Lucene分词器测试

最近开始研究Lucene,对里面的分词器进行进行了一下测试

代码

public class TestAnalyzer02 {
	private static String chinese = "Lucene全文搜索引擎的学习";
	private Analyzer analyzer = null;
	
	@Test
	public void testStandarAnalyzer() throws Exception{
		analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_36);
		testAnalyzer(analyzer, chinese);
	}
	
	@Test
	public void testSimpleAnalyzer() throws Exception{
		analyzer = new SimpleAnalyzer(Version.LUCENE_36);
		testAnalyzer(analyzer, chinese);
	}
	
	@Test
	public void testCJKAnalyzer() throws Exception{
		analyzer = new CJKAnalyzer(Version.LUCENE_36);
		testAnalyzer(analyzer, chinese);
	}
	
	@Test
	public void testIKAnalyzer() throws Exception{
		analyzer = new IKAnalyzer();
		testAnalyzer(analyzer, chinese);
	}
	/**
	 * 使用指定的分词器对指定的文本进行分词,并打印出分出的词
	 * 
	 * @param analyzer
	 * @param text
	 * @throws Exception
	 */
	private void testAnalyzer(Analyzer analyzer, String text) throws Exception {
		System.out.println("分词器:" + analyzer.getClass().getSimpleName());
		TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("content",
				new StringReader(text));
		tokenStream.addAttribute(TermAttribute.class);
		while (tokenStream.incrementToken()) {
			TermAttribute termAttribute = tokenStream
					.getAttribute(TermAttribute.class);
			System.out.println(termAttribute.term());
		}
		System.out.println();
	}

}


测试结果

分词器:StandardAnalyzer
lucene











分词器:SimpleAnalyzer
lucene全文搜索引擎的学习


分词器:CJKAnalyzer
lucene
全文
文搜
搜索
索引
引擎
擎的
的学
学习


分词器:IKAnalyzer
加载扩展停止词典:stopword.dic
lucene
全文
搜索引擎
搜索
索引
引擎

学习



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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