncrement() + " ["+oa.startOffset()+"-"+oa.endOffset()+"] ["+cta+"]");

				}

			}else{

				System.out.println();

				while(stream.incrementToken()){

					System.out.print("[" + cta + "]");

				}

			}

		} catch (IOException e) {

			e.printStackTrace();

		}

	}

}

下面是自定义的停用词分词器MyStopAnalyzer.java

package com.jadyer.analysis;

import java.io.Reader;

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.util.Version;

/**

 * 自定义的停用词分词器

 * @see 它主要用来过滤指定的字符串(忽略大小写)

 * @create Aug 5, 2013 1:55:15 PM

 * @author 玄玉<http://blog.csdn.net/jadyer>

 */

public class MyStopAnalyzer extends Analyzer {

	private Set<Object> stopWords; //存放停用的分词信息

	/**

	 * 自定义的用于过滤指定字符串的分词器

	 * @param _stopWords 用于指定所要过滤的字符串(忽略大小写)

	 */

	public MyStopAnalyzer(String[] _stopWords){

		//会自动将字符串数组转换为Set

		stopWords = StopFilter.makeStopSet(Version.LUCENE_36, _stopWords, true);

		//将原有的停用词加入到现在的停用词中

		stopWords.addAll(StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET);

	}

	@Override

	public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader) {

		//为这个分词器设定过滤器链和Tokenizer

		return new StopFilter(Version.LUCENE_36,

						//这里就可以存放很多的TokenFilter

						new LowerCaseFilter(Version.LUCENE_36, new LetterTokenizer(Version.LUCENE_36, reader)),

						stopWords);

	}

}

下面是自定义的同义词分词器MySynonymAnalyzer.java

package com.jadyer.analysis;

import java.io.IOException;

import java.io.Reader;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import java.util.Stack;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.analysis.TokenFilter;

import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;

import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;

import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.PositionIncrementAttribute;

import org.apache.lucene.util.AttributeSource;

import com.chenlb.mmseg4j.ComplexSeg;

import com.chenlb.mmseg4j.Dictionary;

import com.chenlb.mmseg4j.analysis.MMSegTokenizer;

/**

 * 自定义的同义词分词器

 * @create Aug 5, 2013 5:11:46 PM

 * @author 玄玉<http://blog.csdn.net/jadyer>

 */

public class MySynonymAnalyzer extends Analyzer {

	@Override

	public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader) {

		//借助MMSeg4j实现自定义分词器,写法参考MMSegAnalyzer类的tokenStream()方法

		//但为了过滤并处理分词后的各个语汇单元,以达到同义词分词器的功能,故自定义一个TokenFilter

		//实际执行流程就是字符串的Reader首先进入MMSegTokenizer,由其进行分词,分词完毕后进入自定义的MySynonymTokenFilter

		//然后在MySynonymTokenFilter中添加同义词

		return new MySynonymTokenFilter(new MMSegTokenizer(new ComplexSeg(Dictionary.getInstance()), reader));

	}

}

/**

 * 自定义的TokenFilter

 * @create Aug 5, 2013 5:11:58 PM

 * @author 玄玉<http://blog.csdn.net/jadyer>

 */

class MySynonymTokenFilter extends TokenFilter {

	private CharTermAttribute cta;              //用于获取TokenStream中的语汇单元

	private PositionIncrementAttribute pia;     //用于获取TokenStream中的位置增量

	private AttributeSource.State tokenState;   //用于保存语汇单元的状态

	private Stack<String> synonymStack;         //用于保存同义词

	protected MySynonymTokenFilter(TokenStream input) {

		super(input);

		this.cta = this.addAttribute(CharTermAttribute.class);

		this.pia = this.addAttribute(PositionIncrementAttribute.class);

		this.synonymStack = new Stack<String>();

	}

	/**

	 * 判断是否存在同义词

	 */

	private boolean isHaveSynonym(String name){

		//先定义同义词的词典

		Map<String, String[]> synonymMap = new HashMap<String, String[]>();

		synonymMap.put("我", new String[]{"咱", "俺"});

		synonymMap.put("中国", new String[]{"兲朝", "大陆"});

		if(synonymMap.containsKey(name)){

			for(String str : synonymMap.get(name)){

				this.synonymStack.push(str);

			}

			return true;

		}

		return false;

	}

	@Override

	public boolean incrementToken() throws IOException {

		while(this.synonymStack.size() > 0){

			restoreState(this.tokenState); //将状态还原为上一个元素的状态

			cta.setEmpty();

			cta.append(this.synonymStack.pop()); //获取并追加同义词

			pia.setPositionIncrement(0);         //设置位置增量为0

			return true;

		}

		if(input.incrementToken()){

			//注意:当发现当前元素存在同义词之后,不能立即追加同义词,即不能在目标元素上直接处理

			if(this.isHaveSynonym(cta.toString())){

				this.tokenState = captureState(); //存在同义词时,则捕获并保存当前状态

			}

			return true;

		}else {

			return false; //只要TokenStream中没有元素,就返回false

		}

	}

}

最后是JUnit4.x编写的小测试

package com.jadyer.test;

import org.apache.lucene.analysis.StopAnalyzer;

import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;

import org.apache.lucene.document.Document;

import org.apache.lucene.document.Field;

import org.apache.lucene.index.IndexReader;

import org.apache.lucene.index.IndexWriter;

import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;

import org.apache.lucene.index.Term;

import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;

import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;

import org.apache.lucene.search.TermQuery;

import org.apache.lucene.search.TopDocs;

import org.apache.lucene.store.Directory;

import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;

import org.apache.lucene.util.Version;

import org.junit.Test;

import com.jadyer.analysis.MyStopAnalyzer;

import com.jadyer.analysis.MySynonymAnalyzer;

import com.jadyer.lucene.HelloCustomAnalyzer;

public class HelloCustomAnalyzerTest {

	/**

	 * 测试自定义的用于过滤指定字符串(忽略大小写)的停用词分词器

	 */

	@Test

	public void stopAnalyzer(){

		String txt = "This is my house, I`m come from Haerbin,My email is jadyer@yeah.net, My QQ is 517751422";

		HelloCustomAnalyzer.displayTokenInfo(txt, new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_36), false);

		HelloCustomAnalyzer.displayTokenInfo(txt, new StopAnalyzer(Version.LUCENE_36), false);

		HelloCustomAnalyzer.displayTokenInfo(txt, new MyStopAnalyzer(new String[]{"I", "EMAIL", "you"}), false);

	}

	/**

	 * 测试自定义的同义词分词器

	 */

	@Test

	public void synonymAnalyzer(){

		String txt = "我来自中国黑龙江省哈尔滨市巴彦县兴隆镇";

		IndexWriter writer = null;

		IndexSearcher searcher = null;

		Directory directory = new RAMDirectory();

		try {

			writer = new IndexWriter(directory, new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_36, new MySynonymAnalyzer()));

			Document doc = new Document();

			doc.add(new Field("content", txt, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));

			writer.addDocument(doc);

			writer.close(); //搜索前要确保IndexWriter已关闭,否则会报告异常org.apache.lucene.index.IndexNotFoundException: no segments* file found

			searcher = new IndexSearcher(IndexReader.open(directory));

			TopDocs tds = searcher.search(new TermQuery(new Term("content", "咱")), 10);

			for(ScoreDoc sd : tds.scoreDocs){

				System.out.println(searcher.doc(sd.doc).get("content"));

			}

			searcher.close();

		} catch (Exception e) {

			e.printStackTrace();

		}

		HelloCustomAnalyzer.displayTokenInfo(txt, new MySynonymAnalyzer(), true);

	}

}
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