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3.6.0 ,PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的。不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本,4.8.0 bate版,而PanGu分词,目前有人正在做,貌似已经做完,只是还没有测试~,Lucene升级的改变我都会加粗表示。
Lucene.net 4.8.0
https://github.com/apache/lucenenet
PanGu分词(可以直接使用的)
https://github.com/SilentCC/Lucene.Net.Analysis.PanGu
JIEba分词(可以直接使用的)
https://github.com/SilentCC/JIEba-netcore2.0
Lucene.net 4.8.0 和之前的Lucene.net 3.6.0 改动还是相当多的,这里对自己开发过程遇到的问题,做一个记录吧,希望可以帮到和我一样需要升级Lucene.net的人。我也是第一次接触Lucene ,也希望可以帮助初学Lucene的同学。
一,Analyzer 中的TokenStream
1.TokenSteam的产生
在这篇博文中,其实已经介绍了TokenStream 是怎么产生的:
http://www.cnblogs.com/dacc123/p/8035438.html
在Analyzer 中,同一个线程上的所有Analyzer实例都是共用一个TokenStream,而实现如此都是因为Analyzer类中 storedValue 是全局共用的,获取TokenStream的方法是由reuseStrategy 类提供的,TokenStream 继承自AttributeSource
那么TokenStream的作用什么呢?
2.TokenSteam的使用
TokenStream 实际上是由一系列Token(分词)组合起来的序列,这里仅仅介绍如何通过TokenStream获得分词的信息。TokenStream的工作流程:
1. 创建TokenStream
2.TokenStream.Reset()
3.TokenStream.IncrementToken()
4.TokenStream.End();
5.TokenStream.Dispose() //Lucene 4.8.0中已经取消了Close(),只有Dispose()
在执行:
_indexWriter.AddDocument(doc)
之后,IndexWriter则会调用初始化时创建的Analyzer,也即IndewWriterConfig()中的Analyzer参数。这里以PanGu分词为例子。
调用分词器,首先会执行CreateComponents()函数,创建一个TokenStreamComponents,这也是为什么所有自定义,或者外部的分词器如果继承Analyzer,必须要覆写CreateComponents()函数:
protected override TokenStreamComponents CreateComponents(string fieldName, TextReader reader)
{
var result = new PanGuTokenizer(reader, _originalResult, _options, _parameters);
var finalStream = (TokenStream)new LowerCaseFilter(LVERSION.LUCENE_48, result); finalStream.AddAttribute<ICharTermAttribute>();
finalStream.AddAttribute<IOffsetAttribute>(); return new TokenStreamComponents(result, finalStream);
}
可以看到在这个CreateComponents函数中,我们可以初始化创建自己想要的Tokenizer和TokenStream。TokenStreamComponents是Lucene4.0中才有的,一个TokenStreamComponents是由Tokenizer和TokenStream组成。
在初始化完TokenStream 之后我们可以添加属性Attribute 到TokenStream中:
finalStream.AddAttribute<ICharTermAttribute>();
finalStream.AddAttribute<IOffsetAttribute>();
2.1 AttributeSource的介绍
上面说到TokenStream 继承自AttributeSource , finalStream.AddAttribute<ICharTermAttribute> 真是调用了父类AttributeSource的方法AddAttribute<T>() ,所以AttributeSoucre是用来给TokenStream添加一系列属性的,这是Lucene4.8.0中AttributeSource中AddAttribute的源码:
public T AddAttribute<T>()
where T : IAttribute
{
var attClass = typeof(T);
if (!attributes.ContainsKey(attClass))
{
if (!(attClass.GetTypeInfo().IsInterface && typeof(IAttribute).IsAssignableFrom(attClass)))
{
throw new ArgumentException("AddAttribute() only accepts an interface that extends IAttribute, but " + attClass.FullName + " does not fulfil this contract.");
}
//正真添加Attribute的函数,而创造Attribute实例则是通过AttributeSource中的
//private readonly AttributeFactory factory;
AddAttributeImpl(this.factory.CreateAttributeInstance<T>());
} T returnAttr;
try
{
returnAttr = (T)(IAttribute)attributes[attClass].Value;
}
#pragma warning disable 168
catch (KeyNotFoundException knf)
#pragma warning restore 168
{
return default(T);
}
return returnAttr;
}
2.2 Attribute介绍
上面介绍了AttributeSource 给TokenStream添加属性Attribute ,其实Attribute就是你需要获得的分词的属性。
比如:上面写到的 ICharTermAttribute 继承自CharTermAttribute 表示的是分词内容;
IOffsetAttribute 继承自 OffsetAttribute 表示的是分词起始位置和结束位置;
类似的还有 IFlasAttribute , IKeywordAttribute,IPayloadAttribute,IPositionIncrementAttribute,IPositionLengthAttribute,ITermToBytesRefAttribute,ITypeAttribute
我们再看Token(分词)类的源码:
public class Token : CharTermAttribute, ITypeAttribute, IPositionIncrementAttribute, IFlagsAttribute, IOffsetAttribute, IPayloadAttribute, IPositionLengthAttribute
其实Token(分词),是继承这些Attribute,也就是说分词是由这些属性组成的,所以就可以理解为什么在TokenStream中添加Attributes。
再回到之前,再初始化TokenStream 和添加完属性之后,必须执行TokenStream的Reset(),才可继续执行TokenStream.IncrementToken().
Reset()函数实际上在TokenStream创建和使用之后进行重置,因为我们之前说过,在Analyzer中所有实例是共用一个TokenStream的所以在TokenStream被使用过一次后,需要Reset() 以清除上次使用的信息,重新给下一个需要分词的text使用。
而IncrementToken实际的作用则是在遍历TokenStream 中的Token,类似于一个迭代器。
public sealed override bool IncrementToken()
{
ClearAttributes();
Token word = Next();
if (word != null)
{
var buffer = word.ToString();
termAtt.SetEmpty().Append(buffer);
offsetAtt.SetOffset(word.StartOffset, word.EndOffset);
typeAtt.Type = word.Type;
return true;
}
End();
this.Dispose();
return false;
}
直到返回的false ,表示分词已经遍历完了,这个时候调用End() 和Dispose() 来注销这个TokenStream。在这个过程中,TokenStream是可以被使用多次的,比如我写入索引的时候,加入两个Field :
new Field("title","xxxx")
new Field("content","xxxxx")
对这个两个域进行分词,TokenStream创建之后,会先对title进行分词,遍历。然后执行Reset(),再对content进行分词,遍历。直到所有要分词的域都遍历过了。才会执行End()和Dispose()函数进行销毁。
二,问题:搜索不到内容
在迁移的过程中,突然出现了搜索不到内容的bug,经过调试,发现写索引的时候,对文本的分词都是正确。这里要提一点,分词(Token) 和 Term的区别 ,term是最小的搜索的单位,就是每个词语,比如“我是搞IT的”,那么,经过分词 “我”,“是”,“搞”,“IT” 这些都是term,而这些分词的具体信息,比如起始位置信息,都包含在Token当中,在Lucene2.9中之后,已经不推荐用Token(分词),而直接用Attribute表示这些term的属性
后来发现写索引的时候正常,但是在搜索的时候,获取搜索关键词是,利用自己写的TokenStream获取分词信息出了错。
tokenStream.Reset();
//ItermAttribute在Lucene4.8.0中已经替换为CharTermAttribute
while (tokenStream.IncrementToken())
{ var termAttr = tokenStream.GetAttribute<ICharTermAttribute>();
var str = new string(termAttr.Buffer, , termAttr.Buffer.Length);
var positionAttr = tokenStream.GetAttribute<IOffsetAttribute>();
var start = positionAttr.StartOffset;
var end = positionAttr.EndOffset;
yield return new Token() { EndPosition = end, StartPosition = start, Term = str };
}
termAttr.Buffer 是字节数组,而termAttr.Buffer.Length 是字节数组的长度,是固定。而termAttr.Length 是字节数组中实际元素的长度,是不一样的。我那样写会导致得到term字节信息是 [69,5b,23,/0,/0,/0,/0,/0,/0,/0] 因为长度填错了,所以后面自动填充/0,这样自然搜索不到,改成termAttr.Length就可以了。
这里在提一下在Lcuene.net 4.0中新增了BytesRef 类,表示term的字节信息,以后会介绍道
Lucene.net(4.8.0) 学习问题记录二: 分词器Analyzer中的TokenStream和AttributeSource的更多相关文章
- 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 ...
- Lucene.net(4.8.0) 学习问题记录五: JIEba分词和Lucene的结合,以及对分词器的思考
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 ...
- Lucene.net(4.8.0) 学习问题记录六:Lucene 的索引系统和搜索过程分析
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 ...
- 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 ...
- Lucene.net(4.8.0) 学习问题记录三: 索引的创建 IndexWriter 和索引速度的优化
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 ...
- Lucene.net(4.8.0) 学习问题记录四: IndexWriter 索引的优化以及思考
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 ...
- 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 ...
- ElasticSearch7.3 学习之倒排索引揭秘及初识分词器(Analyzer)
一.倒排索引 1. 构建倒排索引 例如说有下面两个句子doc1,doc2 doc1:I really liked my small dogs, and I think my mom also like ...
- lucene版本升级到4.6.0以上之后使用ik分词器遇到的问题
在将lucene core版本从4.5.1升级到4.7.0后,如下代码使用ik分词器报错 IKAnalyzer analyzer = new IKAnalyzer(true); StringReade ...
随机推荐
- YiShop_商城系统如何做好口碑营销
口碑营销是指企业在品牌建立过程中,通过客户间的相互交流将自己的产品信息或者品牌传播开来.口碑是目标,营销是手段,产品是基石.那么,商城系统如何做好口碑营销呢? 下面由YiShop小编带你了解一下:1 ...
- SQL基础教程读书笔记-1
查询基础 2.2 算数运算符和比较运算符 2.2.1算数运算符 + - * / 需要注意NULL 5 + NULL 10 - NULL 1 * NULL 4 / NULL NULL / 9 NULL ...
- 转自知乎-wifi破解
上点python有意思的代码. 环境准备 python2.7 pywifi模块 字典 清除系统中的任何wifi连接记录 导入模块 这里用的模块就这三个 pywifi的_wifiutil_linux.p ...
- C#复习资料
C#期末考试复习题 一.单项选择题(每小题2分,共20分) 1.在类作用域中能够通过直接使用该类的( )成员名进行访问. A. 私有 B. 公用 C. 保护 D. 任 ...
- 微软Azure云计算服务主导全球
10月20日,微软首席运行官(CEO)纳德拉(Satya Nadella)在美国旧金山对外宣布:将在澳大利亚建设数据中心.同一时候与大型IT企业美国戴尔和分散式处理系统服务商美国Cloudera等展开 ...
- node.js之路由,中间件,ge请求和post请求的参数
一.路由 1.什么是路由 服务器需要根据不同的URL或请求来执行不一样的操作,我们可以通过路由来实现这个步骤 2.实现路由的方法 2.1.get请求访问网址时,做什么事 1 app.get(" ...
- UI性能优化
我的思路 在移动设备上打开UI界面卡顿,等待时间长,页面白块,等等体验是很不好的.本文记录我在工作中解决UI卡顿的方法. 我主要从以下方面入手 资源量 界面打开做的操作 界面自身的逻辑 IO的读写(包 ...
- effective java笔记之java服务提供者框架
博主是一名苦逼的大四实习生,现在java从业人员越来越多,面对的竞争越来越大,还没走出校园,就TM可能面临失业,而且对那些增删改查的业务毫无兴趣,于是决定提升自己,在实习期间的时间还是很充裕的,期间自 ...
- springCloud项目练习
1.https://gitee.com/xfdm/FCat angular4.springcloud开源实战项目:FCat项目(springcloud.mybatis.redis.angular4)是 ...
- python爬虫入门学习
近期写的一个爬虫的Demo,只是简单的用了几个函数.实现了简单的爬取网页的功能(以途牛为例). import urllib2 import re import urlparse import robo ...