Solr 5.x集成中文分词word，mmseg4j

1. 使用标准分词器，如图：

   

2. 使用word分词器
   1. 下载word-1.3.jar，注意solr的版本和word分词的版本
   2. 将文件word-1.3.jar拷贝至文件夹C:workspaceTomcat7.0webappssolrWEB-INFlib下
   3. 修改如下文件C:workspacesolr_homesolrmysolrconfschema.xml

       在schema节点下添加如下节点：

   <fieldType name="word_cn" class="solr.TextField">

   <analyzer type="index">

   <tokenizer class="org.apdplat.word.solr.ChineseWordTokenizerFactory"/>

   </analyzer>

   <analyzer type="query">

   <tokenizer class="org.apdplat.word.solr.ChineseWordTokenizerFactory"/>

   </analyzer>

   </fieldType>

   如图：

   

   1. 添加分词字段

      <field name="content_wordsplit" type="word_cn" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>

   2. 重启tomcat
   3. 验证分词

      

   4. 发现同程被分词分开了，需要将"同程"添加到词库中
   5. 编辑C:workspacesolr_homesolrmysolrconfschema.xml文件，修改如下：

      <fieldType name="word_cn" class="solr.TextField">

      <analyzer type="index">

      <tokenizer class="org.apdplat.word.solr.ChineseWordTokenizerFactory" conf="C:/workspace/solr_home/solr/mysolr/conf/word.local.conf"/>

      </analyzer>

      <analyzer type="query">

      <tokenizer class="org.apdplat.word.solr.ChineseWordTokenizerFactory" conf="C:/workspace/solr_home/solr/mysolr/conf/word.local.conf"/>

      </analyzer>

      </fieldType>

   6. 在文件夹C:workspacesolr_homesolrmysolrconf下新建文件word.local.conf
   7. 从github中复制word.conf的配置内容，复制dic.txt，stopwords.txt
   8. 修改word.local.conf文件

      dic.path=classpath:dic.txt,classpath:custom_dic,C:/workspace/solr_home/solr/mysolr/conf/word_dic.txt

      stopwords.path=classpath:stopwords.txt，classpath:custom_stopwords_dic，C:/workspace/solr_home/solr/mysolr/conf/word_stopwords.txt

       

      修改后的word.local.conf全部内容如下：

      #是否启用自动检测功能，如：用户自定义词典、停用词词典

      auto.detect=true

      #词典机制实现类，词首字索引式前缀树

      #dic.class=org.apdplat.word.dictionary.impl.DictionaryTrie

      #前缀树词首字索引分配空间大小，如过小则会导致碰撞增加，减小查询性能

      dictionary.trie.index.size=24000

      #双数组前缀树，速度稍快一些，内存占用稍少一些

      #但功能有限，不支持动态增减单个词条，也不支持批量增减词条

      #只支持先clear()后addAll()的动态改变词典方式

      dic.class=org.apdplat.word.dictionary.impl.DoubleArrayDictionaryTrie

      #双数组前缀树预先分配空间大小，如不够则逐渐递增10%

      double.array.dictionary.trie.size=2600000

      #词典，多个词典之间逗号分隔开

      #如：dic.path=classpath:dic.txt,classpath:custom_dic,d:/dic_more.txt,d:/DIC,D:/DIC2

      #自动检测词库变化，包含类路径下的文件和文件夹、非类路径下的绝对路径和相对路径

      #HTTP资源：dic.path=http://localhost:8080/word_web/resources/dic.txt

      dic.path=classpath:dic.txt,classpath:custom_dic,C:/workspace/solr_home/solr/mysolr/conf/word_dic.txt

      #是否利用多核提升分词速度

      parallel.seg=true

      #词性标注数据：part.of.speech.dic.path=http://localhost:8080/word_web/resources/part_of_speech_dic.txt

      part.of.speech.dic.path=classpath:part_of_speech_dic.txt

      #词性说明数据：part.of.speech.des.path=http://localhost:8080/word_web/resources/part_of_speech_des.txt

      part.of.speech.des.path=classpath:part_of_speech_des.txt

      #二元模型路径

      #HTTP资源：bigram.path=http://localhost:8080/word_web/resources/bigram.txt

      bigram.path=classpath:bigram.txt

      bigram.double.array.trie.size=5300000

      #三元模型路径

      #HTTP资源：trigram.path=http://localhost:8080/word_web/resources/trigram.txt

      trigram.path=classpath:trigram.txt

      trigram.double.array.trie.size=9800000

      #是否启用ngram模型，以及启用哪个模型

      #可选值有：no(不启用)、bigram(二元模型)、trigram(三元模型)

      #如不启用ngram模型

      #则双向最大匹配算法、双向最大最小匹配算法退化为：逆向最大匹配算法

      #则双向最小匹配算法退化为：逆向最小匹配算法

      ngram=bigram

      #停用词词典，多个词典之间逗号分隔开

      #如：stopwords.path=classpath:stopwords.txt，classpath:custom_stopwords_dic，d:/stopwords_more.txt

      #自动检测词库变化，包含类路径下的文件和文件夹、非类路径下的绝对路径和相对路径

      #HTTP资源：stopwords.path=http://localhost:8080/word_web/resources/stopwords.txt

      stopwords.path=classpath:stopwords.txt，classpath:custom_stopwords_dic，C:/workspace/solr_home/solr/mysolr/conf/word_stopwords.txt

      #用于分割词的标点符号，目的是为了加速分词，只能为单字符

      #HTTP资源：punctuation.path=http://localhost:8080/word_web/resources/punctuation.txt

      punctuation.path=classpath:punctuation.txt

      #分词时截取的字符串的最大长度

      intercept.length=16

      #百家姓，用于人名识别

      #HTTP资源：surname.path=http://localhost:8080/word_web/resources/surname.txt

      surname.path=classpath:surname.txt

      #数量词

      #HTTP资源：quantifier.path=http://localhost:8080/word_web/resources/quantifier.txt

      quantifier.path=classpath:quantifier.txt

      #是否启用人名自动识别功能

      person.name.recognize=true

      #是否保留空白字符

      keep.whitespace=false

      #是否保留标点符号，标点符号的定义见文件：punctuation.txt

      keep.punctuation=false

      #将最多多少个词合并成一个

      word.refine.combine.max.length=3

      #对分词结果进行微调的配置文件

      word.refine.path=classpath:word_refine.txt

      #同义词词典

      word.synonym.path=classpath:word_synonym.txt

      #反义词词典

      word.antonym.path=classpath:word_antonym.txt

      #lucene、solr、elasticsearch、luke等插件是否启用标注

      tagging.pinyin.full=false

      tagging.pinyin.acronym=false

      tagging.synonym=false

      tagging.antonym=false

      #是否启用识别工具，来识别文本（英文单词、数字、时间等）

      recognition.tool.enabled=true

      #如果你想知道word分词器的词典中究竟加载了哪些词

      #可在配置项dic.dump.path中指定一个文件路径

      #word分词器在加载词典的时候，顺便会把词典的内容写到指定的文件路径

      #可指定相对路径或绝对路径

      #如：

      #dic.dump.path=dic.dump.txt

      #dic.dump.path=dic.dump.txt

      #dic.dump.path=/Users/ysc/dic.dump.txt

      dic.dump.path=

      #redis服务，用于实时检测HTTP资源变更

      #redis主机

      redis.host=localhost

      #redis端口

      redis.port=6379

   9. 修改文件C:/workspace/solr_home/solr/mysolr/conf/word_dic.txt，添加字库：同程
   10. 重启tomcat
   11. 验证分词结果，如图：

       

3. 使用mmseg4j分词器
   1. 下载mmseg4j，如：mmseg4j-core-1.10.1-SNAPSHOT.jar，mmseg4j-solr-2.3.1-SNAPSHOT.jar，字典文件夹：data/
   2. 将mmseg4j-core-1.10.1-SNAPSHOT.jar，mmseg4j-solr-2.3.1-SNAPSHOT.jar拷贝至文件夹C:workspaceTomcat7.0webappssolrWEB-INFlib下
   3. 修改如下文件C:workspacesolr_homesolrmysolrconfschema.xml

       在schema节点下添加如下节点：

   <fieldtype name="textComplex" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">

   <analyzer>

   <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="complex"/>

   </analyzer>

   </fieldtype>

   <fieldtype name="textMaxWord" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">

   <analyzer>

   <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="max-word"/>

   </analyzer>

   </fieldtype>

   <fieldtype name="textSimple" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">

   <analyzer>

   <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="simple"/>

   </analyzer>

   </fieldtype>

   1. 添加分词字段

      <field name="content_test" type="textMaxWord" indexed="true" stored="true" multiValued="true"/>

   2. 重启tomcat
   3. 验证分词

      

   4. 添加字典，修改如下文件C:workspacesolr_homesolrmysolrconfschema.xml

   <fieldtype name="textComplex" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">

   <analyzer>

   <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="complex" dicPath="data/dic/"/>

   </analyzer>

   </fieldtype>

   <fieldtype name="textMaxWord" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">

   <analyzer>

   <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="max-word" dicPath="data/dic/"/>

   </analyzer>

   </fieldtype>

   <fieldtype name="textSimple" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">

   <analyzer>

   <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="simple" dicPath="data/dic/" />

   </analyzer>

   </fieldtype>

   1. 将自带的字典拷贝到C:workspacesolr_homesolrmysolrdatadic文件夹下，如图：

      

   2. 修改words.dic，添加"同程"关键字
   3. 重启tomcat
   4. 验证分词