使用Lucene优化中文分词与站内检索实践

"该资源是一个基于Lucene的站内检索实现项目，名为T_Search，包含lucene\data和lucene\index两个子目录。MIndexer.java文件是用于创建索引的关键代码，它使用Paoding Analyzer进行中文分词，并通过IndexWriter在指定目录下构建索引。项目还涉及到文件的遍历和索引优化。" 在这个项目中，`lucene\data`目录存储了需要被索引的文件，如`.txt`和`.pdf`等。而`lucene\index`则是索引存储的位置。`MIndexer.java`的主要方法是`createIndex()`，它负责整个索引的生成过程。 首先，代码第5行引入了`PaodingAnalyzer`，这是一个专门处理中文分词的Analyzer，相比Lucene默认的分词器，它在处理中文文本时通常能提供更好的效果，因为它考虑到了中文语言的特性，如词语的边界识别和常用词汇的处理。 接着，在第8行，通过`IndexWriter`实例化创建索引，指定了索引存储的路径（"E:\\lucene\\index"）以及分词器（`analyzer`）。`true`参数表示如果索引已存在，则删除旧索引并重建，`IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED`则意味着字段长度不受限制。 在第10行的`indexDocs(writer, newFile("E:\\lucene\\data"))`调用中，项目开始遍历并索引`lucene\data`目录下的所有文件。这个递归过程在`indexDocs()`方法中实现，它会处理每个文件或子目录。对于文件，如果可以读取且文件名以特定后缀结尾（如`.txt`），则将其内容添加到索引。对于目录，它会递归处理其中的所有文件。 在索引创建完成后，第11行的`writer.optimize()`对索引进行优化，以提高后续搜索的效率。最后，`writer.close()`关闭索引写入器，确保所有更改被保存。 这个项目展示了如何利用Lucene进行站内检索，包括创建索引、使用特定的中文分词器以及优化索引的过程。对于希望理解Lucene工作原理，或者需要构建自己的全文搜索引擎的开发者来说，这是一个有价值的参考资源。