TokenStream是一个能在被调用后产生语汇单元流的类,但是 TokenStream 类有两个不同的类型:Tokenizer 类和 TokenFilter 类.这两个类都是从抽象类TokenStream类继承而来. Tokenizer 对象通过Java.io.Reader 对象读取字符创建语汇单元,而TokenFilter 类则负责处理输入的语汇单元,然后通过新增.删除或者修改属性的方式来产生新的语汇单元. 当分词器从tokenStream 方法或者 reusableTokenStream…

  lucene中的TokenStream,TokenFilter之间关系   TokenStream是一个能够在被调用后产生语汇单元序列的类,其中有两个类型:Tokenizer和TokenFilter,两者的不同在于TokenFilter中包含了一个TokenStream作为input,该input仍然可以为一种TokenFilter进行递归封装,是一种组合模式:而Tokenzier接受一个Reader对象读取字符并创建语汇单元,TokenFilter负责处理输入的语汇单元,通过新增.删除或者…

TokenStream extends AttributeSource implements Closeable: incrementToken,end,reset,close Tokenizer直接继承至TokenStream,其输入input是一个reader TokenFilter也直接继承TokenStream,但input是一个TokenStream. TokenStreamComponents事实上是将tokenizer和tokenfilter包装起来的(也能够仅仅是tokenize…

Analyzer包含两个核心组件,Tokenizer以及TokenFilter.两者的区别在于,前者在字符级别处理流,而后者则在词语级别处理流.Tokenizer是Analyzer的第一步,其构造函数接收一个Reader作为参数,而TokenFilter则是一个类似的拦截器,其参数可以是TokenStream.Tokenizer. Tokenizer的类结构图: 各类的介绍: 1.Tokenizer 输入为Reader的TokenStream,其子类必须实现incrementToken()函数,…

对于文本,solr在建立索引和搜索的时候需要对其做一定的处理(比如英文要去掉介词.转成小写.单词原形化等,中文要恰当地要分词).这些工作,一般由Analyzers.Tokenizers.和Filter来实现.这三个东东配置在fieldType中.下面分别介绍一下 1.analyzer:告诉solr在建立索引和搜索的时候,如何处理text类型的内容,比如要不要去掉“a”.去掉介词.去掉复数,要不要全部变成小写等等……它在schema.xml文件中配置,可以直接指定一个类给它:也可以由tokeniz…

Analyzer,或者说文本分析的过程,实质上是将输入文本转化为文本特征向量的过程.这里所说的文本特征,可以是词或者是短语.它主要包括以下四个步骤: 1.分词,将文本解析为单词或短语 2.归一化,将文本转化为小写 3.停用词处理,去除一些常用的.无意义的词 4.提取词干,解决单复数.时态语态等问题 Lucene Analyzer包含两个核心组件,Tokenizer以及TokenFilter.两者的区别在于,前者在字符级别处理流,而后者则在词语级别处理流.Tokenizer是Analyzer的第一…

Solr 是一种可供企业使用的.基于 Lucene 的搜索服务器,它支持层面搜索.命中醒目显示和多种输出格式.在这篇分两部分的文章中,Lucene Java™ 的提交人 Grant Ingersoll 将介绍 Solr 并向您展示如何轻松地将其表现优异的全文本搜索功能加入到 Web 应用程序中. 一旦用户需要某种信息,就可以立即搜索到这些信息,这种要求再也不是可有可无的了.随着 Google 和类似的复杂搜索引擎的出现,用户希望得到高质量的搜索结果,帮助他们快速.轻易地找到所需的信息.经理对您的…

一.Lucene简介 1.1 Lucene是什么? Lucene是Apache基金会jakarta项目组的一个子项目: Lucene是一个开放源码的全文检索引擎工具包,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分语种文本分析引擎: Lucene并不是一个完整的全文检索引擎,仅提供了全文检索引擎架构,但仍可以作为一个工具包结合各类插件为项目提供部分高性能的全文检索功能: 现在常用的ElasticSearch.Solr等全文搜索引擎均是基于Lucene实现的. 1.2 Lucene的使用场景 适用于需要数据…

转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1348033848724.html Lucene的分析过程 回顾倒排索引的构建 收集待建索引的原文档(Document) 将原文档传给词条化工具(Tokenizer)进行文本词条化 将第二步得到的词条(Token)传给语言分析工具(Linguistic modules)进行语言学预处理,得到词项(Term) 将得到的词项(Term)传给索引组件(Indexer),建立倒排索引 注:详细文档->倒排索引的理论过程见…

1.全文索引相对于顺序扫描的优势:一次索引,多次使用 2.创建索引的步骤:(1)要索引的原文档 (2)将原文档传给分词组件(Tokenizer)分词组件会做如下事情:(此过程称为Tokenize)a.将文档分成一个一个的单词b.去除标点符号c.去除停词(Stop Word)  **停词就是语句中无意义的词汇,英语中比如 the is of  每一种分词组件(Tokenize)都有一个停词集合经过分词组件分词后得到的结果称为(词元)Token (3).将得到的词元传给语言处理组件(Linguist…