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自定義分詞器Analyzer

系統 2070 0

參考:http://grunt1223.iteye.com/blog/969197

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Analyzer,或者說文本分析的過程, 實質上是將輸入文本轉化為文本特征向量的過程 。這里所說的文本特征,可以是詞或者是短語。它主要包括以下四個步驟:?

1、分詞,將文本解析為單詞或短語

2、歸一化,將文本轉化為小寫

3、停用詞處理,去除一些常用的、無意義的詞

4、提取詞干,解決單復數、時態語態等問題

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Lucene Analyzer包含兩個核心組件,Tokenizer以及TokenFilter。兩者的區別在于,前者在字符級別處理流,而后者則在詞語級別處理流。Tokenizer是Analyzer的第一步,其構造函數接收一個Reader作為參數,而TokenFilter則是一個類似攔截器的東東,其參數可以使TokenStream、Tokenizer,甚至是另一個TokenFilter。整個Lucene Analyzer的過程如下圖所示:

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自定義分詞器Analyzer

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上圖中的一些名詞的解釋如下表所示:?

說明
Token 表示文中出現的一個詞,它包含了詞在文本中的位置信息
Analyzer 將文本轉化為TokenStream的工具
TokenStream 文本符號的流
Tokenizer 在字符級別處理輸入符號流
TokenFilter 在字符級別處理輸入符號流,其輸入可以是TokenStream、Tokenizer或者TokenFilter

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lucene分詞自定義

? ? ? ?TokenStream繼承關系圖如下:

自定義分詞器Analyzer

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StopAnalyzer,StandardAnalyze,WhitespaceAnalyzer,SimpleAnalyzer,KeyWordAnalyzer都繼承自父類Analyzer。

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因此只要實現父類的虛方法tokenStream 就可以實現分析。

分詞的切分算法由繼承自父類Tokenizer的方法

public final boolean incrementToken() throws IOException 來實現。

因此自定義繼承類Tokenizer并實現其incrementToken算法就可以實現自定義的分詞。

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      //自定義禁用分詞器
public class UserDefinedAnalyzer extends Analyzer{

	//定義禁用詞集合
	private Set stops;
	
	//無參構造器使用默認的禁用詞分詞器
	public UserDefinedAnalyzer (){
		stops = StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET;
	}
	
	  /**
     * 傳一個禁用詞數組
     * @param sws
     */
	public UserDefinedAnalyzer (String[] sws){
		//使用stopFilter創建禁用詞集合
        stops=StopFilter.makeStopSet(Version.LUCENE_35,sws,true);
        //將默認的禁用詞添加進集合
        stops.addAll(StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET);
	}

	 /**
     * 自定義分詞器
     */
	@Override
	public TokenStream tokenStream(String str, Reader reader) {
		//讀取原始Reader數據的一定是Tokenizer類,這里使用的是LetterTokenizer
		return new StopFilter(Version.LUCENE_35,
			   new LowerCaseFilter(Version.LUCENE_35, 
			   new LetterTokenizer(Version.LUCENE_35, reader)),stops);
	}
	
	public static void displayToken(String str,Analyzer a) {
		try {
			TokenStream stream = a.tokenStream("content",new StringReader(str));
			//創建一個屬性,這個屬性會添加流中,隨著這個TokenStream增加
			CharTermAttribute cta = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
			while(stream.incrementToken()) {
				System.out.print("["+cta+"]");
			}
			System.out.println();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	
}
    

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測試類

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      public class Test {
	public static void main(String[] args) {
		 Analyzer a1=new UserDefinedAnalyzer(new String[]{"my","name"});
	        //Analyzer a1=new UserDefinedAnalyzer();
	        String str="my name is paul";
	        UserDefinedAnalyzer.displayToken(str, a1);
	}
}

    

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自定義分詞器Analyzer


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