solr4.8中集成mmseg4j1.9.1

要想在Solr中整合mmseg4j其实很容易，只需要如下几个步骤

1、下载（https://code.google.com/p/mmseg4j/downloads/list）并解压mmseg4j-1.9.1.zip，把dist下面的所有jar文件拷贝到你应用服务器下的solr/WEB-INF/lib中。（如果你的应用服务器下面没有solr，请参考《Tomcat中安装Solr》）。

有3个jar文件：mmseg4j-analysis-1.9.1.jar， mmseg4j-core-1.9.1.jar，mmseg4j-solr-1.9.1.jar。

顺便提下，如果是在mmseg4j-1.9.0前，则需要copy data目录到solr_home/solr中（与core平级），并改名为dic。进入到你想使用mmseg4j分词器的core中（此处以solr自带的collection1为例），用编辑器打开collection1/conf/schema.xml配置文件,添加如下代码：

1. <!-- mmseg4j分词器 -->
2. <fieldType name="text_mmseg4j" class="solr.TextField" >
3. <analyzer type="index">
4. <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="complex" dicPath="../dic" /><!--此处为分词器词典所处位置-->
5. </analyzer>
6. <analyzer type="query">
7. <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="complex" dicPath="../dic" /><!--此处为分词器词典所处位置-->
8. </analyzer>
9. </fieldType>

2、在mmseg4j-1.9.0后，如本例的mmseg4j-1.9.1中，就 可以不用 dicPath 参数，可以使用 mmseg4j-core-1.9.0.jar 里的 words.dic ，在Schema.xml中加入如下配置

1. <!-- mmseg4j-->
2. <fieldType name="text_mmseg4j_complex" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" >
3. <analyzer>
4. <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="complex" dicPath="dic"/>
5. </analyzer>
6. </fieldType>
7. <fieldType name="text_mmseg4j_maxword" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" >
8. <analyzer>
9. <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="max-word" dicPath="dic"/>
10. </analyzer>
11. </fieldType>
12. <fieldType name="text_mmseg4j_simple" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" >
13. <analyzer>
14. <!--
15. <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="simple" dicPath="n:/OpenSource/apache-solr-1.3.0/example/solr/my_dic"/>
16. -->
17. <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="simple" dicPath="dic"/>
18. </analyzer>
19. </fieldType>
20. <!-- mmseg4j-->

3、引用mmseg4j分词器

只需要在该schema.xml中加入如下配置便可引用对应的mmseg4j分词器

1. <field name="mmseg4j_complex_name" type="text_mmseg4j_complex" indexed="true" stored="true"/>
2. <field name="mmseg4j_maxword_name" type="text_mmseg4j_maxword" indexed="true" stored="true"/>
3. <field name="mmseg4j_simple_name" type="text_mmseg4j_simple" indexed="true" stored="true"/>

通过以上步骤就可以成功配置mmseg4j分词器到solr中了。

然后就可以打开Solr Admin的Page进行分词分析了。但当输入中文（华南理工大学）并点击“Analyse Values”进行分析时，会发现如下的错误： TokenStream contract violation: reset()/close() call missing, reset() called
multiple times, or subclass does not call super.reset(). Please see Javadocs of TokenStream class for more information about the correct consuming workflow.

该原因是源码的一个bug引起的，需要修改上面下载的mmseg4j-analysis-1.9.1.zip解压后的mmseg4j-analysis目录下的类：MMSegTokenizer.java，修改reset()方法并加上下面注释中的这一句“ super.reset(); ”

1. public void reset() throws IOException {
2. //lucene 4.0
3. //org.apache.lucene.analysis.Tokenizer.setReader(Reader)
4. //setReader 自动被调用, input 自动被设置。
5.  super.reset();   //加这一句
6. mmSeg.reset(input);
7. }

修改后运行mvn clean package -DskipTests进行打包得到最新的mmseg4j-analysis-1.9.1.jar 并替换Tomcat下的solr下的WEB-INF/lib下的mmseg4j-analysis-1.9.1.jar。

重新启动Tomcat并访问Solr Admin Page，并在“Analysis”中输入中文进行分析，可以看到已经成功的进行分析。

这样这个Bug就解决了。

另外，mmseg4j中文分词和庖丁中文分词的对比效果可以参照下面的结果，从结果可以看出，mmseg4j比起庖丁中文分词来说，是更好的选择。

paoding 几乎把所有的子词都拆出来，有时候还有最长的词，还没搞懂“华南理工大学”会分出“大”；mmseg4j 的 maxword 是在 complex分词后的结果再把子词都拆出来。

如“化装和服装” mmseg4j 的 complex是可以较好的分出来（“化装 | 和 | 服装”），而 paoding 少了字频的信息，比较难到这事。mmseg4j complex 也有个缺点：“都是先从容易的做起” 不能把“容易”分出来，这是因为 mmseg 算法是用 3 个chunk的原因，我认为把整句的 chunk （还是仅仅3个chunk）来处理的话，分词效果要好），当然要更多的开销，选3个可能是效果与性能平衡吧。

mmseg4j 没有加任何 stopword，这东西留给使用者自己加，因为我不认为加 stopword 是好的方法。如音乐搜索，给加上 the,this……，还能找到歌曲？

当然分词效果还与词库有关，sogou 的词库是统计得出，有些高频的单字组合也成了词，如“我们的”。如果还要提高 mmseg4j 的分词效果，还要在整理下词库。

mmseg4j中的词库：(强制使用 UTF-8)：

• data/chars.dic 是单字与语料中的频率，一般不用改动，1.5版本中已经加到mmseg4j的jar里了，我们不需要关心它，当然你在词库目录放这个文件可以覆盖它。
• data/units.dic 是单字的单位，默认读jar包里的，你也可以自定义覆盖它，这个功能是试行，如果不喜欢它，可以用空的units.dic文件(放到你的词库目录下)覆盖它。
• data/words.dic 是词库文件，一行一词，当然你也可以使用自己的，1.5版本使用 sogou 词库，1.0的版本是用 rmmseg 自带的词库。
• data/wordsxxx.dic 1.6版支持多个词库文件，data 目录（或你定义的目录）下读到"words"前缀且".dic"为后缀的文件。如：data/words-my.dic。
• 由于 utf-8 文件有带与不带 BOM 之分，建议词库第一行为空行或为无 BOM 格式的 utf-8 文件。