IK分词源码分析连载(四)--停用词+未切分词处理

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前面三篇文章介绍了IK分词的两个核心模块：子分词器和歧义处理，这篇文章收尾，介绍停用词以及未切分词的处理方法：

process已经介绍过了，接下来关注processUnknownCJKChar()和getNextLexeme()

//对分词进行歧义处理
            this.arbitrator.process(context, this.cfg.useSmart());
            //处理未切分CJK字符
            context.processUnkownCJKChar();
            //记录本次分词的缓冲区位移
            context.markBufferOffset();
            //输出词元
            if(this.context.hasNextResult()){
                return this.context.getNextLexeme();
            }

不逐句分析了，比较简单，说明如下：

• 过滤掉CHAR_USELESS字符，包括标点、无法识别的字符
• pathMap存储的是lexemePath集合，找出相邻的lexemePath，把它们之间未切分的字符逐字符输出

/**
     * 处理未知类型的CJK字符
     */
    void processUnkownCJKChar(){
        int index = 0;
        for( ; index < this.available ;){
            //跳过标点符号等字符
            if(CharacterUtil.CHAR_USELESS == this.charTypes[index]){
                index++;
                continue;
            }
            //从pathMap找出对应index位置的LexemePath
            LexemePath path = this.pathMap.get(index);
            if(path != null){
                //输出LexemePath中的lexeme到results集合
                Lexeme l = path.pollFirst();
                while(l != null){
                    this.results.add(l);
                    //将index移至lexeme后
                    index = l.getBegin() + l.getLength();
                    l = path.pollFirst();
                    if(l != null){
                        //jw输出两个path之间没有匹配到的字符，直接单字输出
                        //输出path内部，词元间遗漏的单字
                        for(;index < l.getBegin();index++){
                            this.outputSingleCJK(index);
                        }
                    }
                }
            }else{//pathMap中找不到index对应的LexemePath
                //jw没有匹配的字符，直接单字输出
                //单字输出
                this.outputSingleCJK(index);
                index++;
            }
        }
        //清空当前的Map
        this.pathMap.clear();
    }

markBufferOffset()，这个函数就是标记buffer中的cursor指针，标明现在已经处理到哪个字符了

最后来看getNextLexeme()，从最终的分词结果集中取出分词结果，输出

• compound()合并数量词，将相邻的数量词切分结果进行合并
• 如果取出来的词是停用词，则过滤掉，不输出

//jw这里处理数量词合并以及停用词处理
    Lexeme getNextLexeme(){
        //从结果集取出，并移除第一个Lexme
        Lexeme result = this.results.pollFirst();
        while(result != null){
            //数量词合并
            this.compound(result);
            if(Dictionary.getSingleton().isStopWord(this.segmentBuff ,  result.getBegin() , result.getLength())){
                   //是停止词继续取列表的下一个
                result = this.results.pollFirst();
            }else{
                 //不是停止词, 生成lexeme的词元文本,输出
                result.setLexemeText(String.valueOf(segmentBuff , result.getBegin() , result.getLength()));
                break;
            }
        }
        System.out.println("AnalyzeContext.java getNextLexeme result:" + result.getLexemeText());
        return result;
    }

到这里，IK分词的大部分功能都已经介绍完了，还有词典初始化，配置文件使用等功能不是核心功能，无关紧要，暂时就不做分析了，后续有需要再继续

总结下，IK分词还是非常简单的，没有复杂的处理过程，效果也还可以，是学习分词的不错工具，我花了3天左右时间就能基本了解IK原理

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