本文从官网下载Lucene开始，一步一步进行Lucene的应用学习研究。下载初识Snowball Stemmer
1、下载
(1)首先，去Lucne的Apache官网主页 http://lucene.apache.org/
(2)找到下载链接
下载最新的Lunce ，当前最新版本为：7.4.0
(3)下载之后，解压开
2、初探下载的文件
(1)解压后，打开"lucene-7.2.1analysiscommon/"
(2)点开这里面的"README.txt"阅读，从中发现一些，陌生的关键词，进行研究学习
(3)可以从中发现一些关键词汇：
Snowball stemmers, Tartarus Snowball repository, 这个 readme.txt 是 "Lucene Analyzers"的。
3、Snowball
For more information on Snowball, see: http://snowball.tartarus.org/
4、stemmer
在网络上，找到一个 Python自然语言处理：词干、词形与MaxMatch算法 文中有关于Snowball Stemmer的应用。
在信息检索领域，Stemming是指将英文单词转换为词干的处理过程。Stemming与Lemmatization的不同是,前者只是词干的简单提取，后者则利用上下文语义环境（context）进行词元（lemma）转换。
自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming 和 lemmatization，二者非常类似。它们是词形规范化的两类重要方式，都能够达到有效归并词形的目的，二者既有联系也有区别。
(1)词干提取（stemming）
定义：Stemming is the process for reducing inflected (or sometimes derived) words to their stem, base or root form—generally a written word form.
解释一下，Stemming 是抽取词的词干或词根形式（不一定能够表达完整语义）。
NLTK中提供了三种最常用的词干提取器接口，即 Porter stemmer, Lancaster Stemmer 和 Snowball Stemmer。
(2)词形还原（lemmatization）
定义：Lemmatisation (or lemmatization) in linguistics, is the process of grouping together the different inflected forms of a word so they can be analysed as a single item.
可见，Lemmatisation是把一个任何形式的语言词汇还原为一般形式（能表达完整语义）。相对而言，词干提取是简单的轻量级的词形归并方式，最后获得的结果为词干，并不一定具有实际意义。词形还原处理相对复杂，获得结果为词的原形，能够承载一定意义，与词干提取相比，更具有研究和应用价值。
网上有参考文章： Lucene学习总结之十：Lucene的分词器Analyzer
5、总结
本次，初步的下载了Lucene，简单的了解了下框架内的文件组织，以一个Analyzer的readme.txt文件阅读，找出了其中关于全文检索的专业术语，进行查找资料学习。后面，会进一步的深入研究。
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