Apache Lucene 5.x 集成中文分词库 IKAnalyzer

前面写过 Apache Lucene 5.x版本 示例，为了支持中文分词，我们可以使用中文分词库
IKAnalyzer。

由于IKAnalyzer使用的是4.x版本的Analyzer接口，该接口和5.x版本不兼容，因此，如果想要在5.x版本中使用IKAnalyzer，我们还需要自己来实现5.x版本的接口。

通过看源码，发现需要修改两个接口的类。

第一个是Tokenizer接口，我们写一个IKTokenizer5x：

/**
 * 支持5.x版本的IKTokenizer
 *
 * @author liuzh
 */
public class IKTokenizer5x extends Tokenizer {
    private IKSegmenter _IKImplement;
    private final CharTermAttribute termAtt = (CharTermAttribute)this.addAttribute(CharTermAttribute.class);
    private final OffsetAttribute offsetAtt = (OffsetAttribute)this.addAttribute(OffsetAttribute.class);
    private final TypeAttribute typeAtt = (TypeAttribute)this.addAttribute(TypeAttribute.class);
    private int endPosition;

    public IKTokenizer5x() {
        this._IKImplement = new IKSegmenter(this.input, true);
    }

    public IKTokenizer5x(boolean useSmart) {
        this._IKImplement = new IKSegmenter(this.input, useSmart);
    }

    public IKTokenizer5x(AttributeFactory factory) {
        super(factory);
        this._IKImplement = new IKSegmenter(this.input, true);
    }

    public boolean incrementToken() throws IOException {
        this.clearAttributes();
        Lexeme nextLexeme = this._IKImplement.next();
        if(nextLexeme != null) {
            this.termAtt.append(nextLexeme.getLexemeText());
            this.termAtt.setLength(nextLexeme.getLength());
            this.offsetAtt.setOffset(nextLexeme.getBeginPosition(), nextLexeme.getEndPosition());
            this.endPosition = nextLexeme.getEndPosition();
            this.typeAtt.setType(nextLexeme.getLexemeTypeString());
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }

    public void reset() throws IOException {
        super.reset();
        this._IKImplement.reset(this.input);
    }

    public final void end() {
        int finalOffset = this.correctOffset(this.endPosition);
        this.offsetAtt.setOffset(finalOffset, finalOffset);
    }
}

该类只是在IKTokenizer基础上做了简单修改，和原方法相比修改了public
IKTokenizer(Reader in, boolean useSmart)这个构造方法，不在需要Reader参数。

另一个接口就是Analyzer的IKAnalyzer5x:

/**
 * 支持5.x版本的IKAnalyzer
 *
 * @author liuzh
 */
public class IKAnalyzer5x extends Analyzer {

    private boolean useSmart;

    public boolean useSmart() {
        return this.useSmart;
    }

    public void setUseSmart(boolean useSmart) {
        this.useSmart = useSmart;
    }

    public IKAnalyzer5x() {
        this(false);
    }

    public IKAnalyzer5x(boolean useSmart) {
        this.useSmart = useSmart;
    }

    @Override
    protected TokenStreamComponents createComponents(String fieldName) {
        IKTokenizer5x _IKTokenizer = new IKTokenizer5x(this.useSmart);
        return new TokenStreamComponents(_IKTokenizer);
    }
}

这个类的接口由 
protected TokenStreamComponents createComponents(String fieldName, Reader in) 
变成了 
protected TokenStreamComponents createComponents(String fieldName)

方法的实现中使用了上面创建的IKTokenizer5x。

定义好上面的类后，在Lucene中使用IKAnalyzer5x即可。

针对IKAnalyzer5x我们写个简单测试：

/**
 * IKAnalyzer5x 测试
 *
 * @author liuzh
 */
public class IKAnalyzer5xTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Analyzer analyzer = new IKAnalyzer5x(true);
        TokenStream ts = analyzer.tokenStream("field",
                new StringReader(
                    "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4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。从3.0版本开始，" +
                    "IK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。在2012版本中，" +
                    "IK实现了简单的分词歧义排除算法，" +
                    "标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。"));

        OffsetAttribute offsetAtt = ts.addAttribute(OffsetAttribute.class);
        try {
            ts.reset();
            while (ts.incrementToken()) {
                System.out.println(offsetAtt.toString());
            }
            ts.end();
        } finally {
            ts.close();
        }
    }
}

输出结果:

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

由于结果较长，省略后面的输出内容。