public final TokenStream tokenStream(final String fieldName,
                                       final Reader reader) {
    TokenStreamComponents components = reuseStrategy.getReusableComponents(this, fieldName);
    final Reader r = initReader(fieldName, reader);
    if (components == null) {
      components = createComponents(fieldName);
      reuseStrategy.setReusableComponents(this, fieldName, components);
    }
    components.setReader(r);
    return components.getTokenStream();
  }

public final TokenStream tokenStream(final String fieldName, final String text) {
    TokenStreamComponents components = reuseStrategy.getReusableComponents(this, fieldName);
    @SuppressWarnings("resource") final ReusableStringReader strReader = 
        (components == null || components.reusableStringReader == null) ?
        new ReusableStringReader() : components.reusableStringReader;
    strReader.setValue(text);
    final Reader r = initReader(fieldName, strReader);
    if (components == null) {
      components = createComponents(fieldName);
      reuseStrategy.setReusableComponents(this, fieldName, components);
    }

问题1：从哪里得到了TokenStream？

问题2：方法传入的字符流Reader 给了谁？

问题3： components是什么？components的获取逻辑是怎样？

问题4：createComponents(fieldName) 方法是个什么方法？

问题5：Analyzer能直接创建对象吗？

问题6：为什么它要这样设计？

问题7：请看一下Analyzer的实现子类有哪些？

问题8：要实现一个自己的Analyzer，必须实现哪个方法？

TokenStreamComponents createComponents(String fieldName)

是Analizer中唯一的抽象方法，扩展点。通过提供该方法的实现来实现自己的Analyzer。

参数说明：fieldName，如果我们需要为不同的字段创建不同的分词处理器组件，则可根据这个参数来判断。否则，就用不到这个参数。

返回值为 TokenStreamComponents 分词处理器组件。我们需要在createComponents方法中创建我们想要的分词处理器组件。

TokenStreamComponents

分词处理器组件：这个类中封装有供外部使用的TokenStream分词处理器。提供了对source(源)和sink（供外部使用分词处理器）两个属性的访问方法。

问题1：这个类的构造方法有几个？区别是什么？从中能发现什么？

问题2：source 和 sink属性分别是什么类型？这两个类型有什么关系？

问题3：在这个类中没有创建source、sink对象的代码（而是由构造方法传入）。也就是说我们在Analyzer.createComponents方法中创建它的对象前，需先创建什么？

问题4：在Analyzer中tokenStream() 方法中把输入流给了谁？得到的TokenStream对象是谁？TokenStream对象sink中是否必须封装有source对象?

如果必须有，这个封装是否也得在Analyzer.createComponents方法中完成？

org.apache.lucene.analysis.TokenStream

分词处理器，负责对输入文本完成分词、处理。

问题1：接上一页，TokenStream中有没有对应的给入方法？

问题2：TokenStream是一个抽象类，有哪些方法，它的抽象方法有哪些？它的构造方法有什么特点？

问题3：TokenStream的具体子类分为哪两类？有什么区别？

问题4：TokenStream继承了谁？它是干什么用的？

概念说明：Token Attribute：分项属性（分项的信息）：如包含的词、位置等

TokenStream 的两类子类

Tokenizer：分词器，输入是Reader字符流的TokenStream，完成从流中分出分项

TokenFilter：分项过滤器，它的输入是另一个TokenStream，完成对从上一个TokenStream中流出的token的特殊处理。

问题1：请查看Tokenizer类的源码及注释，这个类该如何使用？要实现自己的Tokenizer只需要做什么？

问题2：Tokenizer的子类有哪些？

问题3：请查看TokenFilter类的源码及注释，如何实现自己的TokenFilter?

问题4：TokenFilter的子类有哪些？

问题5：TokenFilter是不是一个典型的装饰器模式？如果我们需要对分词进行各种处理，只需要按我们的处理顺序一层层包裹即可（每一层完成特定的处理）。不同的处理需要，只需不同的包裹顺序、层数。

TokenStream 继承了 AttributeSource

问题1：我们在TokenStream及它的两个子类中是否有看到关于分项信息的存储，如该分项的词是什么、这个词的位置索引？

概念说明：Attribute 属性 Token Attribute 分项属性（分项信息），如分项的词、词的索引位置等等。这些属性通过不同的Tokenizer /TokenFilter处理统计得出。不同的Tokenizer/TokenFilter组合，就会有不同的分项信息。它是会动态变化的，你不知道有多少，是什么。那该如何实现分项信息的存储呢？答案就是 AttributeSource、Attribute 、AttributeImpl、AttributeFactory 1、AttribureSource 负责存放Attribute对象，它提供对应的存、取方法 2、Attribute对象中则可以存储一个或多个属性信息 3、AttributeFactory 则是负责创建Attributre对象的工厂，在TokenStream中默认使用了AttributeFactory.getStaticImplementation 我们不需要提供，遵守它的规则即可。

AttributeSource使用规则说明

1、某个TokenStream实现中如要存储分项属性，通过AttributeSource的两个add方法之一，往AttributeSource中加入属性对象。

<T extends Attribute> T addAttribute(Class<T> attClass) 该方法要求传人你需要添加的属性的接口类（继承Attribute）,返回对应的实现类实例给你。从接口到实例，这就是为什么需要AttributeFactory的原因。 void addAttributeImpl(AttributeImpl att)

2、加入的每一个Attribute实现类在AttributeSource中只会有一个实例，分词过程中，分项是重复使用这一实例来存放分项的属性信息。重复调用add方法添加它返回已存储的实例对象。

3、要获取分项的某属性信息，则需持有某属性的实例对象，通过addAttribute方法或getAttribure方法获得Attribute对象，再调用实例的方法来获取、设置值

4、在TokenStream中，我们用自己实现的Attribute，默认的工厂。当我们调用这个add方法时，它怎么知道实现类是哪个？这里有一定规则要遵守： 1、自定义的属性接口 MyAttribute 继承 Attribute 2、自定义的属性实现类必须继承 Attribute,实现自定义的接口MyAttribute 3、自定义的属性实现类必须提供无参构造方法 4、为了让默认工厂能根据自定义接口找到实现类，实现类名需为接口名+Impl 。请查看lucene中提供的Attribute实现是否是这样的。

TokenStream 的使用步骤。

我们在应用中并不直接使用分词器，只需为索引引擎和搜索引擎创建我们想要的分词器对象。但我们在选择分词器时，会需要测试分词器的效果，就需要知道如何使用得到的分词处理器TokenStream，

使用步骤：

1、从tokenStream获得你想要获得分项属性对象（信息是存放在属性对象中的）

2、调用 tokenStream 的 reset() 方法，进行重置。因为tokenStream是重复利用的。

3、循环调用tokenStream的incrementToken()，一个一个分词，直到它返回false

4、在循环中取出每个分项你想要的属性值。

5、调用tokenStream的end()，执行任务需要的结束处理。

6、调用tokenStream的close()方法，释放占有的资源。

思考：tokenStream是装饰器模式，这个reset / incrementToken / end / close是如何工作的？请查看 tokenStream / Tokenizer / TokenFilter的源码。

简单实现一个我们自己的Analyzer，需求说明

Tokenizer: 实现对英文按空白字符进行分词。需要记录的属性信息有: 词

TokenFilter: 要进行的处理：转为小写

说明：Tokenizer分词时，是从字符流中一个一个字符读取，判断是否是空白字符来进行分词。

思考：Tokenizer是一个 AttributeSource对象，TokenFilter 又是一个AttributeSource对象。在这两个我们自己的实现类中，我们都调用了addAttribute方法，怎么会只有一个 attribute对象？请查看源码找到答案。

小结

通过API及源码的学习，你是否感受到了作者的一些设计思想。

1、他是如何处理变与不变的，如Analyzer、TokenStream类的设计？

2、他是如何处理不同分词器有不同的处理逻辑的问题的？

Lucene提供的分词器

Lucene core模块中的 StandardAnalyzer 英文分词器

看看它都分析存储哪些属性信息试试它的英文分词效果中文分词效果

Lucene 的中文分词器 SmartChineseAnalyzer

<!-- Lucene提供的中文分词器模块，lucene-analyzers-smartcn -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-analyzers-smartcn</artifactId>
    <version>7.3.0</version>
</dependency>

试试它的中英文分词效果

Lucene-Analyzers-common包中提供的分词器

看看都有些什么分词器

IKAnalizer集成

IKAnalyzer 开源、轻量级的中文分词器，应用比较多

最先是作为lucene上使用而开发，后来发展为独立的分词组件。只提供到Lucene 4.0版本的支持。我们在4.0以后版本Lucene中使用就需要简单集成一下。

<!-- ikanalyzer 中文分词器  -->
<dependency>
    <groupId>com.janeluo</groupId>
    <artifactId>ikanalyzer</artifactId>
    <version>2012_u6</version>
    <exclusions>
    <exclusion>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-core</artifactId>
    </exclusion>
    <exclusion>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
    </exclusion>
    <exclusion>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-analyzers-common</artifactId>
    </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

<!--  lucene-queryparser 查询分析器模块 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.lucene</groupId>
    <artifactId>lucene-queryparser</artifactId>
    <version>7.3.0</version>
</dependency>

需要做集成，是因为Analyzer的createComponents方法API改变了。

集成步骤

1、找到 IkAnalyzer包体提供的Lucene支持类，比较IKAnalyzer的createComponets方法。

2、照这两个类，创建新版本的，类里面的代码直接复制，修改参数即可。

IKAnalyzer提供两种分词模式：细粒度分词和智能分词，看它的构造参数。

集成后，请测试细粒度分词、智能分词的效果

测试语句：张三说的确实在理

请比较IKAnalyzer和SmartChineseAnalyzer

测试语句：张三说的确实在理。 Lucene是一个开源的，基于java的搜索引擎开发工具包。

扩展 IKAnalyzer的停用词

Ik中默认的停用词很少，我们往往需要扩展它。可从网址： https://github.com/cseryp/stopwords 下载一份比较全的停用词。

Ik中停用词的扩展步骤：

1、在类目录下创建IK的配置文件：IKAnalyzer.cfg.xml

2、在配置文件中增加配置扩展停用词文件的节点： <entry key=“ext_stopwords”>my_ext_stopword.dic</entry> 如有多个，以“;”间隔 3、在类目录下创建我们的扩展停用词文件 my_ext_stopword.dic 4、编辑该文件加入停用词，一行一个

扩展 IKAnalyzer的词典

每年都有很多的新词产生，往分词器的词典中添加新词的步骤：

1、在类目录下IK的配置文件：IKAnalyzer.cfg.xml 中增加配置扩展词文件的节点： <entry key="ext_dict">ext.dic</entry> 如有多个，以“;”间隔

2、在类目录下创建扩展词文件 ext.dic

注意文件要是UTF-8编码

4、编辑该文件加入新词，一行一个

测试语句：厉害了我的国一经播出，受到各方好评，强烈激发了国人的爱国之情、自豪感！新词：厉害了我的国

IKAnalyzer.cfg.xml 文件示例

<?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">my_ext_stopword.dic</entry>
</properties>

Lucence学习笔记之（二）

Lucene分词器API

org.apache.lucene.analysi.Analyzer

TokenStreamComponents createComponents(String fieldName)

TokenStreamComponents

org.apache.lucene.analysis.TokenStream

TokenStream 的两类子类

TokenStream 继承了 AttributeSource

AttributeSource使用规则说明

TokenStream 的使用步骤。

简单实现一个我们自己的Analyzer，需求说明

小结

Lucene提供的分词器

Lucene core模块中的 StandardAnalyzer 英文分词器

Lucene 的中文分词器 SmartChineseAnalyzer

Lucene-Analyzers-common包中提供的分词器

IKAnalizer集成

IKAnalyzer 开源、轻量级的中文分词器，应用比较多

需要做集成，是因为Analyzer的createComponents方法API改变了。

IKAnalyzer提供两种分词模式：细粒度分词和智能分词，看它的构造参数。

集成后，请测试细粒度分词、智能分词的效果

请比较IKAnalyzer和SmartChineseAnalyzer

扩展 IKAnalyzer的停用词

扩展 IKAnalyzer的词典

IKAnalyzer.cfg.xml 文件示例

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