使用ICTCLAS进行Lucene中文分词实践
本文介绍如何将Apache Lucene与中文分词技术结合,特别是使用ICTCLAS分词器进行中文文本处理。 在Java编程环境中,Apache Lucene是一个强大的全文搜索引擎库,它提供了对文本数据的索引和搜索功能。然而,由于Lucene默认不支持中文分词,因此在处理中文文本时,我们需要集成第三方的中文分词工具。这里提到的ICTCLAS(北京大学信息科学技术学院中文分词系统)是一个广泛使用的开源中文分词系统,能够高效地进行中文文本的分词处理。 为了将Lucene与ICTCLAS结合,我们首先创建一个自定义的`Analyzer`类,这个类继承自Lucene的`Analyzer`。`Analyzer`在Lucene中是用于分析输入的文本,将其转换为可被索引的Token流的关键组件。 在示例代码中,`ICTCLASAnalyzer`类初始化了ICTCLAS分词器,并设置了相关参数。`ICTCLAS50`对象的构造函数用于实例化分词器,然后调用`ICTCLAS_Init`方法进行初始化,传入的是配置文件的路径。如果初始化失败,程序会打印"InitFail!"并退出。 接着,`ICTCLAS_SetPOSmap`方法设置词性标注模式,这里的参数2表示使用简化的词性标注。这个词性标注可以用于后续的文本分析和处理,例如情感分析或关键词提取。 在用户字典的处理部分,`ICTCLAS_ImportUserDictFile`方法用于导入自定义的用户字典,这样分词器在处理文本时可以考虑这些自定义词汇。`usrdirb`是用户字典文件路径的字节数组形式,调用该方法后返回导入的词汇数量。 一旦初始化完成,`ICTCLASAnalyzer`类提供了`tokenizeReader`方法,该方法接收一个`Reader`对象,将其转换为分词结果的`List<String>`。这个方法内部可能使用`Tokenizer`来创建Token流,然后通过ICTCLAS分词器进行分词,将分词结果添加到列表中。 通过这种方式,我们可以利用Lucene的索引和搜索能力,配合ICTCLAS的中文分词功能,构建一个能够处理中文文本的全文搜索引擎。这样的系统能够有效地处理和检索中文信息,对于需要处理大量中文文本的应用场景,如新闻网站、论坛或者文档搜索引擎,具有很高的实用价值。
import java.io.IOException;
import java.io.Reader;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.Tokenizer;
import ICTCLAS.I3S.AC.ICTCLAS50;
public class ICTCLASAnalyzer extends Analyzer {
private ICTCLAS50 icta;
private volatile boolean initialized = false;
public ICTCLASAnalyzer() throws UnsupportedEncodingException {
icta = new ICTCLAS50();
String initPath=".";
// 初始化
if (icta.ICTCLAS_Init(initPath.getBytes("GB2312")) == false) {
System.out.println("Init Fail!");
return;
}
// 设置词性标注集(0 计算所二级标注集,1 计算所一级标注集,2 北大二级标注集,3 北大一级标注集)
icta.ICTCLAS_SetPOSmap(2);
int nCount = 0;
String usrdir = "userdict.txt"; // 用户字典路径
byte[] usrdirb = usrdir.getBytes();// 将string转化为byte类型
// 导入用户字典,返回导入用户词语个数第一个参数为用户字典路径,第二个参数为用户字典的编码类型
nCount = icta.ICTCLAS_ImportUserDictFile(usrdirb, 0);
//System.out.println("导入用户词个数" + nCount);
initialized = true;
}
public List<String> tokenizeReader(Reader reader) {
List<String> result = new ArrayList<String>(1000);
try {
StringBuffer contentbuffer = new StringBuffer();
char[] temp = new char[1024];
int size = 0;
while ((size = reader.read(temp, 0, 1024)) != -1) {
String tempstr = new String(temp, 0, size);
contentbuffer.append(tempstr); }
byte nativeBytes[] = icta.ICTCLAS_ParagraphProcess(contentbuffer.toString().getBytes("GB2312"), 2, 1);
String nativeStr = new String(nativeBytes, 0, nativeBytes.length, "GB2312");
System.out.println("分词结果: " + nativeStr);
//进行词用词过滤
String[] terms=nativeStr.split("\\s+");
int pos;
String term,type;
for (String string : terms) {
pos=string.lastIndexOf('/');
if(pos==-1)continue;
term=string.substring(0,pos);
type=string.substring(pos+1, string.length());
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