chapter04_Lucene的分析过程

分析
1. 将域Field文本转换为项Term
```
 Term = fieldName + fieldValues[]
```
  而 fieldValues 包含的是语汇单元token
  
  分析
```
  "The quick brown fox jumped over the lazy dog"
```
  使用 StopAnalyzer 分析出的语汇单元
```
 [quick] [brown] [fox] [jumped] [over] [lazy] [dog]
```
2. 内置了四种基本的分析器，但是自定义分析器也很容易，并且有的时候很必要 P107
  
  WhitespaceAnalyzer
  
  SimpleAnalyzer
  
  StopAnalyzer
  
  StandardAnaylyzer
3. 分析过程出现在了2个地方
  
  (1) 建立索引
  
  把域文本——>语汇单元(项)
  
  注：只有由分析器产生的语汇单元才能被检索，或者是整体作为NOT_ANALYZED或者NOT_ANALYZED_NO_NORMS传入
  
  分析器的分析结果对用户不可见，直接放在索引文件中
  
  (2) 使用QueryParser进行搜索
  
  把用户输入——>各个项
  
  注：分析器只会接收独立的文本片段，不会接收整个表达式，例如用户输入
```
 "president obama" +harvard +professor
```
  时，会调用分析器3次
  
  (3) 建立索引过程和进行搜索过程使用的分析器未必相同，要根据情况选择
4. 分析只能在一个域中，把文本拆成语汇单元，不能把一个文本（例如html）拆成多个域；
  
  把文本拆成多个域的操作叫解析，这是分析的前一个步骤

分析器Analyzer

是一个抽象类

 public abstract class Analyzer implements Closeable {

     public abstract TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader);

     ...
 }

TokenStream 类用于递归处理所有的语汇单元

例如 SimpleAnalyzer 长这样

 public final class SimpleAnalyzer extends Analyzer {

     @Override
     public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader) {
         return new LowerCaseTokenizer(reader);
     }

     ...
 }

语汇单元的组成

一个语汇单元携带了一个文本值（单词本身）+其他一些元数据

(1) 偏移量

起点偏移量：语汇单元文本的起始字符在原始文本中的位置

终点偏移量：语汇单元文本的终止字符的下一个位置

作用：搜索结果高亮显示

(2) 位置增量

相对于前一个语汇单元的位置信息，一般位置增量默认值是1
```
 位置增量  the ---1---> quick ---1---> brown ---1--->fox

 偏移量    0 <------> 3 4 <--------> 9 10 <-----> 15 16<---->19
```
作用：跨度查询

TokenStream

作用：一个能在被调用后产生语汇单元序列的类

分析器链：

 Reader --> Tokenizer ---> TokenFilter1 ---> TokenFilter2 ---> TokenFilter3 ---> Tokens

过滤顺序非常关键

StopAnalyzer1

 public class StopAnalyzer1 extends Analyzer {

     private Set stopWords = Arrays.asList("a", "an", "and", "are", "as", "at", "be", "but", "by", "for", "if", "in", "into", "is", "it", "no", "not", "of", "on", "or", "such", "that", "the", "their", "then", "there", "these", "they", "this", "to", "was", "will", "with");

     @Override
     public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader) {

         return new StopFilter(true,
                    new LowerCaseFilter(
                        new LetterTokenizer(reader)), stopWords);
     }
 }

过滤顺序

 LetterTokenizer ---> LowerCaseFilter ---> StopFilter

StopAnalyzer2

 public class StopAnalyzer2 extends Analyzer {

     private Set stopWords = Arrays.asList("a", "an", "and", "are", "as", "at", "be", "but", "by", "for", "if", "in", "into", "is", "it", "no", "not", "of", "on", "or", "such", "that", "the", "their", "then", "there", "these", "they", "this", "to", "was", "will", "with");

     @Override
     public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader) {

         return new LowerCaseFilter(true,
                    new StopFilter(
                        new LetterTokenizer(reader)), stopWords);
     }
 }

过滤顺序

 LetterTokenizer ---> StopFilter ---> LowerCaseFilter

对于

 "The quick brown..."

的分析结果，StopAnalyzer1 会输出

 [quick] [brown]

StopAnalyzer2 会输出

 [the] [quick] [brown]

因为 StopAnalyzer2 先用 StopFilter 后用 LowerCaseFilter，StopFilter的输入中包含 The，而 The 不在 stopWords 的集合里面，所以不会被滤除

captxb

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