为nutch 添加中文分词插件

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原创最新推荐文章于 2026-03-27 02:01:03 发布 6.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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1.nutch中文分词

Nutch对中文查询时默认采用的分词器为NutchAnalyzer,对中文默认采用单字切分.这种效果不是很理想，我们可以自定义切词器，以实现对中文支持.

可以采用的两种方式添加对中文的支持.

1. 直接修改nutch的系统代码，对默认的分词器代码进行修改

使其使用自定义中文分词程序.

2. 采用插件的方式，不修改系统代码的基础上，编写中文分词插件实现对中文

分词的支持。类似我们在nutch的系统中看到的关于法语和德语解析的插件

进行分词解析。

通过修改代码的方式实现对中文的支持，可以看到很多文章介绍.常见的方式类似

这里.

而在nutch的系统设计中，采用插件的方式，可以在不修改系统代码的基础上即可实现

多语言支持功能.我们只需要编写对应的插件部署在系统下即可.

2.实现中文分词插件步骤

2.1 插件流程

当我们对一个插件进行解析时,首先会根据文档内容获取对应的分词解析器.

这里我们可能有疑问，根据文档内容如何获取对应的分词解析器.这里用到

另一个插件languageidentifier 语言标示插件,可以通过这个插件获取当前文

档所属的语言，在每个文档上会添加一个lang的属性.

NutchAnalyzer analyzer = factory.get(doc.get("lang"));

Factory 为AnalyzerFactory会根据不同的语言获取切词器而这里的lang属性则通过

Languageidentifier

我们可能会产生另一个问题，Languageidentifier如何知道当前文档语言类别呢？

在这里我们首先查看下

src/plugin/languageidentifier 文件结构

我们可以看到有很多ngp为扩展名的文件，插件正是通过这些ngp文件来判断文档的语言类型对于中文的我生成的文件为zh.ngp这个文件名代表是解析中文文档使用的ngp关于对应的语言产生的文件信息。可以通过langmappings.properties中定义的信息，可以扩展更多国家的语言支持.ngp文件的生成，可以参看这里.有比较详细的介绍.

2.2 建立插件类

我们在这里建立的插件类，很简单。调用的分词器直接用lucene2.0中的CJKAnalyer

具体代码如下.

package org.apache.nutch.analysis.zh;

// JDK imports

import java.io.Reader;

// Lucene imports

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;

import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;

// Nutch imports

import org.apache.nutch.analysis.NutchAnalyzer;

/** *//**

* A simple Chinese Analyzer that wraps the Lucene one.

* @author sy zhang

*/

public class CJKAnalyzer extends NutchAnalyzer ...{



    private final static Analyzer ANALYZER =

            new org.apache.lucene.analysis.cjk.CJKAnalyzer();



    /** *//** Creates a new instance of CJKAnalyzer */

    public CJKAnalyzer() ...{ }

    public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader) ...{

        return ANALYZER.tokenStream(fieldName, reader);

    }

    /**//*

     * it's only for test

     */

    public static void main(String[] args) throws Exception

  ...{

      Analyzer analyzer = new CJKAnalyzer();

      String fieldName ="test";

      String test="这是一个简单测试this is a cjk test";

      char[] testArray =test.toCharArray();

      java.io.Reader r = new java.io.CharArrayReader(testArray);



      TokenStream t = analyzer.tokenStream(fieldName, r);

      org.apache.lucene.analysis.Token token =null;

      try

      ...{

      token = t.next();

      }

      catch(Exception ex)

      ...{



      }

      while(token!=null)

      ...{

         System.out.println(token.termText());

         try

         ...{

         token = t.next();

         }

         catch(Exception ex)

         ...{



         }

      }

     r.close();





  }

}