包的功能package lk_demo.lucene_demo; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; import org.apache.lucene.analysis.core.StopAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute; import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer; import java.io.IOException; import java.io.StringReader;

这个包的功能主要是使用 Lucene 搜索引擎进行分词和分析文本数据。其中包含了多个分词器（Analyzer），如标准分词器（StandardAnalyzer）、停用词分词器（StopAnalyzer）和 IK 分词器（IKAnalyzer）。通过调用不同的分词器，可以对文本数据进行不同的分词和分析处理。具体来说，可以将文本数据传入 Analyzer 对象中，然后使用 TokenStream 获取分词后的词汇流，最后将每个词汇通过 CharTermAttribute 属性进行访问和处理。

相关问题

org.apache.lucene.analysis.TokenStream maven

org.apache.lucene:lucene-analyzers-common 包含了 Lucene 的分词器，其中就包括了 TokenStream。你可以在 Maven 中添加以下依赖来使用：

<dependency>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
    <version>8.9.0</version>
</dependency>

请注意，版本号可能需要根据你的需求进行修改。此外，还需要将该依赖项添加到你的 Java 代码中，例如：

Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(null, new StringReader("your input text"));

这里使用了标准分词器 StandardAnalyzer，你也可以选择其他分词器。`analyzer.tokenStream(null, new StringReader("your input text"))` 返回了一个 TokenStream 实例，你可以通过它来获取分词后的结果。

org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer maven

你可以通过以下 Maven 依赖来引入 IKAnalyzer：

<dependency>
    <groupId>org.wltea</groupId>
    <artifactId>analyzer</artifactId>
    <version>IK-Analyzer-2012FF</version>
</dependency>

注意，这里使用的是 IKAnalyzer 的 2012FF 版本。你也可以根据自己的需求选择其他版本。