以前发布过HanLP的Lucene插件,后来很多人跟我说其实Solr更流行(反正我是觉得既然Solr是Lucene的子项目,那么稍微改改配置就能支持Solr),于是就抽空做了个Solr插件出来,开源在Github上,欢迎改进。
HanLP中文分词solr插件支持Solr5.x,兼容Lucene5.x。
图1
快速上手
1、将hanlp-portable.jar和hanlp-solr-plugin.jar共两个jar放入${webapp}/WEB-INF/lib下
2、修改solr core的配置文件${core}/conf/schema.xml:
<fieldType name="text_cn" class="solr.TextField">
<analyzer type="index">
<tokenizer class="com.hankcs.lucene.HanLPTokenizerFactory" enableIndexMode="true"/>
</analyzer>
<analyzer type="query">
<!-- 切记不要在query中开启index模式 -->
<tokenizer class="com.hankcs.lucene.HanLPTokenizerFactory" enableIndexMode="false"/>
</analyzer>
</fieldType>
<!-- 业务系统中需要分词的字段都需要指定type为text_cn -->
<field name="my_field1" type="text_cn" indexed="true" stored="true"/>
<field name="my_field2" type="text_cn" indexed="true" stored="true"/>
Solr5中文分词器详细配置
对于新手来说,上面的两步可能太简略了,不如看看下面的step by step。本教程使用Solr5.2.1,理论上兼容solr5.x。
放置jar
将上述两个jar放到solr-5.2.1/server/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib目录下。如果你想自定义词典等数据,将hanlp.properties放到solr-5.2.1/server/resources,该目录也是log4j.properties等配置文件的放置位置。HanLP文档一直在说“将配置文件放到resources目录下”,指的就是这个意思。作为Java程序员,这是基本常识。
启动solr
首先在solr-5.2.1\bin目录下启动solr:
1.solr start -f
用浏览器打开http://localhost:8983/solr/#/,看到如下页面说明一切正常:
图2
创建core
在solr-5.2.1\server\solr下新建一个目录,取个名字比如叫one,将示例配置文件solr-5.2.1\server\solr\configsets\sample_techproducts_configs\conf拷贝过来,接着修改schema.xml中的默认域type,搜索
1. <fieldType name="text_general" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
2. ...
3. </fieldType>
替换为
- <!-- 默认文本类型: 指定使用HanLP分词器,同时开启索引模式。
- 通过solr自带的停用词过滤器,使用"stopwords.txt"(默认空白)过滤。
- 在搜索的时候,还支持solr自带的同义词词典。-->
- <fieldType name="text_general" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100">
- <analyzer type="index">
- <tokenizer class="com.hankcs.lucene.HanLPTokenizerFactory" enableIndexMode="true"/>
- <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" />
- <!-- 取消注释可以启用索引期间的同义词词典
- <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="index_synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="false"/>
- -->
- <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
- </analyzer>
- <analyzer type="query">
- <tokenizer class="com.hankcs.lucene.HanLPTokenizerFactory" enableIndexMode="true"/>
- <filter class="solr.StopFilterFactory" ignoreCase="true" words="stopwords.txt" />
- <filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="synonyms.txt" ignoreCase="true" expand="true"/>
- <filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
- </analyzer>
- </fieldType>
意思是默认文本字段类型启用HanLP分词器,text_general还开启了solr默认的各种filter。
solr允许为不同的字段指定不同的分词器,由于绝大部分字段都是text_general类型的,可以说这种做法比较适合新手。如果你是solr老手的话,你可能会更喜欢单独为不同的字段指定不同的分词器及其他配置。如果你的业务系统中有其他字段,比如location,summary之类,也需要一一指定其type="text_general"。切记,否则这些字段仍旧是solr默认分词器,会造成这些字段“搜索不到”。
另外,切记不要在query中开启indexMode,否则会影响PhaseQuery。indexMode只需在index中开启一遍即可,要不然它怎么叫indexMode呢。
如果你不需要solr提供的停用词、同义词等filter,如下配置可能更适合你:
1. <fieldType name="text_cn" class="solr.TextField">
2. <analyzer type="index">
3. <tokenizer class="com.hankcs.lucene.HanLPTokenizerFactory" enableIndexMode="true"/>
4. </analyzer>
5. <analyzer type="query">
6. <!-- 切记不要在query中开启index模式 -->
7. <tokenizer class="com.hankcs.lucene.HanLPTokenizerFactory" enableIndexMode="false"/>
8. </analyzer>
9. </fieldType>
10. <!-- 业务系统中需要分词的字段都需要指定type为text_cn -->
11. <field name="my_field1" type="text_cn" indexed="true" stored="true"/>
12. <field name="my_field2" type="text_cn" indexed="true" stored="true"/>
完成了之后在solr的管理界面导入这个core one:
图3
接着就能在下拉列表中看到这个core了:
图4
上传测试文档
修改好了,就可以拿一些测试文档来试试效果了。hanlp-solr-plugin代码库中的src/test/resources下有个测试文档集合documents.csv,其内容如下:
- id,title
- 1,你好世界
- 2,商品和服务
- 3,和服的价格是每镑15便士
- 4,服务大众
- 5,hanlp工作正常
代表着id从1到5共五个文档,接下来复制solr-5.2.1\example\exampledocs下的上传工具post.jar到resources目录,利用如下命令行将数据导入:
- java -Dc=one -Dtype=application/csv -jar post.jar *.csv
Windows用户的话直接双击该目录下的upload.cmd即可,Linux用户运行upload.sh。
正常情况下输出如下结果:
- SimplePostTool version 5.0.0
- Posting files to [base] url http://localhost:8983/solr/one/update using content-
- type application/csv...
- POSTing file documents.csv to [base]
- 1 files indexed.
- COMMITting Solr index changes to http://localhost:8983/solr/one/update...
- Time spent: 0:00:00.059
- 请按任意键继续. . .
同时刷新一下core one的Overview,的确看到了5篇文档:
图5
搜索文档
是时候看看HanLP分词的效果了,点击左侧面板的Query,输入“和服”试试:
图6
发现精确地查到了“和服的价格是每镑15便士”,而不是“商品和服务”这种错误文档:
图7
这说明HanLP工作良好。
要知道,不少中文分词器眉毛胡子一把抓地命中“商品和服务”这种错误文档,降低了查准率,拉低了用户体验,跟原始的MySQL LIKE有何区别?
索引模式的功能
索引模式可以对长词进行全切分,得到其中蕴含的所有词汇。比如“中医药大学附属医院”在HanLP索引分词模式下的切分结果为:
- 中0 医1 药2 大3 学4 附5 属6 医7 院8
- [0:3 1] 中医药/n
- [0:2 1] 中医/n
- [1:3 1] 医药/n
- [3:5 1] 大学/n
- [5:9 1] 附属医院/nt
- [5:7 1] 附属/vn
- [7:9 1] 医院/n
开启indexMode后,无论用户搜索“中医”“中医药”还是“医药”,都会搜索到“中医药大学附属医院”:
图8
高级配置
目前本插件支持如下基于schema.xml的配置:
图9
对于更高级的配置,HanLP分词器主要通过class path下的hanlp.properties进行配置,请阅读HanLP自然语言处理包文档以了解更多相关配置,如:
1.停用词
2.用户词典
3.词性标注
4.……
代码调用
在Query改写的时候,可以利用HanLPAnalyzer分词结果中的词性等属性,如
- String text = "*很辽阔";
- for (int i = 0; i < text.length(); ++i)
- {
- System.out.print(text.charAt(i) + "" + i + " ");
- }
- System.out.println();
- Analyzer analyzer = new HanLPAnalyzer();
- TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("field", text);
- tokenStream.reset();
- while (tokenStream.incrementToken())
- {
- CharTermAttribute attribute = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
- // 偏移量
- OffsetAttribute offsetAtt = tokenStream.getAttribute(OffsetAttribute.class);
- // 距离
- PositionIncrementAttribute positionAttr = kenStream.getAttribute(PositionIncrementAttribute.class);
- // 词性
- TypeAttribute typeAttr = tokenStream.getAttribute(TypeAttribute.class);
- System.out.printf("[%d:%d %d] %s/%s\n", offsetAtt.startOffset(), offsetAtt.endOffset(), positionAttr.getPositionIncrement(), attribute, typeAttr.type());
- }
在另一些场景,支持以自定义的分词器(比如开启了命名实体识别的分词器、繁体中文分词器、CRF分词器等)构造HanLPTokenizer,比如:
- tokenizer = new HanLPTokenizer(HanLP.newSegment()
- .enableJapaneseNameRecognize(true)
- .enableIndexMode(true), null, false);
- tokenizer.setReader(new StringReader("林志玲亮相网友:确定不是波多野结衣?"));
- ...
反馈
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