IK Analyzer是一款结合了词典和文法分析算法的中文分词组件,基于字符串匹配,支持用户词典扩展定义,支持细粒度和智能切分,比如:
张三说的确实在理
智能分词的结果是:
张三 | 说的 | 确实 | 在理
最细粒度分词结果:
张三 | 三 | 说的 | 的确 | 的 | 确实 | 实在 | 在理
整合IK Analyzer比mmseg4j要简单很多,下载解压缩IKAnalyzer2012FF_u1.jar放到目录:E:solr-4.8.0examplesolr-webappwebappWEB-INFlib,修改配置文件schema.xml,添加代码:
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<field name= "content" type= "text_ik" indexed= "true" stored= "true" /> <fieldType name= "text_ik" class = "solr.TextField" > <analyzer type= "index" isMaxWordLength= "false" class = "org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer" /> <analyzer type= "query" isMaxWordLength= "true" class = "org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer" /> </fieldType> |
查询采用IK自己的最大分词法,索引则采用它的细粒度分词法
此时就算配置完成了,重启服务:java -jar start.jar,来看看IKAnalyzer的分词效果怎么样,打开Solr管理界面,点击左侧的Analysis页面
默认分词器进行最细粒度切分。IKAnalyzer支持通过配置IKAnalyzer.cfg.xml 文件来扩充您的与有词典以及停止词典(过滤词典),只需把IKAnalyzer.cfg.xml文件放入class目录下面,指定自己的词典mydic.dic
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<?xml version= "1.0" encoding= "UTF-8" ?> <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd" > <properties> <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment> <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 --> <entry key= "ext_dict" >/mydict.dic; /com/mycompany/dic/mydict2.dic;</entry> <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典--> <entry key= "ext_stopwords" >/ext_stopword.dic</entry> </properties> |
事实上前面的FieldType配置其实存在问题,根据目前最新的IK版本IK Analyzer 2012FF_hf1.zip,索引时使用最细粒度分词,查询时最大分词(智能分词)实际上是不生效的。
据作者linliangyi说,在2012FF_hf1这个版本中已经修复,经测试还是没用,详情请看此贴。
解决办法:重新实现IKAnalyzerSolrFactory
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package org.wltea.analyzer.lucene; import java.io.Reader; import java.util.Map; import org.apache.lucene.analysis.Tokenizer; import org.apache.lucene.analysis.util.TokenizerFactory; //lucene:4.8之前的版本 //import org.apache.lucene.util.AttributeSource.AttributeFactory; //lucene:4.9 import org.apache.lucene.util.AttributeFactory; public class IKAnalyzerSolrFactory extends TokenizerFactory{ private boolean useSmart; public boolean useSmart() { return useSmart; } public void setUseSmart( boolean useSmart) { this .useSmart = useSmart; } public IKAnalyzerSolrFactory(Map<String,String> args) { super (args); assureMatchVersion(); this .setUseSmart(args.get( "useSmart" ).toString().equals( "true" )); } @Override public Tokenizer create(AttributeFactory factory, Reader input) { Tokenizer _IKTokenizer = new IKTokenizer(input , this .useSmart); return _IKTokenizer; } } |
重新编译后更新jar文件,更新schema.xml文件:
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<fieldType name= "text_ik" class = "solr.TextField" > <analyzer type= "index" > <tokenizer class = "org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzerSolrFactory" useSmart= "false" /> </analyzer> <analyzer type= "query" > <tokenizer class = "org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzerSolrFactory" useSmart= "true" /> </analyzer> </fieldType> |