solr 中文分词相关（转载）

smartcn和ik的对比，来自http://www.cnblogs.com/hadoopdev/p/3465556.html

一、引言：

　　中文分词一直是自然语言处理的一个痛处，早在08年的时候，就曾经有项目涉及到相关的应用（Lunce构建全文搜索引擎），那时的痛，没想到5年后的今天依然存在，切分效果、扩展支持、业务应用等方面依然不甚理想。收费的版本不提了，原因自不必言表，开源版本中，发现之前曾经活跃的版本，大多已经没落（好几年没更新了），存活下来的寥寥无几。我是一个守旧的人，评估版本的选择有些保守，至少目前为止，只看1.0正式版本之后的版本，0.XX的不在考虑范围之内，用了一个周末的时间，对比了十多款的样子，个人感觉源于中科院ICTCLAS的smartcn和IKAnanlyzer效果还是不错的。

二、结果对比

2.1 原始文本

"lucene\分析器\使用\分词器\和\过滤器\构成\一个\"管道"，文本\在\流经\这个\管道\后\成为\可以\进入\索引\的\最小单位，因此，一个\标准\的分析器有两个部分组成，一个是分词器tokenizer,它用于将文本按照规则切分为一个个可以进入索引的最小单位。另外一个是TokenFilter，它主要作用是对切出来的词进行进一步的处理（如去掉敏感词、英文大小写转换、单复数处理）等。lucene中的Tokenstram方法首先创建一个tokenizer对象处理Reader对象中的流式文本，然后利用TokenFilter对输出流进行过滤处理";
2.2 smartcn

lucen\分析器\使用\分词\器\和\过滤器\构成\一个\管道\文本\流经\这个\管道\后\成为\可以\进入\索引\最\小\单位\因此\一个\标准\分析器\有\两\个\部分\组成\一个\分词\器\token\它\用于\将\文本\按照\规则\切分\为\一个\个\可以\进入\索引\最\小\单位\另外\一个\tokenfilt\它\主要\作用\对\切\出来\词\进行\进一步\处理\如\去掉\敏感\词\英文\大小写\转换\单\复数\处理\等\lucen\中\tokenstram\方法\首先\创建\一\个\token\对象\处理\reader\对象\中\式\文本\然后\利用\tokenfilt\对\输出\进行\过滤\处理\

2.3 IKanalyzer

lucene\分析器\分析\器使\使用\分词器\分词\器\和\过滤器\过滤\滤器\构成\一个\一\个\管道\文本\在\流经\这个\管道\后\成为\可以\进入\索引\的\最小\单位\因此\一个\一\个\标准\的\分析器\分析\器\有\两个\两\个\部分\分组\组成\一个是\一个\一\个\是\分词器\分词\器\tokenizer\它用\用于\将\文本\按照\规则\切分\切\分为\一个个\一个\一\个个\个\个\可以\进入\索引\的\最小\单位\另外\一个是\一个\一\个\是\tokenfilter\它\主要\作用\用是\对\切出来\切出\切\出来\的\词\进行\行进\进一步\进一\一步\一\步\的\处理\如\去掉\敏感\词\英文\大小写\大小\小写\转换\单\复数\处理\等\lucene\中\的\tokenstram\方法\首先\创建\一个\一\个\tokenizer\对象\处理\reader\对象\中\的\流式\文本\然后\利用\tokenfilter\对\输出\流进\进行\过滤\处理\

 

我的选择：虽然IK有很多碎片，但是可以提高查询的准确率。碎片带来的效果就是，需要占用更大的空间。最终仍然选择IK，原因如下：

比如我输入"北京市美食",如果使用smartcn，将会分词为"北京市""美食"，那么如果文档中存储的是"北京美食"就查询不到了。

以下介绍solr 5.X版本中IK的配置，来自http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/p/5593909.html

　　1. 首先，下载IKAnalyzer ，下载

　　　　注意：以前老的IK 不支持Solr 5.3的版本 ，请注意下载最新的。

   

　　2. 将ik的相关文件 拷贝到 webapps\solr\WEB-INF\lib 目录下

   

　　3. 在 solr_home\mycore1\conf\schema.xml 增加如下配置

<!-- 我添加的IK分词 -->

<fieldType name="text_ik" class="solr.TextField">

<analyzer type="index" isMaxWordLength="false" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>

<analyzer type="query" isMaxWordLength="true" class="org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer"/>

</fieldType>

　　　同时，把需要分词的字段，设置为text_ik，

　 <field name="id" type="int" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />

<field name="name" type="text_ik" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />

<field name="title" type="text_ik" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />

<field name="category" type="int" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />

<field name="content" type="text_ik" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />

<field name="price" type="double" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />

<field name="color" type="string" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />

<field name="orderBy" type="int" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />

<field name="updatetime" type="date" indexed="true" stored="true" required="true" multiValued="false" />

   

　　4. 重启服务

　　　　注意：如果之前已经创建了索引，需要将之前的索引删掉，重新创建分词后的索引。

   

　　5. 在admin后台， analysis 下查看分词效果

　　　　1. 中文分词效果

　　　　

　　　　2. 索引查询效果

　　　　

   

　　6. 配置IKAnalyzer分词器的扩展词典，停止词词典

　　　　1. 将 文件夹下的IKAnalyzer.cfg.xml , ext.dic和stopword.dic 三个文件 复制到/webapps/solr/WEB-INF/classes 目录下，并修改IKAnalyzer.cfg.xml

　　　　<?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">ext.dic;</entry>

 

　　　　 <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->

　　　　<entry key="ext_stopwords">stopword.dic;</entry>

　　　　</properties>

　　　　2. 在ext.dic 里增加自己的扩展词典，例如，婴儿奶粉3段

　　　　　

   

　　　　注意:  记得将stopword.dic，ext.dic的编码方式为UTF-8 无BOM的编码方式。