使用Lucene怎么实现一个中文分词器

这期内容当中小编将会给大家带来有关使用 Lucene怎么实现一个中文分词器，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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学过英文的都知道，英文是以单词为单位的，单词与单词之间以空格或者逗号句号隔开。

而中文的语义比较特殊，很难像英文那样，一个汉字一个汉字来划分。

所以需要一个能自动识别中文语义的分词器。

单字分词：就是按照中文一个字一个字地进行分词。如：“我爱中国”，
效果：“我”、“爱”、“中”、“国”。

二分法分词：按两个字进行切分。如：“我是中国人”，效果：“我是”、“是中”、“中国”“国人”。

上边两个分词器无法满足需求。

IKAnalyzer继承Lucene的Analyzer抽象类，使用IKAnalyzer和Lucene自带的分析器方法一样，将Analyzer测试代码改为IKAnalyzer测试中文分词效果。

如果使用中文分词器ik-analyzer，就在索引和搜索程序中使用一致的分词器ik-analyzer。

（1）打开Luke，不要指定Lucene目录。否则看不到效果

（2）在分词器栏，手动输入IkAnalyzer的全路径

org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer

// 创建中文分词器

Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();

拓展词库的作用：在分词的过程中，保留定义的这些词

1在src或其他source目录下建立自己的拓展词库，mydict.dic文件，例如：

2在src或其他source目录下建立自己的停用词库，ext_stopword.dic文件

停用词的作用：在分词的过程中，分词器会忽略这些词。

3在src或其他source目录下建立IKAnalyzer.cfg.xml，内容如下（注意路径对应）：

"1.0" encoding="UTF-8"?>

IK Analyzer 扩展配置

"ext_dict">mydict.dic

"ext_stopwords">ext_stopword.dic

上述就是小编为大家分享的使用 Lucene怎么实现一个中文分词器了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

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