參考：http://grunt1223.iteye.com/blog/969197

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Analyzer，或者說文本分析的過程， 實(shí)質(zhì)上是將輸入文本轉(zhuǎn)化為文本特征向量的過程 。這里所說的文本特征，可以是詞或者是短語。它主要包括以下四個(gè)步驟：?

1、分詞，將文本解析為單詞或短語

2、歸一化，將文本轉(zhuǎn)化為小寫

3、停用詞處理，去除一些常用的、無意義的詞

4、提取詞干，解決單復(fù)數(shù)、時(shí)態(tài)語態(tài)等問題

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Lucene Analyzer包含兩個(gè)核心組件，Tokenizer以及TokenFilter。兩者的區(qū)別在于，前者在字符級(jí)別處理流，而后者則在詞語級(jí)別處理流。Tokenizer是Analyzer的第一步，其構(gòu)造函數(shù)接收一個(gè)Reader作為參數(shù)，而TokenFilter則是一個(gè)類似攔截器的東東，其參數(shù)可以使TokenStream、Tokenizer，甚至是另一個(gè)TokenFilter。整個(gè)Lucene Analyzer的過程如下圖所示：

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上圖中的一些名詞的解釋如下表所示：?

類	說明
Token	表示文中出現(xiàn)的一個(gè)詞，它包含了詞在文本中的位置信息
Analyzer	將文本轉(zhuǎn)化為TokenStream的工具
TokenStream	文本符號(hào)的流
Tokenizer	在字符級(jí)別處理輸入符號(hào)流
TokenFilter	在字符級(jí)別處理輸入符號(hào)流，其輸入可以是TokenStream、Tokenizer或者TokenFilter

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lucene分詞自定義

? ? ? ?TokenStream繼承關(guān)系圖如下：

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StopAnalyzer，StandardAnalyze，WhitespaceAnalyzer，SimpleAnalyzer，KeyWordAnalyzer都繼承自父類Analyzer。

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因此只要實(shí)現(xiàn)父類的虛方法tokenStream 就可以實(shí)現(xiàn)分析。

分詞的切分算法由繼承自父類Tokenizer的方法

public final boolean incrementToken() throws IOException 來實(shí)現(xiàn)。

因此自定義繼承類Tokenizer并實(shí)現(xiàn)其incrementToken算法就可以實(shí)現(xiàn)自定義的分詞。

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      //自定義禁用分詞器
public class UserDefinedAnalyzer extends Analyzer{

	//定義禁用詞集合
	private Set stops;
	
	//無參構(gòu)造器使用默認(rèn)的禁用詞分詞器
	public UserDefinedAnalyzer (){
		stops = StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET;
	}
	
	  /**
     * 傳一個(gè)禁用詞數(shù)組
     * @param sws
     */
	public UserDefinedAnalyzer (String[] sws){
		//使用stopFilter創(chuàng)建禁用詞集合
        stops=StopFilter.makeStopSet(Version.LUCENE_35,sws,true);
        //將默認(rèn)的禁用詞添加進(jìn)集合
        stops.addAll(StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET);
	}

	 /**
     * 自定義分詞器
     */
	@Override
	public TokenStream tokenStream(String str, Reader reader) {
		//讀取原始Reader數(shù)據(jù)的一定是Tokenizer類，這里使用的是LetterTokenizer
		return new StopFilter(Version.LUCENE_35,
			   new LowerCaseFilter(Version.LUCENE_35, 
			   new LetterTokenizer(Version.LUCENE_35, reader)),stops);
	}
	
	public static void displayToken(String str,Analyzer a) {
		try {
			TokenStream stream = a.tokenStream("content",new StringReader(str));
			//創(chuàng)建一個(gè)屬性，這個(gè)屬性會(huì)添加流中，隨著這個(gè)TokenStream增加
			CharTermAttribute cta = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
			while(stream.incrementToken()) {
				System.out.print("["+cta+"]");
			}
			System.out.println();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
	
}
    

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測(cè)試類

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      public class Test {
	public static void main(String[] args) {
		 Analyzer a1=new UserDefinedAnalyzer(new String[]{"my","name"});
	        //Analyzer a1=new UserDefinedAnalyzer();
	        String str="my name is paul";
	        UserDefinedAnalyzer.displayToken(str, a1);
	}
}

    

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