Lucene(6):分词器

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本文介绍了Lucene的分词理解,Analyzer的使用时机,详细讲解了Lucene原生的StandardAnalyzer、WhitespaceAnalyzer、SimpleAnalyzer、CJKAnalyzer和SmartChineseAnalyzer的特点,并探讨了第三方中文分词器,如IKAnalyzer、mmseg4j等的选择与使用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1 分词理解

在对Document中的内容进行索引之前,需要使用分词器进行分词 ,分词的目的是为了搜索。分词的主要过程就是先分词后过滤。

  • 分词:采集到的数据会存储到document对象的Field域中,分词就是将Document中Field的value值切分成一个一个的词。
  • 过滤:包括去除标点符号过滤、去除停用词过滤(的、是、a、an、the等)、大写转小写、词的形还原(复数形式转成单数形参、过去式转成现在式。。。)等。

什么是停用词?停用词是为节省存储空间和提高搜索效率,搜索引擎在索引页面或处理搜索请求时会自动忽略某些字或词,这些字或词即被称为Stop Words(停用词)。比如语气助词、副词、介词、连接词等,通常自身并无明确的意义,只有将其放入一个完整的句子中才有一定作用,如常见的“的”、“在”、“是”、“啊”等。

对于分词来说,不同的语言,

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