Lucene.netLucene.net是Lucene的.net移植版本，是一个开源的全文检索引擎开发包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，是一个高性能、可伸缩的文本搜索引擎库。它的功能就是负责将文本数据按照某种分词算法进行切词，分词后的结果存储在索引库中，从索引库检索数据的速度非常快。Lucene.net需要有索引库，并且只能进行站内搜索。（来自百度百科） 效果图
盘古分词如何使用将PanGu.dIl与PanGu.Lucenet.Analyzer. dl并加入到项目中
将Dict文件，拷贝到项目Bin文件夹里面
字典文件夹下载：https://pan.baidu.com/s/1HNiLp6bCcodN8vqlck066g 提取码: xydc 测试
可以看到，盘古分词相对Lucene.net自带的一元分词来说，是比较好的，因为一元分词不适合进行中文检索。 一元分词是按字拆分的，比如上面一句话，使用一元分词拆分的结果是："有","一","种","方","言","叫","做","不","老","盖","儿"。如果查找“方言”这个词，是找不到查询结果的。不符合我们的检索习惯，所以基本不使用。 拓展上面的"不老盖儿"（河南方言），这里想组成一个词，那么需要创建"不老盖儿"词组并添加到字典里面。 使用DictManage工具：https://pan.baidu.com/s/1Yla2DBM74kSbno8cg5kvGw 提取码：tphe 解压，运行 DictManage.exe
然后打开 Dict 文件下的 Dict.dct 文件，并添加"不老盖儿"词组
然后查找就可以看到"不老盖儿"词组
然后保存覆盖原有的 Dict.dct 文件 刷新页面或者重新打开页面看下效果
Demo文件说明
简单实现创建索引核心代码 /// <summary> /// 创建索引 /// </summary> /// <returns></returns> [HttpGet] [Route("createIndex")] public string CreateIndex() { //索引保存位置 var indexPath = Directory.GetCurrentDirectory() + "/Index"; if (!Directory.Exists(indexPath)) Directory.CreateDirectory(indexPath); FSDirectory directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(indexPath), new NativeFSLockFactory()); if (IndexWriter.IsLocked(directory)) { // 如果索引目录被锁定（比如索引过程中程序异常退出），则首先解锁 // Lucene.Net在写索引库之前会自动加锁，在close的时候会自动解锁 IndexWriter.Unlock(directory); } //Lucene的index模块主要负责索引的创建 // 创建向索引库写操作对象 IndexWriter(索引目录,指定使用盘古分词进行切词,最大写入长度限制) // 补充:使用IndexWriter打开directory时会自动对索引库文件上锁 //IndexWriter构造函数中第一个参数指定索引文件存储位置； //第二个参数指定分词Analyzer，Analyzer有多个子类， //然而其分词效果并不好，这里使用的是第三方开源分词工具盘古分词； //第三个参数表示是否重新创建索引，true表示重新创建（删除之前的索引文件）， //最后一个参数指定Field的最大数目。 IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, new PanGuAnalyzer(), true, IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED); var txtPath = Directory.GetCurrentDirectory() + "/Upload/Articles"; for (int i = 1; i <= 1000; i++) { // 一条Document相当于一条记录 Document document = new Document(); var title = "天骄战纪_" + i + ".txt"; var content = System.IO.File.ReadAllText(txtPath + "/" + title, Encoding.Default); // 每个Document可以有自己的属性（字段），所有字段名都是自定义的，值都是string类型 // Field.Store.YES不仅要对文章进行分词记录，也要保存原文，就不用去数据库里查一次了 document.Add(new Field("Title", "天骄战纪_" + i, Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED)); // 需要进行全文检索的字段加 Field.Index. ANALYZED // Field.Index.ANALYZED:指定文章内容按照分词后结果保存，否则无法实现后续的模糊查询 // WITH_POSITIONS_OFFSETS:指示不仅保存分割后的词，还保存词之间的距离 document.Add(new Field("Content", content, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED, Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS)); writer.AddDocument(document); } writer.Close(); // Close后自动对索引库文件解锁 directory.Close(); // 不要忘了Close，否则索引结果搜不到 return "索引创建完毕"; } 搜索代码/// <summary> /// 搜索 /// </summary> /// <returns></returns> [HttpGet] [Route("search")] public object Search(string keyWord, int pageIndex, int pageSize) { Stopwatch stopwatch = new Stopwatch(); stopwatch.Start(); string indexPath = Directory.GetCurrentDirectory() + "/Index"; FSDirectory directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(indexPath), new NoLockFactory()); IndexReader reader = IndexReader.Open(directory, true); //创建IndexSearcher准备进行搜索。 IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); // 查询条件 keyWord = GetKeyWordsSplitBySpace(keyWord, new PanGuTokenizer()); //创建QueryParser查询解析器。用来对查询语句进行语法分析。 //QueryParser调用parser进行语法分析，形成查询语法树，放到Query中。 QueryParser msgQueryParser = new QueryParser(Lucene.Net.Util.Version.LUCENE_29, "Content", new PanGuAnalyzer(true)); Query msgQuery = msgQueryParser.Parse(keyWord); //TopScoreDocCollector:盛放查询结果的容器 //numHits 获取条数 TopScoreDocCollector collector = TopScoreDocCollector.create(1000, true); //IndexSearcher调用search对查询语法树Query进行搜索，得到结果TopScoreDocCollector。 // 使用query这个查询条件进行搜索，搜索结果放入collector searcher.Search(msgQuery, null, collector); // 从查询结果中取出第n条到第m条的数据 ScoreDoc[] docs = collector.TopDocs(0, 1000).scoreDocs; stopwatch.Stop(); // 遍历查询结果 List<ReturnModel> resultList = new List<ReturnModel>(); var pm = new Page<ReturnModel> { PageIndex = pageIndex, PageSize = pageSize, TotalRows = docs.Length }; pm.TotalPages = pm.TotalRows / pageSize; if (pm.TotalRows % pageSize != 0) pm.TotalPages++; for (int i = (pageIndex - 1) * pageSize; i < pageIndex * pageSize && i < docs.Length; i++) { var doc = searcher.Doc(docs[i].doc); var content = HighlightHelper.HighLight(keyWord, doc.Get("Content")); var result = new ReturnModel { Title = doc.Get("Title"), Content = content, Count = Regex.Matches(content, "<font").Count }; resultList.Add(result); } pm.LsList = resultList; var elapsedTime = stopwatch.ElapsedMilliseconds + "ms"; var list = new { list = pm, ms = elapsedTime }; return list; } 盘古分词/// <summary> /// 盘古分词 /// </summary> /// <param name="words"></param> /// <returns></returns> public static object PanGu(string words) { Analyzer analyzer = new PanGuAnalyzer(); TokenStream tokenStream = analyzer.TokenStream("", new StringReader(words)); Lucene.Net.Analysis.Token token = null; var str = ""; while ((token = tokenStream.Next()) != null) { string word = token.TermText(); // token.TermText() 取得当前分词 str += word + " | "; } return str; } 搜索结果高亮显示/// <summary> /// 搜索结果高亮显示 /// </summary> /// <param name="keyword"> 关键字 </param> /// <param name="content"> 搜索结果 </param> /// <returns> 高亮后结果 </returns> public static string HighLight(string keyword, string content) { // SimpleHTMLFormatter：这个类是一个HTML的格式类，构造函数有两个，一个是开始标签，一个是结束标签。 SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<font style=\"color:red;" + "font-family:'Cambria'\"><b>", "</b></font>"); // 创建 Highlighter ，输入HTMLFormatter 和 盘古分词对象Semgent Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHTMLFormatter, new Segment()); // 设置每个摘要段的字符数 highlighter.FragmentSize = int.MaxValue; // 获取最匹配的摘要段 var str = highlighter.GetBestFragment(keyword, content); return str; } 对关键字进行盘古分词处理/// <summary> /// 对关键字进行盘古分词处理 /// </summary> /// <param name="keywords"></param> /// <param name="ktTokenizer"></param> /// <returns></returns> private static string GetKeyWordsSplitBySpace(string keywords, PanGuTokenizer ktTokenizer) { StringBuilder result = new StringBuilder(); ICollection<WordInfo> words = ktTokenizer.SegmentToWordInfos(keywords); foreach (WordInfo word in words) { if (word == null) { continue; } result.AppendFormat("{0}^{1}.0 ", word.Word, (int)Math.Pow(3, word.Rank)); } return result.ToString().Trim(); } |
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