Lucene 实例教程(二)之IKAnalyzer中文分词器

转自作者：永恒の_☆ 地址：http://blog.csdn.net/chenghui0317/article/details/10281311

最近研究数据库模糊查询，发现oracle数据库中虽然可以用instr来替代like提高效率，但是这个效率提高是有瓶颈的，可以用搜索引擎技术来进一步提高查询效率

一、前言

前面简单介绍了Lucene，以及如何使用Lucene将索引写入内存，地址：http://blog.csdn.net/chenghui0317/article/details/10052103

但是其中出现很多问题，具体如下：

1、使用IndexWriter 写入的索引全部是放在内存中的，一旦程序挂了也就什么都没有了，并且如果生成的索引很大，那么很容易导致内存溢出。

2、使用SimpleAnalyzer作为分词器，根据关键字查询的时候只会匹配根据空格分隔的字符、字母或者数字，并且插入的索引统一变为小写，但是查询的时候没有变为小写，所以检索关键字中出现大写字母就永远都查不出结果；

3、之后使用StandardAnalyzer作为分词器，因为它是标准来分中文的，所以也只会对中文有分词的效果。尽管这样，仍然不能满足实际开发需求。

在一个真实的项目中如果出现这样的情况，非得为每一个索引的词组中前后添加空格来满足查询，并且所有的关键字必须小写，显然用户体验是非常差的，根本不能满足实际开发需求，这样子的话还不如不用Lucene 直接去模糊查询数据表记录好了。

接下来介绍一个新的分词器：IKAnalyzer。

二、IKAnalyzer的介绍

IKAnalyzer是一个开源的，基于Java语言开发的轻量级的中文分词语言包，它是以Lucene为应用主体，结合词典分词和文法分析算法的中文词组组件。从3.0版本开始，IK发展为面向java的公用分词组件，独立Lucene项目，同时提供了对Lucene的默认优化实现。 IKAnalyzer实现了简单的分词歧义排除算法，标志着IK分词器从单独的词典分词想模拟语义化分词衍生。

IKAnalyzer 的新特性：

1、.采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，支持细粒度和智能分词两种切分模式；

2、在系统环境：Core2 i7 3.4G双核，4G内存，window 7 64位， Sun JDK 1.6_29 64位普通pc环境测试，IK2012具有160万字/秒（3000KB/S）的高速处理能力。

3、2012版本的智能分词模式支持简单的分词排歧义处理和数量词合并输出。

4、采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母、数字、中文词汇等分词处理，兼容韩文、日文字符

5、优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。特别的，在2012版本，词典支持中文，英文，数字混合词语。

三、IKAnalyzer的准备条件

IKAnalyzer3.2.5table.jar

下载地址：http://download.csdn.net/detail/ch656409110/5971413

四、使用Lucene实战

1、使用Lucene将索引写入磁盘，IKAnalyzer作为分词器检索索引文件

实现的思路如下：

<1> 原先使用的是内存目录对象RAMDirectory 对象，Lucene同时还提供了磁盘目录对象SimpleFSDirectory对象，至于索引写入器IndexWriter 还是和以前一样；

<2>利用索引写入器将指定的数据存入磁盘目录对象中；

<3>创建IndexSearch 索引查询对象，然后根据关键字封装Query查询对象；

<4>调用search()方法，将查询的结果返回给TopDocs ，迭代里面所有的Document对象，显示查询结果；

<5>关闭IndexWriter ，关闭directory目录对象。
具体代码如下：

[java] view plain copy print?

package com.lucene.test;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.SimpleAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.queryParser.MultiFieldQueryParser;
import org.apache.lucene.queryParser.ParseException;
import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.Query;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.Sort;
import org.apache.lucene.search.SortField;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.search.highlight.Highlighter;
import org.apache.lucene.search.highlight.InvalidTokenOffsetsException;
import org.apache.lucene.search.highlight.QueryScorer;
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleFragmenter;
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleHTMLFormatter;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.store.SimpleFSDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;
import com.lucene.entity.Article;
public class SimpleFSDirectoryDemo {
/* 创建简单中文分析器创建索引使用的分词器必须和查询时候使用的分词器一样，否则查询不到想要的结果 */
private Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(true);
// 索引保存目录
private File indexFile = new File("./indexDir/");
/**
* 创建索引文件到磁盘中永久保存
*/
public void createIndexFile() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("*****************创建索引开始**********************");
Directory directory = null;
IndexWriter indexWriter = null;
try {
// 创建哪个版本的IndexWriterConfig，根据参数可知lucene是向下兼容的，选择对应的版本就好
IndexWriterConfig indexWriterConfig = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_36, analyzer);
// 创建磁盘目录对象
directory = new SimpleFSDirectory(indexFile);
indexWriter = new IndexWriter(directory, indexWriterConfig);
// indexWriter = new IndexWriter(directory, analyzer, true,IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);
// 这上面是使用内存保存索引的创建索引写入对象的例子，和这里的实现方式不一样，但是效果是一样的
Article article0 = new Article(1, "Simple Analyzer","这个分词是一段一段话进行分 ");
Article article1 = new Article(2, "Standard Analyzer","标准分词拿来分中文和ChineseAnalyzer一样的效果");
Article article2 = new Article(3, "PerField AnalyzerWrapper","这个很有意思，可以封装很多分词方式，还可以于先设置field用那个分词分！牛 ");
Article article3 = new Article(4, "CJK Analyzer","这个分词方式是正向退一分词(二分法分词)，同一个字会和它的左边和右边组合成一个次，每个人出现两次，除了首字和末字 ");
Article article4 = new Article(5, "Chinese Analyzer","这个是专业的中文分词器，一个一个字分 ");
Article article5 = new Article(6, " BrazilianAnalyzer", "巴西语言分词 ");
Article article6 = new Article(7, " CzechAnalyzer", "捷克语言分词 ");
Article article7 = new Article(8, "DutchAnalyzer", "荷兰语言分词 ");
Article article8 = new Article(9, "FrenchAnalyzer", "法国语言分词 ");
Article article9 = new Article(10, "沪K123", "这是一个车牌号，包含中文，字母，数字");
Article article10 = new Article(11, "沪K345", "上海~！@~！@");
Article article11 = new Article(12, "沪B678", "京津沪");
Article article12 = new Article(13, "沪A3424", "沪K345 沪K3 沪K123 沪K111111111 沪ABC");
Article article13 = new Article(14, "沪 B2222", "");
Article article14 = new Article(15, "沪K3454653", "沪K345");
Article article15 = new Article(16, "123 123 1 2 23 3", "沪K123");
List<Article> articleList = new ArrayList<Article>();
articleList.add(article0);
articleList.add(article1);
articleList.add(article2);
articleList.add(article3);
articleList.add(article4);
articleList.add(article5);
articleList.add(article6);
articleList.add(article7);
articleList.add(article8);
articleList.add(article9);
articleList.add(article10);
articleList.add(article11);
articleList.add(article12);
articleList.add(article13);
articleList.add(article14);
articleList.add(article15);
// 为了避免重复插入数据，每次测试前先删除之前的索引
indexWriter.deleteAll();
// 获取实体对象
for (int i = 0; i < articleList.size(); i++) {
Article article = articleList.get(i);
// indexWriter添加索引
Document doc = new Document();
doc.add(new Field("id", article.getId().toString(),Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));
doc.add(new Field("title", article.getTitle().toString(),Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
doc.add(new Field("content", article.getContent().toString(),Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
// 添加到索引中去
indexWriter.addDocument(doc);
System.out.println("索引添加成功：第" + (i + 1) + "次！！");
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (indexWriter != null) {
try {
indexWriter.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (directory != null) {
try {
directory.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("创建索引文件成功，总共花费" + (endTime - startTime) + "毫秒。");
System.out.println("*****************创建索引结束**********************");
}
/**
* 直接读取索引文件，查询索引记录
*
* @throws IOException
*/
public void openIndexFile() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("*****************读取索引开始**********************");
List<Article> articles = new ArrayList<Article>();
// 得到索引的目录
Directory directory = null;
IndexReader indexReader = null;
try {
directory = new SimpleFSDirectory(indexFile);
// 根据目录打开一个indexReader
indexReader = IndexReader.open(directory);
//indexReader = IndexReader.open(directory,false);
System.out.println("在索引文件中总共插入了" + indexReader.maxDoc() + "条记录。");
// 获取第一个插入的document对象
Document minDoc = indexReader.document(0);
// 获取最后一个插入的document对象
Document maxDoc = indexReader.document(indexReader.maxDoc() - 1);
// document对象的get(字段名称)方法获取字段的值
System.out.println("第一个插入的document对象的标题是：" + minDoc.get("title"));
System.out.println("最后一个插入的document对象的标题是：" + maxDoc.get("title"));
//indexReader.deleteDocument(0);
int docLength = indexReader.maxDoc();
for (int i = 0; i < docLength; i++) {
Document doc = indexReader.document(i);
Article article = new Article();
if (doc.get("id") == null) {
System.out.println("id为空");
} else {
article.setId(Integer.parseInt(doc.get("id")));
article.setTitle(doc.get("title"));
article.setContent(doc.get("content"));
articles.add(article);
}
}
System.out.println("显示所有插入的索引记录：");
for (Article article : articles) {
System.out.println(article);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (indexReader != null) {
try {
indexReader.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
if (directory != null) {
try {
directory.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("直接读取索引文件成功，总共花费" + (endTime - startTime) + "毫秒。");
System.out.println("*****************读取索引结束**********************");
}
/**
* 查看IKAnalyzer 分词器是如何将一个完整的词组进行分词的
*
* @param text
* @param isMaxWordLength
*/
public void splitWord(String text, boolean isMaxWordLength) {
try {
// 创建分词对象
Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(isMaxWordLength);
StringReader reader = new StringReader(text);
// 分词
TokenStream ts = analyzer.tokenStream("", reader);
CharTermAttribute term = ts.getAttribute(CharTermAttribute.class);
// 遍历分词数据
System.out.print("IKAnalyzer把关键字拆分的结果是：");
while (ts.incrementToken()) {
System.out.print("【" + term.toString() + "】");
}
reader.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println();
}
/**
* 根据关键字实现全文检索
*/
public void searchIndexFile(String keyword) {
long startTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("*****************查询索引开始**********************");
IndexReader indexReader = null;
IndexSearcher indexSearcher = null;
List<Article> articleList = new ArrayList<Article>();
try {
indexReader = IndexReader.open(FSDirectory.open(indexFile));
// 创建一个排序对象，其中SortField构造方法中，第一个是排序的字段，第二个是指定字段的类型，第三个是是否升序排列，true：升序，false：降序。
Sort sort = new Sort(new SortField[] {new SortField("title", SortField.STRING, false),new SortField("content", SortField.STRING, false) });
//Sort sort = new Sort();
// 创建搜索类
indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
// 下面是创建QueryParser 查询解析器
// QueryParser支持单个字段的查询，但是MultiFieldQueryParser可以支持多个字段查询，建议用后者这样可以实现全文检索的功能。
// QueryParser queryParser = new QueryParser(Version.LUCENE_36, "title", analyzer);
QueryParser queryParser = new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_36, new String[] { "title", "content" },analyzer);
// 利用queryParser解析传递过来的检索关键字，完成Query对象的封装
Query query = queryParser.parse(keyword);
splitWord(keyword, true); // 显示拆分结果
// 执行检索操作
TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 5, sort);
System.out.println("一共查到:" + topDocs.totalHits + "记录");
ScoreDoc[] scoreDoc = topDocs.scoreDocs;
// 像百度，谷歌检索出来的关键字如果有，除了显示在列表中之外还会高亮显示。Lucenen也支持高亮功能，正常应该是<font color='red'></font>这里用【】替代，使效果更加明显
SimpleHTMLFormatter simpleHtmlFormatter = new SimpleHTMLFormatter("【", "】");
// 具体怎么实现的不用管，直接拿来用就好了。
Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHtmlFormatter,new QueryScorer(query));
for (int i = 0; i < scoreDoc.length; i++) {
// 内部编号 ,和数据库表中的唯一标识列一样
int doc = scoreDoc[i].doc;
// 根据文档id找到文档
Document mydoc = indexSearcher.doc(doc);
String id = mydoc.get("id");
String title = mydoc.get("title");
String content = mydoc.get("content");
TokenStream tokenStream = null;
if (title != null && !title.equals("")) {
tokenStream = analyzer.tokenStream("title",new StringReader(title));
title = highlighter.getBestFragment(tokenStream, title);
}
if (content != null && !content.equals("")) {
tokenStream = analyzer.tokenStream("content",new StringReader(content));
// 传递的长度表示检索之后匹配长度，这个会导致返回的内容不全
//highlighter.setTextFragmenter(new SimpleFragmenter(content.length()));
content = highlighter.getBestFragment(tokenStream, content);
}
// 需要注意的是如果使用了高亮显示的操作，查询的字段中没有需要高亮显示的内容 highlighter会返回一个null回来。
articleList.add(new Article(Integer.valueOf(id),title == null ? mydoc.get("title") : title,content == null ? mydoc.get("content") : content));
}
} catch (CorruptIndexException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (InvalidTokenOffsetsException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (indexSearcher != null) {
try {
indexSearcher.close();
} catch (IOException e1) {
e1.printStackTrace();
}
}
if (indexReader != null) {
try {
indexReader.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
System.out.println("根据关键字" + keyword + "检索到的结果如下：");
for (Article article : articleList) {
System.out.println(article);
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("全文索引文件成功，总共花费" + (endTime - startTime) + "毫秒。");
System.out.println("*****************查询索引结束**********************");
}
public static void main(String[] args) {
SimpleFSDirectoryDemo luceneInstance = new SimpleFSDirectoryDemo();
// 建立要索引的文件
luceneInstance.createIndexFile();
// 从索引文件中查询数据
// luceneInstance.openIndexFile();
// 查看IKAnalyzer分词结果
/*
* String[] keywords = new
* String[]{"IKAnalyzer是一个基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包"
* ,"我正在学习Lucene3.6，看一下效果如何"
* ,"鄂尔多斯"," Java做服务器端时如何接收和处理android客户端base64编码过的图片呢？"};
* luceneInstance.splitWord(keywords[0], true);
* luceneInstance.splitWord(keywords[0], false);
* luceneInstance.splitWord(keywords[1], true);
* luceneInstance.splitWord(keywords[1], false);
* luceneInstance.splitWord(keywords[2], true);
* luceneInstance.splitWord(keywords[2], false);
* luceneInstance.splitWord(keywords[3], true);
* luceneInstance.splitWord(keywords[3], false);
*/
// 获得结果，然后交由相关应用程序处理
String[] searchKeywords = new String[]{"analyzer","沪B123","沪K123","沪K123 上海","沪K3454653"};
luceneInstance.searchIndexFile(searchKeywords[1]);
}
}

上面代码关联的实体类代码如下：

[java] view plain copy print?

package com.lucene.entity;
public class Article {
private Integer id;
private String title;
private String content;
public Article() {
super();
}
public Article(Integer id, String title, String content) {
super();
this.id = id;
this.title = title;
this.content = content;
}
public synchronized Integer getId() {
return id;
}
public synchronized void setId(Integer id) {
this.id = id;
}
public synchronized String getTitle() {
return title;
}
public synchronized void setTitle(String title) {
this.title = title;
}
public synchronized String getContent() {
return content;
}
public synchronized void setContent(String content) {
this.content = content;
}
@Override
public String toString() {
return "Article [id=" + id + ", title=" + title + ", content=" + content + "]";
}
}

代码有点长，其中包括了如何将索引写入磁盘，以及IKAnalyzer 分词是如何将检索关键字进行分词的，然后如何实现全文检索操作的。

首先看看createIndexFile()这个方法，该方法用于创建索引，将索引写入磁盘，执行该方法的效果如下：

Lucene 实例教程(二)之IKAnalyzer中文分词器

根据提示索引添加成功，然后去当前项目下的indexDir目录中查看索引文件，具体截图如下：

Lucene 实例教程(二)之IKAnalyzer中文分词器

截图中展示全是非文本文件，所以看不到具体存储的什么，但是Lucene知道，我们只需要知道如何利用它去完成自己想要的功能即可。

需要注意的是：

1、如果添加一次索引，那么该目录的大多文件都会发生改变，如果添加索引的时候发现文件的修改时间没有改变肯定没有添加成功；

2、如果在创建索引的时候使用的是IKAnalyzer分词器，那么查询的索引的时候同样也要使用IkAnalyzer分词器，否则查询不到结果。

然后，索引创建成功之后，接下来看看openIndexFile()这个方法，它使用的是IndexWriter直接读取索引文件，查询索引记录。

执行该方法的具体效果如下：

Lucene 实例教程(二)之IKAnalyzer中文分词器

从截图中看出，Lucene添加的索引全是按照索引下标一个一个按照添加顺序添加进去的，直接根据这个下标就可以返回对应的Document对象。另外操作IndexReader 获取的Document对象还蛮简单的，跟Arraylist有点相似，只不过方法名称不一样。

为了验证是否和Arraylist一样，删除其中的索引之后，后面的下标是否会向前移动。修改代码：

indexReader 的是否只读属性改为false，默认是true,如果不改为false 删除索引会报错：

Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException: This IndexReader cannot make any changes to the index (it was opened with readOnly = true)

具体修改如下： indexReader = IndexReader.open(directory,false);

然后添加删除索引的代码：indexReader.deleteDocument(0);

实践发现，该方法没有真正删除索引，我在重新调用openIndexFile()方法一样返回所有的记录，但是indexDir目录中确实有索引文件被修改的痕迹，并且如果使用IndexSearch调用search()方法确检索不到，可见indexReader.deleteDocument(0);没有真正删除索引，只不过在使用IndexSearch检索的时候检索不到罢了。

后来发现：使用IndexReader进行Document删除操作时，文档并不会立即被删除，而是把这个删除动作缓存起来，直到调用IndexReader.Close()时，删除操作才会被真正执行。

然后再看下IKAnalyzer分词器到底有什么效果，为什么这么多特性，它是如何实现分词效果的，运行splitWord()方法，具体效果如下：

Lucene 实例教程(二)之IKAnalyzer中文分词器

由截图可见：

1、IKAnalyzer分词器在分词的时候会把传递过来的字母统一转换成小写，这样子非常有效的避免的添加索引的时候全部小写而导致大小写不一样检索不到的情况；

2、IKAnalyzer拆分关键字分两种，分别是“最细粒度切分算法”和“智能切分算法”，分别对应的值是false 和 true ，所以如果不想切分的太细小化就传递true，默认值是false；

源代码：

[java] view plain copy print?

public IKAnalyzer(boolean isMaxWordLength)
{
this.isMaxWordLength = false;
setMaxWordLength(isMaxWordLength);
}

多尝试几次就知道它的具体好处了。

现在对IKAnalyzer分词已经有所了解了，接下来看看searchIndexFile() 如何实现全文检索的。

传递关键字“沪B123”，执行一下searchIndexFile()方法，具体效果如下图所示：

Lucene 实例教程(二)之IKAnalyzer中文分词器

从截图中看到共有7条记录，但是只显示了5条，是因为传递的nDocs参数限制了返回的结果数。

但是显示的 content内容只有高亮的部分，其他全部被截去了。

如果把highlighter.setTextFragmenter(new SimpleFragmenter(content.length())); 这行代码注释掉就ok了，具体效果如下：

Lucene 实例教程(二)之IKAnalyzer中文分词器

现在可以看到完整的内容了，但是明明第二条的信息匹配度要高于第一条，却放在了第二行显示，这是因为传递的sort对象先按title排序，然后再按内容排序，要达到最有匹配的效果，索性传递一个空的sort 即可，具体效果如下：

Lucene 实例教程(二)之IKAnalyzer中文分词器

图中最后一条记录中出现的“沪”共有6次，"123"也出现了1次，却被排在了最后一行，费解。。。可以看做是当中一个bug，具体原因还需要慢慢咀嚼。也许是IKAnalyzer中不完善导致的。

另外如果传递的参数是“analyzer”，具体效果如下：

Lucene 实例教程(二)之IKAnalyzer中文分词器

在截图中与插入的数据作对比，发现如果录入索引的内容中的字母以“analyzer”单独为一个词组才可以查询到，就是“analyzer”这个单词的前后有空格，否则查询不到，但是如果和中文与数字挨在一起却没问题，在上一个例子中可以看到效果。

另外需要说明的是：

如果使用的是SimpleAnalyzer或者StandardAnalyzer作为分词器的话，检索的关键字如果有特殊字符比如：" \ } 等等，会报错，具体如下：

org.apache.lucene.queryParser.ParseException: Cannot parse '沪B123)': Encountered " ")" ") "" at line 1, column 5.

但是使用IKAnalyzer没有问题，因为它会直接把这些字符过滤掉，不作为检索的条件。

反复多尝试几次，得出如下结论：

<1> 如果录入的索引为字母必须和中文或者数字挨在一起，后者空格隔开分为一个词组才能查询到，否则IKAnalyzer 会认为是一个整体，不会分词。简而言之，字母与字母挨在一起会被当做一个完整的词组，数字和数字挨在一起也会被当做一个完整的词组，只有完全匹配才会被检索出来；

<2>如果在检索的时候发现排序不会，最有匹配的并没有放在最上面，这是由于sort排序导致的，它会根据字段的先后顺序和指定的是否升序来重新排序，多多少少会对实际的效果产生影响。

所以使用IKAnalyzer 这个中文分词器之后较以前的检索能力大大的提高了，最优匹配度也比之前好多了，从而提高了用户的体验度。。

秒客网

Lucene 实例教程(二)之IKAnalyzer中文分词器

转自作者：永恒の_☆ 地址：http://blog.csdn.net/chenghui0317/article/details/10281311

一、前言

二、IKAnalyzer的介绍

三、IKAnalyzer的准备条件

四、使用Lucene实战

1、使用Lucene将索引写入磁盘，IKAnalyzer作为分词器检索索引文件

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转自作者：永恒の_☆ 地址：http://blog.csdn.net/chenghui0317/article/details/10281311

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二、IKAnalyzer的介绍

三、IKAnalyzer的准备条件

四、使用Lucene实战

1、使用Lucene将索引 写入磁盘，IKAnalyzer作为分词器检索索引文件

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