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前提：文章基于lucene2.2。 目前最新版本的lucene自身提供的StandardAnalyzer已经具备中文分词的功能，但是不一定能够满足大多数应用的需要。 另外网友谈的比较多的中文分词器还有： CJKAnalyzer ChineseAnalyzer IK_CAnalyzer（MIK_CAnalyzer） 还有一些热心网友自己写的比较不错的分词器在此就不说了，有兴趣的可以自己研究研究。 以上三个中文分词器并不是lucene2.2.jar里提供的。 CJKAnalyzer和ChineseAnalyzer分别是lucene-2.2.0目录下contrib目录下analyzers的lucene-analyzers-2.2.0.jar提供的。分别位于cn和cjk目录。 IK_CAnalyzer（MIK_CAnalyzer）是基于分词词典，目前最新的1.4版本是基于lucene2.0开发的。以上分词器各有优劣，比较如下： import java.io.Reader; import java.io.StringReader; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.StopFilter; import org.apache.lucene.analysis.Token; import org.apache.lucene.analysis.TokenFilter; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; import org.apache.lucene.analysis.cjk.CJKAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.cn.ChineseAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.mira.lucene.analysis.IK_CAnalyzer; import org.mira.lucene.analysis.MIK_CAnalyzer; public class All_Test { private static String string = "中华人民共和国在1949年建立，从此开始了新中国的伟大篇章。"; public static void Standard_Analyzer(String str) throws Exception{ Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer(); Reader r = new StringReader(str); StopFilter sf = (StopFilter) analyzer.tokenStream("", r); System.out.println("=====StandardAnalyzer===="); System.out.println("分析方法：默认没有词只有字（一元分词）"); Token t; while ((t = sf.next()) != null) { System.out.println(t.termText()); } } public static void CJK_Analyzer(String str) throws Exception{ Analyzer analyzer = new CJKAnalyzer(); Reader r = new StringReader(str); StopFilter sf = (StopFilter) analyzer.tokenStream("", r); System.out.println("=====CJKAnalyzer===="); System.out.println("分析方法:交叉双字分割（二元分词）"); Token t; while ((t = sf.next()) != null) { System.out.println(t.termText()); } } public static void Chiniese_Analyzer(String str) throws Exception{ Analyzer analyzer = new ChineseAnalyzer(); Reader r = new StringReader(str); TokenFilter tf = (TokenFilter) analyzer.tokenStream("", r); System.out.println("=====chinese analyzer===="); System.out.println("分析方法:基本等同StandardAnalyzer（一元分词）"); Token t; while ((t = tf.next()) != null) { System.out.println(t.termText()); } } public static void ik_CAnalyzer(String str) throws Exception{ // Analyzer analyzer = new MIK_CAnalyzer(); Analyzer analyzer = new IK_CAnalyzer(); Reader r = new StringReader(str); TokenStream ts = (TokenStream)analyzer.tokenStream("", r); System.out.println("=====IK_CAnalyzer===="); System.out.println("分析方法:字典分词,正反双向搜索"); Token t; while ((t = ts.next()) != null) { System.out.println(t.termText()); } } public static void main(String[] args) throws Exception{ String str = string; System.out.println("我们测试的字符串是："+str); Standard_Analyzer(str); CJK_Analyzer(str); Chiniese_Analyzer(str); ik_CAnalyzer(str); } } 分词结果如下： 我们测试的字符串是：中华人民共和国在1949年建立，从此开始了新中国的伟大篇章。 =====StandardAnalyzer==== 分析方法：默认没有词只有字（一元分词） 中 华 人 民 共 和 国 在 1949 年 建 立 从 此 开 始 了 新 中 国 的 伟 大 篇 章 =====CJKAnalyzer==== 分析方法:交叉双字分割（二元分词） 中华 华人 人民 民共 共和 和国 国在 1949 年建 建立 从此 此开 开始 始了 了新 新中 中国 国的 的伟 伟大 大篇 篇章 =====chinese analyzer==== 分析方法:基本等同StandardAnalyzer（一元分词） 中 华 人 民 共 和 国 在 年 建 立 从 此 开 始 了 新 中 国 的 伟 大 篇 章 =====IK_CAnalyzer==== 分析方法:字典分词,正反双向搜索 中华人民共和国 中华人民 中华 华人 人民共和国 人民 人 共和国 共和 1949年 建立 从此 开始 新中国 中国 伟大 大篇 篇章 如果 ik_CAnalyzer(String str) 里采用 Analyzer analyzer = new MIK_CAnalyzer(); 那么该方法的分词结果是： 中华人民共和国 1949年 建立 从此 开始 新中国 伟大 大篇 篇章 可以看到各种分词结果各不相同，根据应用的需要可以选择合适的分词器。 关于IKAnalyzer的介绍可以参考： http://blog.csdn.net/dbigbear/archive/2007/01/24/1492380.aspx 文章来源：永恒论坛－http://www. http://www./Article.htm?cId=2&fId=3&aId=88 |
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