【转】jieba.NET与Lucene.Net的集成

时间：2017-10-20 20:11:57 阅读：283 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：rds ges 抽象 key setter lan direct 代码 empty

首先声明：我对Lucene.Net并不熟悉，但搜索确实是分词的一个重要应用，所以这里还是尝试将两者集成起来，也许对你有一参考。

看到了两个中文分词与Lucene.Net的集成项目：Lucene.Net.Analysis.PanGu和Lucene.Net.Analysis.MMSeg，参考其中的代码实现了最简单的集成：jiebaForLuceneNet。下面给出简单的介绍。

1、JiebaTokenizer

主要的集成点是自定义一个Tokenizer的子类，此时必须要实现它的抽象方法IncrementToken，该方法用于对文本流中的文本生成的token进行遍历，这正是分词组件发挥作用的地方。

public override bool IncrementToken()
{
    ClearAttributes();
    position++;
    if (position < tokens.Count)
    {
        var token = tokens[position];
        termAtt.SetTermBuffer(token.Word);
        offsetAtt.SetOffset(token.StartIndex, token.EndIndex);
        typeAtt.Type = "Jieba";
        return true;
    }

    End();
    return false;
}

termAtt和offsetAtt所在的两行代码需要用到每一个token的词本身、起始索引和终止索引，而这三个值恰好是JiebaSegmenter.Tokenize方法所实现的，所以只要在初始化JiebaTokenizer时使用：

tokens = segmenter.Tokenize(text, TokenizerMode.Search).ToList();

就可以得到所有分词所得的token，另外TokenizerMode.Search参数使得Tokenize方法的结果中包含更全面的分词结果，比如“语言学家”会得到四个token，即“[语言, (0, 2)], [学家, (2, 4)], [语言学, (0, 3)], [语言学家, (0, 4)]”，这在创建索引和搜索时都很有帮助。

2、JiebaAnalyzer

Tokenizer类实现分词，而添加索引和搜索需要的是Analyzer，JiebaAnalyzer只要调用JiebaTokenizer即可。

public override TokenStream TokenStream(string fieldName, TextReader reader)
{
    var seg = new JiebaSegmenter();
    TokenStream result = new JiebaTokenizer(seg, reader);
    // This filter is necessary, because the parser converts the queries to lower case.
    result = new LowerCaseFilter(result);
    result = new StopFilter(true, result, StopWords);
    return result;
}

除了JiebaTokenizer，JiebaAnalyzer还会用到LowerCaseFilter和StopFilter。前者可将索引和搜索的内容正则化，忽略大小写，后者则过滤掉停用词。这里使用的停用词列表合并了NLTK的英文停用词和哈工大的中文停用词。

3、创建索引和搜索

创建索引时，IndexWriter要使用JiebaAnalyzer的实例：

var analyzer = new JiebaAnalyzer();

using (var writer = new IndexWriter(Directory, analyzer, IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED))
{
    // replaces older entry if any
    foreach (var sd in data)
    {
        AddToLuceneIndex(sd, writer);
    }

    analyzer.Close();
}

搜索的时候，先将用户的输入分词：

private static string GetKeyWordsSplitBySpace(string keywords, JiebaTokenizer tokenizer)
{
    var result = new StringBuilder();

    var words = tokenizer.Tokenize(keywords);

    foreach (var word in words)
    {
        if (string.IsNullOrWhiteSpace(word.Word))
        {
            continue;
        }

        result.AppendFormat("{0} ", word.Word);
    }

    return result.ToString().Trim();
}

比如如果用户输入的是“语言学家”，那么该函数的返回值是“语言学家语言学语言学家”，为后面的搜索做好准备（另外，我们还可以为每个词加上一个*，这样只要部分匹配就可以搜到结果）。最后的搜索实现是：

private static IEnumerable<News> SearchQuery(string searchQuery, string searchField = "")
{
    if (string.IsNullOrEmpty(searchQuery.Replace("*", "").Replace("?", "")))
    {
        return new List<News>();
    }

    using (var searcher = new IndexSearcher(Directory, false))
    {
        var hitsLimit = 1000;
        //var analyzer = new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_30);
        var analyzer = GetAnalyzer();

        if (!string.IsNullOrEmpty(searchField))
        {
            var parser = new QueryParser(Version.LUCENE_30, searchField, analyzer);
            var query = ParseQuery(searchQuery, parser);
            var hits = searcher.Search(query, hitsLimit).ScoreDocs;
            var results = MapLuceneToDataList(hits, searcher);

            analyzer.Dispose();
            return results;
        }
        else
        {
            var parser = new MultiFieldQueryParser(Version.LUCENE_30, new[] { "Id", "Title", "Content" }, analyzer);
            var query = ParseQuery(searchQuery, parser);
            var hits = searcher.Search(query, null, hitsLimit, Sort.RELEVANCE).ScoreDocs;
            var results = MapLuceneToDataList(hits, searcher);

            analyzer.Close();
            return results;
        }
    }
}