分词器
什么是Tokenizer-分词
分词器的工作就是分解文本流成词(tokens).在这个文本中,每一个token都是这些字符的一个子序列.一个分析器(analyzer)必须知道它所配置的字段,但是tokenizer不需要,分词器(tokenizer)从一个字符流(reader)读取数据,生成一个Token对象(TokenStream)的序列.
输入流中的一些字符可能会被丢弃,如空格和一些分隔符;也可能会被添加或者替换,如别名映射和缩写.一个token包含多种元数据除了它的原始文本值,如字段中词(token)出现的位置.因为分词器从输入文本中发散之后生成词(tokens),你是不能假定token的文本和字段中出现的文本相同的.在原始的文本中很有可能超过一个的token拥有相同的位置或者关联相同的偏移量(offset).如果你使用token元数据做高亮时,请注意这一点儿.
这里边tokenizer元素的class的值并不是实际的值,而是一个实现了org.apache.solr.analysis.TokenizerFactory接口的类.这个工厂类被调用用来创建所需要的新的tokenizer实例.源自org.apache.lucene.analysis.TokenStream,工厂创建的对象显示了它们产生的tokens序列.如果tokenizer生成的token正是它所需要的,那么它也许就是analyzer的唯一组件.否则,分词器的输出的tokens将作为管道中第一个过滤器的输入.
TypeTokenFilterFactory可用于创建一个TypeTokenFilter,这个对象过滤tokens基于它们的TypeAttribute的.可以在factory.getStopTypes中设置.
CharFilter vs TokenFilter
这里有好几对的CharFilters和tokenFilters是有关联(MappingCharFilter和ASCIIFoldingFilter)或者是几乎相同(PatternReplaceCharFilterFactory和PatternReplaceFilterFactory)的功能.通常不好区分哪一个才是最好的选择.
使用哪个过滤器很大程度上依赖于你使用的是哪个分词器(tokenizer),你是否需要预处理字符流.
举例来说,假设你有一个StandardTokenizer的分词器,并且你很想知道它整体上是如何工作的,你想要自定义了一些指定的字符的行为表现.你需要修改你的规则,重新编译你得分词器(tokenizer).但是在分词前使用一个charFilter简单映射一些字符会使它变的更加简单.
lucene分词器Analyzer
参考
Lucene 3.0 原理与代码分析完整版
1.26 Lucene学习总结之十：Lucene的分词器Analyzer
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