springboot 使用IK Analyzer中的分词功能处理String

Spring Boot 中可以利用 IK Analyzer 进行分词处理 String。IK Analyzer 是一款开源的 Java 分词工具包，它基于 Lucene 的 ik-analysis 模块，提供了丰富的中文文本分析能力。要在 Spring Boot 应用中集成这个分词功能，你需要做以下几个步骤：

1. 添加依赖：首先，在你的 `pom.xml` 文件中添加 IK Analyzer 的依赖，例如：

<dependency>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
    <version>8.10.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId>
    <artifactId>caffeine</artifactId>
    <version>2.9.2</version>
</dependency>

这里引入了 Caffeine 缓存库，因为 IK Analyzer 需要缓存词典。

2. 加载词典：IK Analyzer 需要预先加载词典文件，通常是以 `.txt` 格式存储的。你可以将词典文件放在项目的资源目录下，并通过代码读取。

3. 创建分词器：在服务初始化或者需要的地方，创建一个 `Analyzer` 对象，然后实例化 `IKTokenizer` 分词器：

import org.apache.lucene.analysis.cn.smart.IKSmartTokenizer;

public class MyService {
    private Analyzer analyzer = new Analyzer() {
        @Override
        protected TokenStreamComponents createComponents(String fieldName) {
            return new TokenStreamComponents(new IKSmartTokenizer());
        }
    };

    public List<String> tokenize(String text) {
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new StringReader(text))) {
            CharTermAttribute termAtt = analyzer.tokenStream("field", reader).addAttribute(CharTermAttribute.class);
            analyzer.reset(reader);
            
            List<String> tokens = new ArrayList<>();
            while (analyzer.incrementToken()) {
                tokens.add(termAtt.toString());
            }

            return tokens;
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}

4. 调用 `tokenize` 方法：传递待分词的字符串给 `tokenize` 方法，它会返回一个包含分词结果的列表。