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2008-06-20 19:49:11
Lucene分析器的实现。
Lucene(分词)过滤器TokenFilter类，以及继承它的子类的实现类。
TokenFilter类的继承关系，如图所示：
TokenFilter是一个抽象类，定义了对一个经过分词(Tokenizer)后的TokenStream进行过滤的功能，它的源代码如下所示：
package org.apache.lucene.analysis;
import java.io.IOException;
public abstract class TokenFilter extends TokenStream {
// 通过输入一个TokenStream
protected TokenStream input;
protected TokenFilter(TokenStream input) {
this.input = input;
}
public void close() throws IOException {
input.close();
}
}
ChineseFilter中文过滤器类：
package org.apache.lucene.analysis.cn;
import java.util.Hashtable;
import org.apache.lucene.analysis.*;
// 中文过滤器，包含了含有外文字符的情况，因为中文搜索的关键字可能是：中文+外文
public final class ChineseFilter extends TokenFilter {
// 这里给出了英文的终止词汇，如果直接调用根本对中文没有过滤作用，或者也可以在此添加终止词汇，比如：“也、了、啊、吧、呵……”等等一些助词叹词，因为这些词语对于检索没有意义
public static final String[] STOP_WORDS = {
"and", "are", "as", "at", "be", "but", "by",
"for", "if", "in", "into", "is", "it",
"no", "not", "of", "on", "or", "such",
"that", "the", "their", "then", "there", "these",
"they", "this", "to", "was", "will", "with"
};
private Hashtable stopTable;
// 构造函数，初始化一个终止词汇表 (过滤掉的词汇)
public ChineseFilter(TokenStream in) {
super(in);
stopTable = new Hashtable(STOP_WORDS.length);
for (int i = 0; i < STOP_WORDS.length; i++)
stopTable.put(STOP_WORDS[i], STOP_WORDS[i]);
}
// 如果stopTable为空，说明该过滤类根本没有进行过滤，直接将读入的词条(Token)返回
public final Token next() throws java.io.IOException {
for (Token token = input.next(); token != null; token = input.next()) {
String text = token.termText(); // 获取分词后词条的内容
// 这里，如果chineseChar是单个字，则Character.getType(chineseChar)返回的类型值为5；大写英文字符类型值为1，小写字符类型值为2
if (stopTable.get(text) == null) { // 如果分词后的词条内容没有出现在过滤列表stopTable中
switch (Character.getType(text.charAt(0))) {
case Character.LOWERCASE_LETTER:
case Character.UPPERCASE_LETTER:
// 如果英文词条不是单个字符
if (text.length()>1) {
return token;
}
break;
case Character.OTHER_LETTER:
// 如果中文的过滤词汇表中是单个字的形式，则若是一个词汇中有一个字出现在stopTable中，那么整个词条都被过滤掉了。这是不合理的；所以只要把stopTable设置为空就可以实现，即不对分词的词条进行过滤
// 也可以在这里添加对词条的限制，来实现过滤
return token;
}
}
}
return null;
}
}
再看一个限制词条长度的过滤器类：
package org.apache.lucene.analysis;
import java.io.IOException;
// 词条过长或者过短，则过滤掉
public final class LengthFilter extends TokenFilter {
final int min;
final int max;
// 构造函数，初始化此条长度上限和下限
public LengthFilter(TokenStream in, int min, int max)
{
super(in);
this.min = min;
this.max = max;
}
// 返回长度在min与max之间的词条
public final Token next() throws IOException
{
for (Token token = input.next(); token != null; token = input.next())
{
int len = token.termText().length();
if (len >= min && len <= max) {
return token;
}
// note: else we ignore it but should we index each part of it?
}
return null;
}
}
可见，过滤器的目的就是对分词获得的词条的一些属性信息进行过滤，原则是：这些属性信息对检索没有实际意义。通过阅读标准过滤器类，再综合各种需要，我们就能根据自己的需要实现词条的过滤。Lucene包里给出的标准过滤器类。其实是对英文字符过滤的的，源代码如下：
package org.apache.lucene.analysis.standard;
import org.apache.lucene.analysis.*;
public final class StandardFilter extends TokenFilter
implements StandardTokenizerConstants {
public StandardFilter(TokenStream in) {
super(in);
}
// APOSTROPHE、ACRONYM等都是在一个常量接口类StandardTokenizerConstants里定义的常量，分别代表在过滤中可能要对其进行处理的字符
private static final String APOSTROPHE_TYPE = tokenImage[APOSTROPHE];
private static final String ACRONYM_TYPE = tokenImage[ACRONYM];
// 如果词条不空，进行处理后返回经过过滤处理后的词条
public final org.apache.lucene.analysis.Token next() throws java.io.IOException {
org.apache.lucene.analysis.Token t = input.next();
if (t == null)
return null;
String text = t.termText();
String type = t.type();
// 英文中的 's或'S对检索意义不大，可以删除掉
if (type == APOSTROPHE_TYPE &&
(text.endsWith("'s") || text.endsWith("'S"))) {
return new org.apache.lucene.analysis.Token
(text.substring(0,text.length()-2),t.startOffset(), t.endOffset(), type);
} else if (type == ACRONYM_TYPE) { // 对“圆点”进行处理，直接把出现的“圆点”删除掉，保留其它字符
StringBuffer trimmed = new StringBuffer();
for (int i = 0; i < text.length(); i++) {
char c = text.charAt(i);
if (c != '.')
trimmed.append(c);
}
return new org.apache.lucene.analysis.Token
(trimmed.toString(), t.startOffset(), t.endOffset(), type);
} else {
return t;
}
}
}
常量接口类StandardTokenizerConstants 定义如下：
package org.apache.lucene.analysis.standard;
public interface StandardTokenizerConstants {
int EOF = 0;
int ALPHANUM = 1;
int APOSTROPHE = 2;
int ACRONYM = 3;
int COMPANY = 4;
int EMAIL = 5;
int HOST = 6;
int NUM = 7;
int P = 8;
int HAS_DIGIT = 9;
int ALPHA = 10;
int LETTER = 11;
int CJ = 12;
int KOREAN = 13;
int DIGIT = 14;
int NOISE = 15;
int DEFAULT = 0;
String[] tokenImage = { ",
"
"
"
"",
"
"
"
"
"
"
"
"
"
"
"
"
};
}
还有一个org.apache.lucene.analysis.StopFilter类，和ChineseFilter类的实现很相似，只是这里把过滤字符列表是初始化一个StopFilter过滤器的时候指定的，而且该类实现了对过滤字符类表中字符进行转换的功能。
我感觉，最应该好好研究的是关于同义词的过滤问题。Lucene包中给了一个org.apache.lucene.index.memory.SynonymTokenFilter过滤类，比较复杂，因为这里面涉及到了一个重要的类：org.apache.lucene.index.memory.SynonymMap。通过研究对英文中同义词的过滤，来考虑中文同义词过滤的问题。
