IK Analyzer 3.0 中文分词器 - Lucene索引


1.IK Analyzer 3.0介绍

IK Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IK Analyzer 3.0则发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。 

1.1 IK Analyzer 3.0结构设计


1.2 IK Analyzer 3.0特性

采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有50万字/秒的高速处理能力。（IK3.1以上版本已优化至65万字/秒） 采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。 优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义 针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser(作者吐血 推荐)；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。



1.3 分词效果示例

文本原文1:
IK-Analyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了3个大版本。 
分词结果:
ik-analyzer | 是 | 一个 | 一 | 个 | 开源 | 的 | 基于 | java | 语言 | 开发 |  的 | 轻量级 | 量级 | 的 | 中文 | 分词 | 工具包 | 工具 |  从  | 2006 | 年 | 12 | 月 | 推出 | 1.0  | 版 | 开始 | ikanalyzer | 已经 |  推出 | 出了 |  3  |  个大 |  个 | 版本 

文本原文2:
永和服装饰品有限公司 
分词结果:
永和 | 和服 | 服装 | 装饰品 | 装饰 | 饰品 | 有限 |  公司 

文本原文3:
作者博客：linliangyi2007.javaeye.com   电子邮件：linliangyi2005@gmail.com 
分词结果:
作者 | 博客 |  linliangyi2007.javaeye.com |  2007 |  电子邮件 |  电子 |  邮件 |  地址 |  linliangyi2005@gmail.com |  2005 

2.使用指南

2.1下载地址
GoogleCode开源项目 ：http://code.google.com/p/ik-analyzer/
GoogleCode SVN下载：http://ik-analyzer.googlecode.com/svn/trunk/

2.2安装部署
IK Analyzer安装包包含： 
1. 《IKAnalyzer中文分词器V3.0使用手册》（即本文档） 
2. IKAnalyzer3.0GA.jar 
3. IKAnalyzer.cfg.xml 
它的安装部署十分简单，将IKAnalyzer3.0GA.jar部署于项目的lib目录中；IKAnalyzer.cfg.xml文件放置在代码根目录（对于web项目，通常是WEB-INF/classes目录，同hibernate、log4j等配置文件相同）下即可。 


2.3 Lucene用户快速入门

代码样例

Java代码

/**    * IK Analyzer Demo    * @param args    */   import java.io.IOException;       import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;    import org.apache.lucene.document.Document;    import org.apache.lucene.document.Field;    import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;    import org.apache.lucene.index.IndexWriter;    import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;    import org.apache.lucene.search.Query;    import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;    import org.apache.lucene.search.TopDocs;    import org.apache.lucene.store.Directory;    import org.apache.lucene.store.LockObtainFailedException;    import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;    //引用IKAnalyzer3.0的类    import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;    import org.wltea.analyzer.lucene.IKQueryParser;    import org.wltea.analyzer.lucene.IKSimilarity;       /**    * @author linly    *    */   public class IKAnalyzerDemo {                public static void main(String[] args){            //Lucene Document的域名            String fieldName = "text";             //检索内容            String text = "IK Analyzer是一个结合词典分词和文法分词的中文分词开源工具包。它使用了全新的正向迭代最细粒度切分算法。";                        //实例化IKAnalyzer分词器            Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();                                 Directory directory = null;            IndexWriter iwriter = null;            IndexSearcher isearcher = null;            try {                //建立内存索引对象                directory = new RAMDirectory();                  iwriter = new IndexWriter(directory, analyzer, true , IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED);                Document doc = new Document();                doc.add(new Field(fieldName, text, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));                iwriter.addDocument(doc);                iwriter.close();                                //实例化搜索器                   isearcher = new IndexSearcher(directory);                           //在索引器中使用IKSimilarity相似度评估器                isearcher.setSimilarity(new IKSimilarity());                                String keyword = "中文分词工具包";                                //使用IKQueryParser查询分析器构造Query对象                Query query = IKQueryParser.parse(fieldName, keyword);                                //搜索相似度最高的5条记录                TopDocs topDocs = isearcher.search(query , 5);                System.out.println("命中：" + topDocs.totalHits);                //输出结果                ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;                for (int i = 0; i < topDocs.totalHits; i++){                    Document targetDoc = isearcher.doc(scoreDocs[i].doc);                    System.out.println("内容：" + targetDoc.toString());                }                                       } catch (CorruptIndexException e) {                e.printStackTrace();            } catch (LockObtainFailedException e) {                e.printStackTrace();            } catch (IOException e) {                e.printStackTrace();            } finally{                if(isearcher != null){                    try {                        isearcher.close();                    } catch (IOException e) {                        e.printStackTrace();                    }                }                if(directory != null){                    try {                        directory.close();                    } catch (IOException e) {                        e.printStackTrace();                    }                }            }        }    }  

 
执行结果：
命中：1 
内容：Document<stored/uncompressed,indexed,tokenized<text:IK Analyzer是一个结合词典分词和文法分词的中文分词开源工具包。它使用了全新的正向迭代最细粒度切分算法。>> 


2.4 关键API说明

 类org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzerl
说明：IK分词器的主类，是IK分词器的Lucene Analyzer类实现。 
该类使用方法请参考 “代码样例”章节 

 类org.wltea.analyzer.lucene.IKQueryParserl
 publicn static Query parse(String field , String query) throws IOException 
说明：单条件,单Field查询分析 
参数1 ：String field,  查询的目标域名称 
参数2 ：String query , 查询的关键字 
返回值：构造一个单条件,单Field查询器 

 public static Queryn parseMultiField(String[] fields , String query) throws IOException 
说明：多Field,单条件查询分析 
参数1 ：String[] fields,  多个查询的目标域名称的数组 
参数2 ：String query , 查询的关键字 
返回值：构造一个多Field,单条件的查询器 

 public static Queryn parseMultiField(String[] fields , String query ,  BooleanClause.Occur[] flags) throws IOException 
说明：多Field,单条件,多Occur查询分析 
参数1 ：String[] fields,  多个查询的目标域名称的数组 
参数2 ：String query , 查询的关键字 
参数3 ：BooleanClause.Occur[] flags ， 查询条件的组合方式（Or/And） 
返回值：构造一个多Field,单条件,多Occur的查询器 

 publicn static Query parseMultiField(String[] fields , String[] queries) throws IOException 
说明：多Field，多条件查询分析 
参数1 ：String[] fields,  多个查询的目标域名称的数组 
参数2 ：String[] queries , 对应多个查询域的关键字数组 
返回值：构造一个多Field，多条件的查询器 

n public static Query parseMultiField(String[] fields , String[] queries , BooleanClause.Occur[] flags) throws IOException 
说明：多Field,多条件,多Occur查询 
参数1 ：String[] fields,  多个查询的目标域名称的数组 
参数2 ：String[] queries , 对应多个查询域的关键字数组 
参数3 ：BooleanClause.Occur[] flags ， 查询条件的组合方式（Or/And） 
返回值：构造一个多Field, 多条件, 多Occur的查询器 

l类org.wltea.analyzer.lucene.IKSimilarity
说明： IKAnalyzer 的相似度评估器。该类重载了DefaultSimilarity的coord方法，提高词元命中个数在相似度比较中的权重影响，即，当有多个词元得到匹配时，文档的相似度将提高。 
该类使用方法请参考 “代码样例”章节 

l类org.wltea.analyzer.IKSegmentation
说明： 这是IK分词器的核心类。它是真正意义上的分词器实现。IKAnalyzer的3.0版本有别于之前的版本，它是一个可以独立于Lucene的Java分词器实现。当您需要在Lucene以外的环境中单独使用IK中文分词 组件时，IKSegmentation正是您要找的。 
 public Lexeme next() throws IOExceptionn 
说明：读取分词器切分出的下一个语义单元，如果返回null，表示分词器已经结束。 
返回值：Lexeme 语义单元对象，即相当于Lucene的词元对象Token 

l类org.wltea.analyzer.Lexeme
说明： 这是IK分词器的语义单元对象，相当于Lucene中的Token词元对象。由于3.0版本被设计为独立于Lucene的Java分词器实现，因此它需要Lexeme来代表分词的结果。 
 public int getBeginPosition()n 
说明：获取语义单元的起始字符在文本中的位置 
返回值：int ， 语义单元相对于文本的绝对起始位置 

 public int getEndPosition()n 
说明：获取语义单元的结束字符的下一个位置 
返回值：int ， 语义单元相对于文本的绝对终止位置的下一个字符位置 

 public int getLength()n 
说明：获取语义单元包含字符串的长度 
返回值：int ， 语义单元长度 = getEndPosition – getBeginPosition 

 public String getLexemeText()n 
说明：获取语义单元包含字符串内容 
返回值：String， 语义单元的实际内容，即分词的结果 


3.词表扩展

目前，IK分词器自带的主词典拥有22万左右的汉语单词量。由于作者个人的精力有限，并没有对搜集到的词库进行全范围的筛选、清理。此外，对于分词组件应用场景所涉及的领域的不同，也需要各类专业词库的支持。为此，IK分词器提供了对词典的扩充支持。 

基于API的词典扩充 
IK分词器支持使用API编程模型扩充您的词典。如果您的词典是存储与数据库中，这个方式应该对您适用。API如下： 

 类org.wltea.analyzer.dic.Dictionaryl
说明： IK分词器的词典对象。它负责中文词汇的加载，内存管理和匹配检索。 
 public static voidn loadExtendWords(List<String> extWords) 
说明：加载用户扩展的词汇列表到IK的主词典中，增加分词器的可识别词语。 
参数1：List<String> extWords ， 扩展的词汇列表 
返回值：无 

3.2基于配置的词典扩充 
IK分词器还支持通过配置IKAnalyzer.cfg.xml文件来扩充您的专有词典。 

1. 部署IKAnalyzer.cfg.xml
IKAnalyzer.cfg.xml部署在代码根目录下（对于web项目，通常是WEB-INF/classes目录）同hibernate、log4j等配置文件相同。 

2. 词典文件的编辑与部署
分词器的词典文件格式是无BOM的UTF-8编码的中文文本文件，文件扩展名不限。词典中，每个中文词汇独立占一行，使用\r\n的DOS方式换行。（注，如果您不了解什么是无BOM的UTF-8格式， 请保证您的词典使用UTF-8存储，并在文件的头部添加一空行）。您可以参考分词器源码org.wltea.analyzer.dic包下的.dic文件。 

词典文件应部署在Java的资源路径下，即ClassLoader能够加载的路径中。（推荐同IKAnalyzer.cfg.xml放在一起） 


3. IKAnalyzer.cfg.xml文件的配置

Xml代码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>   <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">      <properties>          <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>       <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典-->       <entry key="ext_dict">/mydict.dic ; /mypack/mydict2.dic ; /com/mycompany/dic/mydict3.dic ;</entry>     </properties>  


在配置文件中，用户可一次配置多个词典文件。文件名使用“;”号分隔。文件路径为相对java包的起始根路径。