IK Analyzer 中文分词器
IK Analyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始, IKAnalyzer已经推出了3个大版本。最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。新版本的IK Analyzer 3.0则发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现。
1.1 IK Analyzer 3.0结构设计
![](https://pic002.cnblogs.com/images/2011/26990/2011042914290123.jpg)
1.2 IK Analyzer 3.0特性
- 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“,具有80万字/秒的高速处理能力
- 采用了多子处理器分析模式,支持:英文字母(IP地址、Email、URL)、数字(日期,常用中文数量词,罗马数字,科学计数法),中文词汇(姓名、地名处理)等分词处理。
- 优化的词典存储,更小的内存占用。支持用户词典扩展定义
- 针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser(作者吐血推荐);采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合,能极大的提高Lucene检索的命中率。
1.3 分词效果示例
文本原文1:
IK-Analyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始, IKAnalyzer已经推出了3个大版本。
分词结果:
ik-analyzer | 是 | 一个 | 一 | 个 | 开源 | 的 | 基于 | java | 语言 | 开发 | 的 | 轻量级 | 量级 | 的 | 中文 | 分词 | 工具包 | 工具 | 从 | 2006 | 年 | 12 | 月 | 推出 | 1.0 | 版 | 开始 | ikanalyzer | 已经 | 推出 | 出了 | 3 | 个大 | 个 | 版本
文本原文2:
永和服装饰品有限公司
分词结果:
永和 | 和服 | 服装 | 装饰品 | 装饰 | 饰品 | 有限 | 公司
文本原文3:
作者博客:linliangyi2007.javaeye.com 电子邮件:linliangyi2005@gmail.com
分词结果:
作者 | 博客 | linliangyi2007.javaeye.com | 2007 | 电子邮件 | 电子 | 邮件 | 地址 | linliangyi2005@gmail.com | 2005
2.使用指南
2.1下载地址
GoogleCode开源项目 :http://code.google.com/p/ik-analyzer/
GoogleCode SVN下载:http://ik-analyzer.googlecode.com/svn/trunk/
2.2安装部署
IK Analyzer安装包包含:
1. 《IKAnalyzer中文分词器V3.0使用手册》(即本文档)
2. IKAnalyzer3.0GA.jar
3. IKAnalyzer.cfg.xml
它的安装部署十分简单,将IKAnalyzer3.0GA.jar部署于项目的lib目录中;IKAnalyzer.cfg.xml文件放置在代码根目录(对于web项目,通常是WEB-INF/classes目录,同hibernate、log4j等配置文件相同)下即可。
2.3 Lucene用户快速入门
代码样例
- /**
- * IK Analyzer Demo
- * @param args
- */
- import java.io.IOException;
- import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
- import org.apache.lucene.document.Document;
- import org.apache.lucene.document.Field;
- import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;
- import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
- import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
- import org.apache.lucene.search.Query;
- import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
- import org.apache.lucene.search.TopDocs;
- import org.apache.lucene.store.Directory;
- import org.apache.lucene.store.LockObtainFailedException;
- import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;
- //引用IKAnalyzer3.0的类
- import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;
- import org.wltea.analyzer.lucene.IKQueryParser;
- import org.wltea.analyzer.lucene.IKSimilarity;
- /**
- * @author linly
- *
- */
- public class IKAnalyzerDemo {
- public static void main(String[] args){
- //Lucene Document的域名
- String fieldName = "text";
- //检索内容
- String text = "IK Analyzer是一个结合词典分词和文法分词的中文分词开源工具包。它使用了全新的正向迭代最细粒度切分算法。";
- //实例化IKAnalyzer分词器
- Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
- Directory directory = null;
- IndexWriter iwriter = null;
- IndexSearcher isearcher = null;
- try {
- //建立内存索引对象
- directory = new RAMDirectory();
- iwriter = new IndexWriter(directory, analyzer, true , IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED);
- Document doc = new Document();
- doc.add(new Field(fieldName, text, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
- iwriter.addDocument(doc);
- iwriter.close();
- //实例化搜索器
- isearcher = new IndexSearcher(directory);
- //在索引器中使用IKSimilarity相似度评估器
- isearcher.setSimilarity(new IKSimilarity());
- String keyword = "中文分词工具包";
- //使用IKQueryParser查询分析器构造Query对象
- Query query = IKQueryParser.parse(fieldName, keyword);
- //搜索相似度最高的5条记录
- TopDocs topDocs = isearcher.search(query , 5);
- System.out.println("命中:" + topDocs.totalHits);
- //输出结果
- ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs;
- for (int i = 0; i < topDocs.totalHits; i++){
- Document targetDoc = isearcher.doc(scoreDocs[i].doc);
- System.out.println("内容:" + targetDoc.toString());
- }
- } catch (CorruptIndexException e) {
- e.printStackTrace();
- } catch (LockObtainFailedException e) {
- e.printStackTrace();
- } catch (IOException e) {
- e.printStackTrace();
- } finally{
- if(isearcher != null){
- try {
- isearcher.close();
- } catch (IOException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
- if(directory != null){
- try {
- directory.close();
- } catch (IOException e) {
- e.printStackTrace();
- }
- }
- }
- }
- }
/** * IK Analyzer Demo * @param args */ import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.document.Document; import org.apache.lucene.document.Field; import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException; import org.apache.lucene.index.IndexWriter; import org.apache.lucene.search.IndexSearcher; import org.apache.lucene.search.Query; import org.apache.lucene.search.ScoreDoc; import org.apache.lucene.search.TopDocs; import org.apache.lucene.store.Directory; import org.apache.lucene.store.LockObtainFailedException; import org.apache.lucene.store.RAMDirectory; //引用IKAnalyzer3.0的类 import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer; import org.wltea.analyzer.lucene.IKQueryParser; import org.wltea.analyzer.lucene.IKSimilarity; /** * @author linly * */ public class IKAnalyzerDemo { public static void main(String[] args){ //Lucene Document的域名 String fieldName = "text"; //检索内容 String text = "IK Analyzer是一个结合词典分词和文法分词的中文分词开源工具包。它使用了全新的正向迭代最细粒度切分算法。"; //实例化IKAnalyzer分词器 Analyzer analyzer = new IKAnalyzer(); Directory directory = null; IndexWriter iwriter = null; IndexSearcher isearcher = null; try { //建立内存索引对象 directory = new RAMDirectory(); iwriter = new IndexWriter(directory, analyzer, true , IndexWriter.MaxFieldLength.LIMITED); Document doc = new Document(); doc.add(new Field(fieldName, text, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED)); iwriter.addDocument(doc); iwriter.close(); //实例化搜索器 isearcher = new IndexSearcher(directory); //在索引器中使用IKSimilarity相似度评估器 isearcher.setSimilarity(new IKSimilarity()); String keyword = "中文分词工具包"; //使用IKQueryParser查询分析器构造Query对象 Query query = IKQueryParser.parse(fieldName, keyword); //搜索相似度最高的5条记录 TopDocs topDocs = isearcher.search(query , 5); System.out.println("命中:" + topDocs.totalHits); //输出结果 ScoreDoc[] scoreDocs = topDocs.scoreDocs; for (int i = 0; i < topDocs.totalHits; i++){ Document targetDoc = isearcher.doc(scoreDocs[i].doc); System.out.println("内容:" + targetDoc.toString()); } } catch (CorruptIndexException e) { e.printStackTrace(); } catch (LockObtainFailedException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally{ if(isearcher != null){ try { isearcher.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } if(directory != null){ try { directory.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } } }
执行结果:
命中:1
内容:Document<stored/uncompressed,indexed,tokenized<text:IK Analyzer是一个结合词典分词和文法分词的中文分词开源工具包。它使用了全新的正向迭代最细粒度切分算法。>>
2.4 关键API说明
类org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer
说明:IK分词器的主类,是IK分词器的Lucene Analyzer类实现。
该类使用方法请参考 “代码样例”章节
类org.wltea.analyzer.lucene.IKQueryParser
public static Query parse(String field , String query) throws IOException
说明:单条件,单Field查询分析
参数1 :String field, 查询的目标域名称
参数2 :String query , 查询的关键字
返回值:构造一个单条件,单Field查询器
public static Query parseMultiField(String[] fields , String query) throws IOException
说明:多Field,单条件查询分析
参数1 :String[] fields, 多个查询的目标域名称的数组
参数2 :String query , 查询的关键字
返回值:构造一个多Field,单条件的查询器
public static Query parseMultiField(String[] fields , String query , BooleanClause.Occur[] flags) throws IOException
说明:多Field,单条件,多Occur查询分析
参数1 :String[] fields, 多个查询的目标域名称的数组
参数2 :String query , 查询的关键字
参数3 :BooleanClause.Occur[] flags , 查询条件的组合方式(Or/And)
返回值:构造一个多Field,单条件,多Occur的查询器
public static Query parseMultiField(String[] fields , String[] queries) throws IOException
说明:多Field,多条件查询分析
参数1 :String[] fields, 多个查询的目标域名称的数组
参数2 :String[] queries , 对应多个查询域的关键字数组
返回值:构造一个多Field,多条件的查询器
public static Query parseMultiField(String[] fields , String[] queries , BooleanClause.Occur[] flags) throws IOException
说明:多Field,多条件,多Occur查询
参数1 :String[] fields, 多个查询的目标域名称的数组
参数2 :String[] queries , 对应多个查询域的关键字数组
参数3 :BooleanClause.Occur[] flags , 查询条件的组合方式(Or/And)
返回值:构造一个多Field, 多条件, 多Occur的查询器
类org.wltea.analyzer.lucene.IKSimilarity
说明: IKAnalyzer 的相似度评估器。该类重载了DefaultSimilarity的coord方法,提高词元命中个数在相似度比较中的权重影响,即,当有多个词元得到匹配时,文档的相似度将提高。
该类使用方法请参考 “代码样例”章节
类org.wltea.analyzer.IKSegmentation
说明: 这是IK分词器的核心类。它是真正意义上的分词器实现。IKAnalyzer的3.0版本有别于之前的版本,它是一个可以独立于Lucene的Java分词器实现。当您需要在Lucene以外的环境中单独使用IK中文分词 组件时,IKSegmentation正是您要找的。
public Lexeme next() throws IOException
说明:读取分词器切分出的下一个语义单元,如果返回null,表示分词器已经结束。
返回值:Lexeme 语义单元对象,即相当于Lucene的词元对象Token
类org.wltea.analyzer.Lexeme
说明: 这是IK分词器的语义单元对象,相当于Lucene中的Token词元对象。由于3.0版本被设计为独立于Lucene的Java分词器实现,因此它需要Lexeme来代表分词的结果。
public int getBeginPosition()
说明:获取语义单元的起始字符在文本中的位置
返回值:int , 语义单元相对于文本的绝对起始位置
public int getEndPosition()
说明:获取语义单元的结束字符的下一个位置
返回值:int , 语义单元相对于文本的绝对终止位置的下一个字符位置
public int getLength()
说明:获取语义单元包含字符串的长度
返回值:int , 语义单元长度 = getEndPosition – getBeginPosition
public String getLexemeText()
说明:获取语义单元包含字符串内容
返回值:String, 语义单元的实际内容,即分词的结果
3.词表扩展
目前,IK分词器自带的主词典拥有22万左右的汉语单词量。由于作者个人的精力有限,并没有对搜集到的词库进行全范围的筛选、清理。此外,对于分词组件应用场景所涉及的领域的不同,也需要各类专业词库的支持。为此,IK分词器提供了对词典的扩充支持。
基于API的词典扩充
IK分词器支持使用API编程模型扩充您的词典。如果您的词典是存储与数据库中,这个方式应该对您适用。API如下:
类org.wltea.analyzer.dic.Dictionary
说明: IK分词器的词典对象。它负责中文词汇的加载,内存管理和匹配检索。
public static void loadExtendWords(List<String> extWords)
说明:加载用户扩展的词汇列表到IK的主词典中,增加分词器的可识别词语。
参数1:List<String> extWords , 扩展的词汇列表
返回值:无
3.2基于配置的词典扩充
IK分词器还支持通过配置IKAnalyzer.cfg.xml文件来扩充您的专有词典。
1. 部署IKAnalyzer.cfg.xml
IKAnalyzer.cfg.xml部署在代码根目录下(对于web项目,通常是WEB-INF/classes目录)同hibernate、log4j等配置文件相同。
2. 词典文件的编辑与部署
分词器的词典文件格式是无BOM的UTF-8编码的中文文本文件,文件扩展名不限。词典中,每个中文词汇独立占一行,使用\r\n的DOS方式换行。(注,如果您不了解什么是无BOM的UTF-8格式, 请保证您的词典使用UTF-8存储,并在文件的头部添加一空行)。您可以参考分词器源码org.wltea.analyzer.dic包下的.dic文件。
词典文件应部署在Java的资源路径下,即ClassLoader能够加载的路径中。(推荐同IKAnalyzer.cfg.xml放在一起)
3. IKAnalyzer.cfg.xml文件的配置
- <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
- <properties>
- <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
- <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典-->
- <entry key="ext_dict">/mydict.dic ; /mypack/mydict2.dic ; /com/mycompany/dic/mydict3.dic ;</entry>
- </properties>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd"> <properties> <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment> <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典--> <entry key="ext_dict">/mydict.dic ; /mypack/mydict2.dic ; /com/mycompany/dic/mydict3.dic ;</entry> </properties>
在配置文件中,用户可一次配置多个词典文件。文件名使用“;”号分隔。文件路径为相对java包的起始根路径。
(全文终)
下载 :IKAnalyzer3.1.1稳定版完整包.rar
更多详细请参看《IKAnalyzer中文分词器V3.1.1使用手册.pdf》
最新:IKAnalyzer3.2.3稳定版已经发布,支持Lucene3.0和solr1.4
IK Analyzer 3.2.3版本修订
在3.2.0版本基础上,更新如下:
1.优化词典匹配算法,将IK分词器速度提高至80万字/秒
2.添加对韩文、日文的支持,采用单字切分
3.增加IKQueryParser的 setMaxWordLength 方法,使其支持最大词长切分
PS:如果您使用的是Solr1.3或者v2.9之前的Lucene,请下载IK Analyzer3.1.6GA使用! IK Analyzer3.2.X仅支持Lucene3.0以上版本。
下载地址
IKAnalyzer3.2.3稳定版发布包
IKAnalyzer3.2.3稳定版源代码
lucene 2.9以前用户请使用 IKAnalyzer V3.1.6GA
链接:http://www.javaeye.com/topic/542987
V3.1.1GA -- V3.1.5GA 版本变更一览
- 1.添加“正向最大切分算法”。
- 2.完善IK Analyzer对solr1.3版本的集成支持
- 3.改进对文件名、邮件地址、英文数字混合字串的切分算法
- 4.新增对停止词(stopword)的自定义扩展
- 5.支持对JDK1.5的版本的集成
V3.1.6GA版本变更:
新增IK Analyzer对solr1.4版本的集成支持
1.新增org.wltea.analyzer.solr.IKTokenizerFactory14,支持solr1.4的TokenizerFactory接口配置
类org.wltea.analyzer.solr.IKTokenizerFactory14
说明:该类继承与solr1.4的BaseTokenizerFactory,是IK分词器对solr1.4项目TokenizerFactory接口的扩展实现。从版本V3.1.6起。
属性:isMaxWordLength。该属性决定分词器是否采用最大词语切分。
solr1.4配置样例
使用IKAnalyzer的配置
- <schema name="example" version="1.1">
- ……
- <fieldType name="text" class="solr.TextField">
- <analyzer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>
- </fieldType>
- ……
- </schema>
<schema name="example" version="1.1"> …… <fieldType name="text" class="solr.TextField"> <analyzer class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/> </fieldType> …… </schema>
使用IKTokenizerFactory14的配置
- <fieldType name="text" class="solr.TextField" >
- <analyzer type="index">
- <tokenizer class="org.wltea.analyzer.solr.IKTokenizerFactory14" isMaxWordLength="false"/>
- ……
- </analyzer>
- <analyzer type="query">
- <tokenizer class="org.wltea.analyzer.solr.IKTokenizerFactory14" isMaxWordLength="true"/>
- ……
- </analyzer>
- </fieldType>
<fieldType name="text" class="solr.TextField" > <analyzer type="index"> <tokenizer class="org.wltea.analyzer.solr.IKTokenizerFactory14" isMaxWordLength="false"/> …… </analyzer> <analyzer type="query"> <tokenizer class="org.wltea.analyzer.solr.IKTokenizerFactory14" isMaxWordLength="true"/> …… </analyzer> </fieldType>
下载 :IKAnalyzer3.1.6GA完整包
更多详细请参看《IKAnalyzer中文分词器V3.1.6使用手册》