一、WhitespaceAnalyzer

  以空格作为切词标准,不对语汇单元进行其他规范化处理。很明显这个实用英文,单词之间用空格。

二、SimpleAnalyzer

  以非字母符来分割文本信息,并将语汇单元统一为小写形式,并去掉数字类型的字符。很明显不适用于中文环境。

三、StopAnalyzer

停顿词分析器会去除一些常有a,the,an等等,也可以自定义禁用词,不适用于中文环境

四、StandardAnalyzer 标准分析器是Lucene内置的分析器,会将语汇单元转成小写形式,并去除停用词及标点符号,很明显也是不适合于中文环境

五、CJKAnalyzer中日韩分析器,能对中,日,韩语言进行分析的分词器,但是对中文支持效果一般,一般不用

六、SmartChineseAnalyzer 对中文支持稍好,但扩展性差,扩展词库,禁用词库和同义词库等不好处理

lucene 针对它的搜索方式有哪些?

词项查询(TermQuery)/布尔查询(BooleanQuery)/短语查询(PhraseQuery)/范围查询(RangeQuery)/百搭查询(WildardQuery)/FuzzQuery(模糊)

索引原理

0)设有两篇文章1和2

文章1的内容为:Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too.
文章2的内容为:He once lived in Shanghai.

1)由于lucene是基于关键词索引和查询的,首先我们要取得这两篇文章的关键词,通常我们需要如下处理措施
a.我们现在有的是文章内容,即一个字符串,我们先要找出字符串中的所有单词,即分词。英文单词由于用空格分隔,比较好处理。中文单词间是连在一起的需要特殊的分词处理。
b.文章中的”in”, “once” “too”等词没有什么实际意义,中文中的“的”“是”等字通常也无具体含义,这些不代表概念的词可以过滤掉
c.用户通常希望查“He”时能把含“he”,“HE”的文章也找出来,所以所有单词需要统一大小写。
d.用户通常希望查“live”时能把含“lives”,“lived”的文章也找出来,所以需要把“lives”,“lived”还原成“live”
e.文章中的标点符号通常不表示某种概念,也可以过滤掉
在lucene中以上措施由Analyzer类完成

经过上面处理后

2) 有了关键词后,我们就可以建立倒排索引了。上面的对应关系是:“文章号”对“文章中所有关键词”。倒排索引把这个关系倒过来,变成:“关键词”对“拥有该关键词的所有文章号”。文章1,2经过倒排后变成

通常仅知道关键词在哪些文章中出现还不够,我们还需要知道关键词在文章中出现次数和出现的位置,通常有两种位置:a)字符位置,即记录该词是文章中第几个字符(优点是关键词亮显时定位快);b)关键词位置,即记录该词是文章中第几个关键词(优点是节约索引空间、词组(phase)查询快),lucene中记录的就是这种位置。


加上“出现频率”和“出现位置”信息后,我们的索引结构变为:
关键词 文章号[出现频率] 出现位置


以live 这行为例我们说明一下该结构:live在文章1中出现了2次,文章2中出现了一次,它的出现位置为“2,5,2”这表示什么呢?我们需要结合文章号和出现频率来分析,文章1中出现了2次,那么“2,5”就表示live在文章1中出现的两个位置,文章2中出现了一次,剩下的“2”就表示live是文章2中第 2个关键字。

以上就是lucene索引结构中最核心的部分。我们注意到关键字是按字符顺序排列的(lucene没有使用B树结构),因此lucene可以用二元搜索算法快速定位关键词。

实现时 lucene将上面三列分别作为词典文件(Term Dictionary)、频率文件(frequencies)、位置文件 (positions)保存。其中词典文件不仅保存有每个关键词,还保留了指向频率文件和位置文件的指针,通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息

Lucene中使用了field的概念,用于表达信息所在位置(如标题中,文章中,url中),在建索引中,该field信息也记录在词典文件中,每个关键词都有一个field信息(因为每个关键字一定属于一个或多个field)。

为了减小索引文件的大小,Lucene对索引还使用了压缩技术。首先,对词典文件中的关键词进行了压缩,关键词压缩为<前缀长度,后缀>,例如:当前词为“阿拉伯语”,上一个词为“阿拉伯”,那么“阿拉伯语”压缩为<3,语>。其次大量用到的是对数字的压缩,数字只保存与上一个值的差值(这样可以减小数字的长度,进而减少保存该数字需要的字节数)。例如当前文章号是16389(不压缩要用3个字节保存),上一文章号是16382,压缩后保存7(只用一个字节)。

Lucene 4.4.0中常用的几个分词器的更多相关文章

  1. Lucene介绍及简单入门案例(集成ik分词器)

    介绍 Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目,是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,但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 ...

  2. solr常用操作及集成分词器或cdh集群部署说明

    首先,如果是从http://lucene.apache.org/solr/下载的solr,基本都是自带集成的jetty服务,不需要单独搭建tomcat环境,但是要注意jdk版本,直接解压通过cmd命令 ...

  3. Angular4.0中常用指令

    Angular 4.0 1. 指令:*ngFor 循环带索引的两种方法: <tr *ngFor="let item of listWorkingDetails index as i&q ...

  4. C#2.0中使用yield关键字简化枚举器的实现

    我们知道要使用foreach语句从客户端代码中调用迭代器,必需实现IEnumerable接口来公开枚举器,IEnumerable是用来公开枚举器的,它并不实现枚举器,要实现枚举器必需实现IEnumer ...

  5. Lucene.net(4.8.0) 学习问题记录二: 分词器Analyzer中的TokenStream和AttributeSource

    前言:目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作,不过自己是把别人做好的项目进行迁移.因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3 ...

  6. Lucene.net(4.8.0)+PanGu分词器问题记录一:分词器Analyzer的构造和内部成员ReuseStategy

    前言:目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作,不过自己是把别人做好的项目进行迁移.因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3 ...

  7. Lucene.net(4.8.0) 学习问题记录一:分词器Analyzer的构造和内部成员ReuseStategy

    前言:目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作,不过自己是把别人做好的项目进行迁移.因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3 ...

  8. 在 vSphere 5.x/6.0 中配置 Network Dump Collector 服务 (2002954)

    vmware KB: https://kb.vmware.com/s/article/2002954?lang=zh_CN 重点配置命令: 使用 vSphere Client 连接到 vCenter ...

  9. C# 9.0中引入的新特性init和record的使用思考

    写在前面 .NET 5.0已经发布,C# 9.0也为我们带来了许多新特性,其中最让我印象深刻的就是init和record type,很多文章已经把这两个新特性讨论的差不多了,本文不再详细讨论,而是通过 ...

随机推荐

  1. R语言 文本挖掘 tm包 使用

    #清除内存空间 rm(list=ls()) #导入tm包 library(tm) library(SnowballC) #查看tm包的文档 #vignette("tm") ##1. ...

  2. java中equals和==以及toString

    我们通常在控制台输出时使用System.out.print(),print只能直接输出基本类型和字符串,对于其他的类型直接输出将会输出@开头的引用,因此若需要输出对应的内容则需要使用toSring方法 ...

  3. 如何高效的使用PowerShell备份数据库

    初始脚本 Get-SqlDatabase -ServerInstance localhost | Where { $_.Name -ne 'tempdb' } | Backup-SqlDatabase ...

  4. Windows10 + Matlab2013 mex C++ 调用gsl

    最前面啰嗦一句,matlab默认编译c的编译器有点奇怪,会出现引用.h却找不到相应函数的问题,解决方法是把.c全部都改成.cpp!血的教训! 下面进入正题~~ 由于Matlab调用的C函数中引用了GS ...

  5. docker进阶-搭建私有企业级镜像仓库Harbor

    为什么要搭建私有镜像仓库   对于一个刚刚接触Docker的人来说,官方的Docker hub是用于管理公共镜像.既然官方提供了镜像仓库我们为什么还要去自己搭建私有仓库呢?虽然也可以托管私有镜像.我们 ...

  6. 第十篇:Map/Reduce 工作机制分析 - 数据的流向分析

    前言 在MapReduce程序中,待处理的数据最开始是放在HDFS上的,这点无异议. 接下来,数据被会被送往一个个Map节点中去,这也无异议. 下面问题来了:数据在被Map节点处理完后,再何去何从呢? ...

  7. 【NOIP2009】【CJOJ1687】【洛谷1074】靶形数独

    题面 Description 小城和小华都是热爱数学的好学生,最近,他们不约而同地迷上了数独游戏,好胜的他们想用数独来一比高低.但普通的数独对他们来说都过于简单了,于是他们向 Z博士请教,Z 博士拿出 ...

  8. POJ - 2828

    题意 输入队伍长度n 接下来n行,a,b 表示b插在队伍的a处 求队伍最后的情况 题解 刚开始并不知道要用线段树,经大佬点悟,发现最后插入的位置就是对应的a.所以可以从后往前依次插入,每次的位置pos ...

  9. CANopen--基于DS402协议的伺服电机原点回零模式实现

    硬件:Copley 驱动器ACJ-055-18+Maxon DCX-35L电机 1.原点回零方式简介: 有几种原点回零方法,每种方法建立:原点参考(限位或原点开关转换或编码器索引脉冲)运动方向以及索引 ...

  10. 使用zxing生成解析二维码

    1. 前言 随着移动互联网的发展,我们经常在火车票.汽车票.快餐店.电影院.团购网站以及移动支付等各个场景下见到二维码的应用,可见二维码以经渗透到人们生活的各个方面.条码.二维码以及RFID被人们应用 ...