Lucene.Net 2.3.1开发介绍 —— 二、分词(一)

Lucene.Net中,分词是核心库之一,当然,也可以将它独立出来。目前Lucene.Net的分词库很不完善,实际应用价值不高。唯一能用在实际场合的StandardAnalyzer类,效果也不是很好。内置在Lucene.Net里的分词都被放在项目的Analysis目录下,也就是Lucene.Net.Analysis命名空间下。分词类的命名一般都是以“Analyzer”结束,比如StandardAnalyzerStopAnalyzer,SimpleAnalyzer等。全部继承自Analyzer类。而它们一般各有一个辅助类,一般以”“Tokenizer”结尾,分词的逻辑大都在辅助类完成。

使用Lucene.Net,要很好地使用Lucene.Net,必须理解分词,甚至能自己扩展分词。如果只使用拉丁语系,那么使用内置的分词可能足够了,但是对于中文肯定是不行的。目前中文方面的分词分为单字分词,二元分词,词库匹配,语义理解这几种。StandardAnalyzer类就是按单字分,二元分就是把两个字作为一组拆分,而词库的话肯定是有一个复杂的对比过程,语义理解的就更加复杂了。这是分词的方式,而匹配的方式也分为正向和逆向两种,一般逆向要优于正向,但是写起来也要复杂一些。

 

1、内置分词器

本节将详细介绍Lucene.Net内置分词的效果,工作过程,及整体结构。

 

1.1、分词效果

 

1.1.1 如果得到分词效果

如果得到分词效果?有效的方式就是进行测试。这里将引入自动测试的方法,这样更加便于测试,将使用NUnit来完成。Nunit的简单实用方法见附录二。

创建一个新的项目,命名为Test。步骤如图 1.1.1.1 - 1.1.1.2

图1.1.1.1

 

图 1.1.1.2

 

点确定,就加入了新项目Test,选择类库模板。再引用Nunit.framework类库。如图 1.1.1.3。

 

图 1.1.1.3

 

再按第一章节的步骤引入Lucene.Net类库。先来试试SimpleAnalyzer类的效果。在Test项目中添加SimpleAnalyzerTest,代码 1.1.1.1

 

代码 1.1.1.1

 

Code

 

运行结果:

 

我是中国人
i
can
speak
chinese

查看这个结果,基本可以确定,SimpleAnalyzer分词就是以空格或符号为断点,把句子分析出来。对于英文大写还会执行一个转换到小写的操作。

 

1.1.2 内置分词的分词效果

按照1.1.1节介绍的方式,就可以分析分析效果了。不过这样写出来的测试代码过于麻烦,改造一下。

(1)、在Test项目中新建Analysis目录;

(2)、在Analysis下建立TestData类,代码1.1.2.1;

 

代码1.1.2.1

 

Code

 

(3)、建立TestFactory类,代码1.1.2.2

 

代码1.1.2.2

 

Code

 

(4)、建立AllAnalysisTest类,代码1.1.2.3

 

代码1.1.2.3

 

Code

 

(5)、运行。

 

对于TestWords = "我是中国人,I can speak chinese!";测试结果:

 

Lucene.Net.Analysis.KeywordAnalyzer结果:
--------------------------------
我是中国人,I can speak chinese!
--------------------------------
Lucene.Net.Analysis.SimpleAnalyzer结果:
--------------------------------
我是中国人
i
can
speak
chinese
--------------------------------
Lucene.Net.Analysis.Standard.StandardAnalyzer结果:
--------------------------------





i
can
speak
chinese
--------------------------------
Lucene.Net.Analysis.StopAnalyzer结果:
--------------------------------
我是中国人
i
can
speak
chinese
--------------------------------
Lucene.Net.Analysis.WhitespaceAnalyzer结果:
--------------------------------
我是中国人,I
can
speak
chinese!
--------------------------------

 

换一句话试试:更改TestDataTestWords字段值为“我是中国人,I'can speak chinese,hello world,沪江小Q!”。测试结果:

 

Lucene.Net.Analysis.KeywordAnalyzer结果:
--------------------------------
我是中国人,I'can speak chinese,hello world,沪江小Q!
--------------------------------
Lucene.Net.Analysis.SimpleAnalyzer结果:
--------------------------------
我是中国人
i
can
speak
chinese
hello
world
沪江小q
--------------------------------
Lucene.Net.Analysis.Standard.StandardAnalyzer结果:
--------------------------------





i'can
speak
chinese



q
--------------------------------
Lucene.Net.Analysis.StopAnalyzer结果:
--------------------------------
我是中国人
i
can
speak
chinese
hello
world
沪江小q
--------------------------------
Lucene.Net.Analysis.WhitespaceAnalyzer结果:
--------------------------------
我是中国人,I'can
speak
chinese,hello
world,沪江小Q!
--------------------------------

 对于这几种分词效果基本可以看出来了。

KeywordAnalyzer分词,没有任何变化;

SimpleAnalyzer对中文效果太差;

StandardAnalyzer对中文单字拆分;

StopAnalyzerSimpleAnalyzer差不多;

WhitespaceAnalyzer只按空格划分。

 

当然,这只是个粗略的结果。

 

posted @ 2008-08-27 00:33  Birdshover  阅读(14657)  评论(36编辑  收藏  举报