Solr的Analyzer分析器、Tokenizer分词器、Filter过滤器的区别/联系
- Analyzer负责把文本字段转成token stream,然后自己处理、或调用Tokenzier和Filter进一步处理,Tokenizer和Filter是同等级和顺序执行的关系,一个处理完后交给下一个处理。
- Tokenizer接收text(从solr那里获得一个Reader来读取文本),拆分成tokens,输出token stream
- Filter接收token stream,对每个token进行处理(比如:替换、丢弃、不理),输出token stream。在配置文件中,Tokenizer放在第一位,Filter放在第二位直到最后一位。Filters是顺序执行的,前一个的结果是后一个是输入,所以,一般通用的处理放在前面,特殊的处理靠后
常见的Solr Filter过滤器
ASCII Folding Filter
这个Filter将不属于ASCII(127个字符,包括英文字母,数字,常见符号)的字符转化成与ASCII 字符等价的字符。
没有参数。
例子:
<analyzer>
<filter class="solr.ASCIIFoldingFilterFactory"/>
</analyzer>
输入: “á”
输出:“a”
Classic Filter
这个Filter接受Classic Tokenizer
的结果,并处理首字母缩略词和所有格形式(英文中含有 ‘s 的形式)
例子:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.ClassicTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.ClassicFilterFactory"/>
</analyzer>
原始文本:“I.B.M. cat’s can’t”
输入: “I.B.M”, “cat’s”, “can’t”
输出:“IBM”, “cat”, “can’t
Common Grams Filter
这个Filter结合通用tokens来处理常用词。
例子:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.CommonGramsFilterFactory" words="stopwords.txt" ignoreCase="true"/>
</analyzer>
原始文本: “the Cat”
输入: “the”, “Cat”
输出: “the_cat”
Edge N-Gram Filter
将输入文本转化成指定范围大小的片段。
例如:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.EdgeNGramFilterFactory"/>
</analyzer>
原始文本: “four score and twenty”
输入: “four”, “score”, “and”, “twenty”
输出: “f”, “s”, “a”, “t”
例子:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.EdgeNGramFilterFactory" minGramSize="1" maxGramSize="4"/>
</analyzer>
原始文本: “four score”
输入: “four”, “score”
输出: “f”, “fo”, “fou”, “four”, “s”, “sc”, “sco”, “scor”
例子:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.EdgeNGramFilterFactory" minGramSize="4" maxGramSize="6"/>
</analyzer>
原始文本: “four score and twenty”
输入: “four”, “score”, “and”, “twenty”
输出: “four”, “scor”, “score”, “twen”, “twent”, “twenty”
English Minimal Stem Filter
这个Filter将英语中的复数处理成单数形式。
没有参数。
例子:
<analyzer type="index">
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory "/>
<filter class="solr.EnglishMinimalStemFilterFactory"/>
</analyzer>
原始文本: “dogs cats”
输入: “dogs”, “cats”
输出: “dog”, “cat”
Keep Word Filter
这个Filter将不属于列表中的单词过滤掉。和Stop Words Filter
的效果相反。
例子:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.KeepWordFilterFactory" words="keepwords.txt"/>
</analyzer>
保留词列表keepwords.txt
happy
funny
silly
原始文本: “Happy, sad or funny”
输入: “Happy”, “sad”, “or”, “funny”
输出: “funny”
例子:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.KeepWordFilterFactory" words="keepwords.txt" ignoreCase="true"/>
</analyzer>
保留词列表keepwords.txt
happy
funny
silly
原始文本: “Happy, sad or funny”
输入: “Happy”, “sad”, “or”, “funny”
输出: “Happy”, “funny”
例子:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
<filter class="solr.KeepWordFilterFactory" words="keepwords.txt"/>
</analyzer>
保留词列表keepwords.txt
happy
funny
silly
原始文本: “Happy, sad or funny”
输入: “happy”, “sad”, “or”, “funny”
输出: “Happy”, “funny”
Length Filter
这个Filter处理在给定范围长度的tokens。
例子:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.LengthFilterFactory" min="3" max="7"/>
</analyzer>
原始文本: “turn right at Albuquerque”
输入: “turn”, “right”, “at”, “Albuquerque”
输出: “turn”, “right”
Lower Case Filter
这个Filter将所有的大写字母转化为小写。
没有参数。
例子:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.LowerCaseFilterFactory"/>
</analyzer>
原始文本: “Down With CamelCase”
输入: “Down”, “With”, “CamelCase”
输出: “down”, “with”, “camelcase”
N-Gram Filter
将输入文本转化成指定范围大小的片段。
例子:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.NGramFilterFactory"/>
</analyzer>
原始文本: “four score”
输入: “four”, “score”
输出: “f”, “o”, “u”, “r”, “fo”, “ou”, “ur”, “s”, “c”, “o”, “r”, “e”, “sc”, “co”, “or”, “re”
例子2:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.NGramFilterFactory" minGramSize="1" maxGramSize="4"/>
</analyzer>
原始文本: “four score”
输入: “four”, “score”
输出: “f”, “fo”, “fou”, “four”, “s”, “sc”, “sco”, “scor”
例子3:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.NGramFilterFactory" minGramSize="3" maxGramSize="5"/>
</analyzer>
原始文本: “four score”
输入: “four”, “score”
输出: “fou”, “four”, “our”, “sco”, “scor”, “score”, “cor”, “core”, “ore”
Pattern Replace Filter
这个Filter可以使用正则表达式来替换token的一部分内容,与正则表达式想匹配的被替换,不匹配的不变。
例子:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.PatternReplaceFilterFactory" pattern="cat" replacement="dog"/>
</analyzer>
原始文本: “cat concatenate catycat”
输入: “cat”, “concatenate”, “catycat”
输出: “dog”, “condogenate”, “dogydog”
例子2:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.PatternReplaceFilterFactory" pattern="cat" replacement="dog" replace="first"/>
</analyzer>
原始文本: “cat concatenate catycat”
输入: “cat”, “concatenate”, “catycat”
输出: “dog”, “condogenate”, “dogycat”
例子3:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.PatternReplaceFilterFactory" pattern="(\D+)(\d+)$" replacement="$1_$2"/>
</analyzer>
原始文本: “cat foo1234 9987 blah1234foo”
输入: “cat”, “foo1234”, “9987”, “blah1234foo”
输出: “cat”, “foo_1234”, “9987”, “blah1234foo”
Standard Filter
这个Filter将首字母缩略词中的点号(如I.B.M处理为IBM)去除,将英文中的所有格形式中的's
除去(如stationer’s处理为stationer)。
没有参数。
在Solr3.1以后已经废弃。
Stop Filter
这个Filter会在解析时忽略给定的停词列表(stopwords.txt)中的内容。
例子:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.StopFilterFactory" words="stopwords.txt"/>
</analyzer>
保留词列表stopwords.txt
be
or
to
原始文本: “To be or what?”
输入: “To”(1), “be”(2), “or”(3), “what”(4)
输出: “To”(1), “what”(4)
例子2:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.StopFilterFactory" words="stopwords.txt" ignoreCase="true"/>
</analyzer>
保留词列表stopwords.txt
be
or
to
原始文本: “To be or what?”
输入: “To”(1), “be”(2), “or”(3), “what”(4)
输出: “what”(4)
Synonym Filter
这个Filter用来处理同义词。
注意,常用的同义词列表格式:
1. 以#
开头的行为注释内容,忽略
2. 以,
分隔的文本,为双向同义词,左右内容等价,互为同义词
3. 以=>
分隔的文本,为单向同义词,匹配到左边内容,将替换为右边内容,反之不成立
例子:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.SynonymFilterFactory" synonyms="mysynonyms.txt"/>
</analyzer>
同义词列表synonyms.txt
couch,sofa,divan
teh => the
huge,ginormous,humungous => large
small => tiny,teeny,weeny
原始文本: “teh small couch”
输入: “teh”(1), “small”(2), “couch”(3)
输出: “the”(1), “tiny”(2), “teeny”(2), “weeny”(2), “couch”(3), “sofa”(3), “divan”(3)
原始文本: “teh ginormous, humungous sofa”
输入: “teh”(1), “ginormous”(2), “humungous”(3), “sofa”(4)
输出: “the”(1), “large”(2), “large”(3), “couch”(4), “sofa”(4), “divan”(4)
Word Delimiter Filter
这个Filter以每个单词为分隔符。
例子:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory"/>
</analyzer>
原始文本: “hot-spot RoboBlaster/9000 100XL”
输入: “hot-spot”, “RoboBlaster/9000”, “100XL”
输出: “hot”, “spot”, “Robo”, “Blaster”, “9000”, “100”, “XL”
例子2:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory" generateNumberParts="0" splitOnCaseChange="0"/>
</analyzer>
原始文本: “hot-spot RoboBlaster/9000 100-42”
输入: “hot-spot”, “RoboBlaster/9000”, “100-42”
输出: “hot”, “spot”, “RoboBlaster”, “9000”,”100”,”42”
例子3:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory" catenateWords="1" catenateNumbers="1"/>
</analyzer>
原始文本: “hot-spot 100+42 XL40”
输入: “hot-spot”(1), “100+42”(2), “XL40”(3)
输出: “hot”(1), “spot”(2), “hotspot”(2), “100”(3), “42”(4), “10042”(4), “XL”(5), “40”(6)
例子4:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory" catenateAll="1"/>
</analyzer>
原始文本: “XL-4000/ES”
输入: “XL-4000/ES”(1)
输出: “XL”(1), “4000”(2), “ES”(3), “XL4000ES”(3)
例子5:
<analyzer>
<tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory"/>
<filter class="solr.WordDelimiterFilterFactory" protected="protwords.txt"/>
</analyzer>
受保护词列表protwords.txt
AstroBlaster
XL-5000
原始文本: “FooBar AstroBlaster XL-5000 ==ES-34-”
输入: “FooBar”, “AstroBlaster”, “XL-5000”, “==ES-34-”
输出: “FooBar”, “AstroBlaster”, “XL-5000”, “ES”, “34”