分词和查询都是以词项为基本单位，词项是词条化的结果。在Lucene中分词主要依靠Analyzer类解析实现。Analyzer类是一个抽象类，分词的具体规则是由子类实现的，所以对于不同的语言规则，要有不同的分词器
1. StopAnalyzer
停用词分词器：能过滤词汇中的特定字符串和词汇，并且完成大写转小写的功能。
2. StandardAnalyzer
标准分词器：根据空格和符号来完成分词，还可以完成数字、字母、E-mail地址、IP地址以及中文字符的分析处理，还可以支持过滤词表，用来代替StopAnalyzer能够实现的过滤功能。
3. WhitespaceAnalyzer
空格分词器：使用空格作为间隔符的词汇分割分词器。处理词汇单元的时候，以空格字符作为分割符号。分词器不做词汇过滤，也不进行小写字符转换。实际中可以用来支持特定环境下的西文符号的处理。由于不完成单词过滤和小写字符转换功能，也不需要过滤词库支持。词汇分割策略上简单使用非英文字符作为分割符，不需要分词词库支持。
4. SimleAnalyzer
简单分词：具备基本西文字符词汇分析的分词器，处理词汇单元时，以非字母字符作为分割符号。分词器不能做词汇的过滤，之进行词汇的分析和分割。输出地词汇单元完成小写字符转换，去掉标点符号等分割符。
5. CJKAnalyzer
二分法分词：内部调用CJKAnalyzer分词器，对中文进行分词，同时使用StopFilt过滤器完成过滤功能，可以实现中文的多元切分和停用词过滤。
6. IKAnalyzer
IKAnalyzer实现了以词典为基础的正反向全切分，以及正反向最大匹配切分两种方法。IKAnalyzer是第三方实现的分词器，继承自Lucene的Analyzer类，针对中文文本进行处理。
7. Paoding Analysis
Paoding Analysis中文分词具有极 高效率 和 高扩展性。引入隐喻，采用完全的面向对象设计，构思先进。其效率比较高，在PIII 1G内存个人机器上，1秒可准确分词100万汉字。采用基于不限制个数的词典文件对文章进行有效切分，使能够将对词汇分类定义。能够对未知的词汇进行合理解析。
8. MMSeg4J
mmseg4j 用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法实现的中文分词器(http://technology.chtsai.org/mmseg/ )，并实现 lucene 的 analyzer 和 solr 的TokenizerFactory 以方便在Lucene和Solr中使用。 MMSeg 算法有两种分词方法：Simple和Complex，都是基于正向最大匹配。Complex 加了四个规则过虑。官方说：词语的正确识别率达到了 98.41%。mmseg4j 已经实现了这两种分词算法。
作者：柯之梦
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/yin4302008/article/details/86585946
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