前面总结的都是使用Lucene的标准分词器，这是针对英文的，但是中文的话就不顶用了，因为中文的语汇与英文是不同的，所以一般我们开发的时候，有中文的话肯定要使用中文分词了，这一篇博文主要介绍一下如何使用smartcn中文分词器以及对结果的高亮显示。
1. 中文分词
使用中文分词的话，首先到添加中文分词的jar包。
<!-- lucene中文分词器 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-analyzers-smartcn</artifactId>
<version>5.3.1</version>
</dependency>
然后弄一些数据，使用中文分词器来生成一下索引，以便于后面搜索用到。
public class Indexer {
private Directory dir; //存放索引的位置
//准备一下用来测试的数据
private Integer ids[] = {1, 2, 3}; //用来标识文档
private String citys[] = {"上海", "南京", "青岛"};
private String descs[] = {
"上海是个繁华的城市。",
"南京是一个有文化的城市。",
"青岛是一个美丽的城市。"
};
//生成索引
@Test
public void index(String indexDir) throws Exception {
dir = FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));
IndexWriter writer = getWriter();
for(int i = 0; i < ids.length; i++) {
Document doc = new Document();
doc.add(new IntField("id", ids[i], Field.Store.YES));
doc.add(new StringField("city", citys[i], Field.Store.YES));
doc.add(new TextField("desc", descs[i], Field.Store.YES));
writer.addDocument(doc); //添加文档
}
writer.close(); //close了才真正写到文档中
}
//获取IndexWriter实例
private IndexWriter getWriter() throws Exception {
SmartChineseAnalyzer analyzer = new SmartChineseAnalyzer();//使用中文分词器
IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer); //将标准分词器配到写索引的配置中
IndexWriter writer = new IndexWriter(dir, config); //实例化写索引对象
return writer;
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
new Indexer().index("D:\\lucene2");
}
}
建立好了索引，接下来就是查询了。
public class Searcher {
public static void search(String indexDir, String q) throws Exception {
Directory dir = FSDirectory.open(Paths.get(indexDir)); //获取要查询的路径，也就是索引所在的位置
IndexReader reader = DirectoryReader.open(dir);
IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
SmartChineseAnalyzer analyzer = new SmartChineseAnalyzer(); //使用中文分词器
QueryParser parser = new QueryParser("desc", analyzer); //查询解析器
Query query = parser.parse(q); //通过解析要查询的String，获取查询对象
long startTime = System.currentTimeMillis(); //记录索引开始时间
TopDocs docs = searcher.search(query, 10);//开始查询，查询前10条数据，将记录保存在docs中
long endTime = System.currentTimeMillis(); //记录索引结束时间
System.out.println("匹配" + q + "共耗时" + (endTime-startTime) + "毫秒");
System.out.println("查询到" + docs.totalHits + "条记录");
for(ScoreDoc scoreDoc : docs.scoreDocs) { //取出每条查询结果
Document doc = searcher.doc(scoreDoc.doc); //scoreDoc.doc相当于docID,根据这个docID来获取文档
System.out.println(doc.get("city"));
System.out.println(doc.get("desc"));
String desc = doc.get("desc");
}
reader.close();
}
public static void main(String[] args) {
String indexDir = "D:\\lucene2";
String q = "上海繁华"; //查询这个字符
try {
search(indexDir, q);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
看一下查询结果：
匹配上海繁华共耗时15毫秒
查询到1条记录
上海
上海是个繁华的城市。
2. 高亮显示
一般查询出来的效果都要高亮显示的，例如百度里查出来的结果都会标红啥的，Lucene中也可以这么干。首先要引入高亮显示的jar包。
<!-- lucene高亮显示 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-highlighter</artifactId>
<version>5.3.1</version>
</dependency>
然后要在上面搜索的Java代码中添加以下高亮显示的部分。
public class Searcher {
public static void search(String indexDir, String q) throws Exception {
//省略……
System.out.println("匹配" + q + "共耗时" + (endTime-startTime) + "毫秒");
System.out.println("查询到" + docs.totalHits + "条记录");
SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<b><font color=red>","</font></b>"); //如果不指定参数的话，默认是加粗，即<b><b/>
QueryScorer scorer = new QueryScorer(query);//计算得分，会初始化一个查询结果最高的得分
Fragmenter fragmenter = new SimpleSpanFragmenter(scorer); //根据这个得分计算出一个片段
Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHTMLFormatter, scorer);
highlighter.setTextFragmenter(fragmenter); //设置一下要显示的片段
for(ScoreDoc scoreDoc : docs.scoreDocs) { //取出每条查询结果
Document doc = searcher.doc(scoreDoc.doc); //scoreDoc.doc相当于docID,根据这个docID来获取文档
System.out.println(doc.get("city"));
System.out.println(doc.get("desc"));
String desc = doc.get("desc");
//显示高亮
if(desc != null) {
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("desc", new StringReader(desc));
String summary = highlighter.getBestFragment(tokenStream, desc);
System.out.println(summary);
}
}
reader.close();
}
public static void main(String[] args) {
String indexDir = "D:\\lucene2";
String q = "上海繁华"; //查询这个字符
try {
search(indexDir, q);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
看一下查询结果： 这是浏览器结果
匹配上海繁华共耗时15毫秒
查询到1条记录
上海
上海是个繁华的城市。
上海是个繁华的城市。
console里面是
匹配上海繁华共耗时15毫秒
查询到1条记录
上海
上海是个繁华的城市
<font color="red">上海</font>是个<font color="red">繁华</font>的城市
这里简单解释一下上面程序中的那个得分，也就是说，在一段文本中，可能搜出来有关键字的地方不止一处，所以Lucene会自动计算每一处的得分，也就是最接近用户搜索，然后显示该位置附近的一些片段。上面的例子中描述部分太少了，就一句话，体现不出来，我把对南京的描述加长一点，如下：
南京是一个文化的城市南京，简称宁，是江苏省会，地处中国东部地区，长江下游，濒江近海。全市下辖11个区，总面积6597平方公里，2013年建成区面积752.83平方公里，常住人口818.78万，其中城镇人口659.1万人。[1-4] “江南佳丽地，金陵帝王州”，南京拥有着6000多年文明史、近2600年建城史和近500年的建都史，是中国四大古都之一，有“六朝古都”、“十朝都会”之称，是中华文明的重要发祥地，历史上曾数次庇佑华夏之正朔，长期是中国南方的政治、经济、文化中心，拥有厚重的文化底蕴和丰富的历史遗存。[5-7] 南京是国家重要的科教中心，自古以来就是一座崇文重教的城市，有“天下文枢”、“东南第一学”的美誉。截至2013年，南京有高等院校75所，其中211高校8所，仅次于北京上海；国家重点实验室25所、国家重点学科169个、两院院士83人，均居中国第三。[8-10] 。
这下够长了，如果我搜索“南京文化”，看一下结果：
南京是一个文化的城市南京，简称宁，是江苏省会，地处中国东部地区，长江下游，濒江近海。全市下辖11个区，总面积6597平方公里，2013年建成区面积752.83平方公里，常住人口818.78万，其中
如果我搜索“南京文明”，再看一下结果：
城镇人口659.1万人。[1-4] “江南佳丽地，金陵帝王州”，南京拥有着6000多年文明史、近2600年建城史和近500年的建都史，是中国四大古都之一，有“六朝古都”、“十朝都会”之称，是中华文明的
这就是Lucene中所谓的得分，其实也就是最匹配的片段。可以看出，Lucene的中文检索也是很强大的，当然咯，如果是专业搞搜索的，那还得好好研究研究，一般开发中站内搜索已经够使用了。