IKAnalyzer词典扩充

最近工作使用到lucene，需要对中文分词，分词器是IKAnalyzer，自带的词典包含了27万词条，能满足一般的分词要求，但是如果应用到特定的专业领域，还需要扩展专业词库，以达到更好的分词效果：

IKAnalyzer分词API

        IKAnalyzer analyzer=new IKAnalyzer(true);
        TokenStream ts=null;
        try{
            ts=analyzer.tokenStream("title", "星际屌丝,品牌,产量,商业销量,工商库存,累计,上年同期,同比,合计,中华,利群,芙蓉王,黄鹤楼,苏烟,娇子,玉溪,贵烟,云烟,白沙,黄山,南京,黄金叶,真龙,双喜·红双喜,七匹狼,金圣,红河");
            CharTermAttribute     cta=ts.addAttribute(CharTermAttribute.class);
            ts.reset(); 
            int count=0;
              while (ts.incrementToken()) {
                  count++;
                  System.out.println("term: " + cta.toString());
              }
             System.out.println("total:"+count);
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally{
            if(ts!=null)
                try{
                    ts.close();
                }catch(Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }
            if(analyzer!=null){
                try{
                    analyzer.close();
                }catch(Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }

首先IKAnalyzer analyzer=new IKAnalyzer(true);构造一个IKAnalyzer对象，构造器参数为true说明使用智能分词，默认为最细粒度切分，下面是两种模式的分词效果：

1.智能分词

term: 屌
term: 丝
term: 品牌
term: 产量
term: 商业
term: 销量
term: 工商
term: 库存
term: 累计
term: 上年
term: 同期
term: 同比
term: 合计
term: 中华
term: 利
term: 群
term: 芙蓉王
term: 黄鹤楼
term: 苏
term: 烟
term: 娇
term: 子
term: 玉溪
term: 贵
term: 烟
term: 云烟
term: 白沙
term: 黄山
term: 南京
term: 黄
term: 金叶
term: 真
term: 龙
term: 双喜
term: 红双喜
term: 七匹
term: 狼
term: 金
term: 圣
term: 红河
total:41

2.最细粒度切分

term: 星际
term: 屌
term: 丝
term: 品牌
term: 产量
term: 商业
term: 销量
term: 工商
term: 库存
term: 累计
term: 上年
term: 同期
term: 同比
term: 合计
term: 中华
term: 利
term: 群
term: 芙蓉王
term: 芙蓉
term: 王
term: 黄鹤楼
term: 黄鹤
term: 楼
term: 苏
term: 烟
term: 娇
term: 子
term: 玉溪
term: 贵
term: 烟
term: 云烟
term: 白沙
term: 黄山
term: 南京
term: 黄金
term: 金叶
term: 真
term: 龙
term: 双喜
term: 红双喜
term: 双喜
term: 七
term: 匹
term: 狼
term: 金
term: 圣
term: 红河
total:47
IKAnalyzer.tokenStream（fieldName，text）返回TokenStream对象，Token指分词后的词元，TokenStream对象中包含了text的分词结果，fieldName指文档的域名，一片文档包含多个域，如title，abstract，content等等，这里任意指定即可。
TokenStream.incrementToken()的功能相当于迭代器，用来遍历每个词元。
CharTermAttribute是具体的词元对象，每次调用incrementToken()方法后，该对象所持有的词元会更新。

词库扩展

通过上面的输出结果可以看出，如果使用IKAnalyzer自带的词典，两种分词模式的效果都不理想，所以要扩展词库。扩展词库一共有两种方法，一种方法是添加词典文件，另一种是通过IKAnalyzer自带的API实现动态扩展。

通过配置文件扩展词典

下面的内容来自IKAnalyzer自带的文档，说的比较清楚：
IK 分词器还支持通过配置 IKAnalyzer.cfg.xml 文件来扩充您的与有词典以及停止词典（过滤词典）。
1. 部署 IKAnalyzer.cfg.xml
IKAnalyzer.cfg.xml 部 署 在 代 码 根 目 彔 下 （ 对 亍 web 项 目 ， 通 常 是WEB-INF/classes 目彔）同 hibernate、log4j 等配置文件相同。
2. 词典文件的编辑与部署
分词器的词典文件格式是无 BOM 的 UTF-8 编码的中文文本文件，文件扩展名不限。词典中，每个中文词汇独立占一行，使用\r\n 的 DOS 方式换行。（注，如果您不了解什么是无 BOM 的 UTF-8 格式， 请保证您的词典使用 UTF-8 存储，并在文件的头部添加一空行）。您可以参考分词器源码 org.wltea.analyzer.dic 包下的.dic 文件。
词典文件应部署在 Java 的资源路径下，即 ClassLoader 能够加载的路径中。（推荐同 IKAnalyzer.cfg.xml 放在一起）
3. IKAnalyzer.cfg.xml 文件的配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">   
<properties>   
  <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment> 
  <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典  -->  
  <entry key="ext_dict">/mydict.dic; 
/com/mycompany/dic/mydict2.dic;</entry>  

  <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典--> 
  <entry key="ext_stopwords">/ext_stopword.dic</entry>   
</properties> 

在配置文件中，用户可一次配置多个词典文件。文件名使用“;”号分隔。文件路径为相对 java 包的起始根路径。

注意：配置文件和字典文件都放在java包的根目录，上述配置文件的字典路径应该去掉开头的”/”，否则扩展无法生效。

将卷烟品牌填入扩展词典文件后，下面是扩展词典后的分词结果：
term: 星际
term: 屌丝
term: 品牌
term: 产量
term: 商业
term: 销量
term: 工商
term: 库存
term: 累计
term: 上年
term: 同期
term: 同比
term: 合计
term: 中华
term: 利群
term: 芙蓉王
term: 黄鹤楼
term: 苏烟
term: 娇子
term: 玉溪
term: 贵烟
term: 云烟
term: 白沙
term: 黄山
term: 南京
term: 黄金叶
term: 真龙
term: 双喜
term: 红双喜
term: 七匹狼
term: 金圣
term: 红河
total:32
可以看到卷烟品牌被正确识别。

通过API扩展词典

IK 分词器支持使用 API 编程模型扩充您的词典和停止词典。如果您的个性化词典是存储与数据库中，这个方式应该对您适用。API 如下： 
类 org.wltea.analyzer.dic.Dictionary 
说明：  IK 分词器的词典对象。它负责中文词汇的加载，内存管理和匹配检索。
?  public static Dictionary initial(Configuration cfg) 
说明：初始化字典实例。字典采用单例模式，一旦初始化，实例就固定. 
PS:注意该方法只能调用一次。 
参数 1：Configuration cfg  ，  词典路径配置 
返回值：Dictionary   IK 词典单例 
?  public static Dictionary getSingleton() 
说明：获取初始化完毕的字典单例 
返回值：Dictionary   IK 词典单例 
?  public void addWords(Collection<String> words) 
说明：加载用户扩展的词汇列表到 IK 的主词典中，增加分词器的可识别词语。 
参数 1：Collection<String> words  ，  扩展的词汇列表 
返回值：无 
?  public void disableWords(Collection<String> words) 
说明：屏蔽词典中的词元 
参数 1：Collection<String> words，  待删除的词列表 
返回值：无 

上述内容同样来自官方文档。这里注意：这套API对字典的扩充只是运行时的，只会对内存中的字典对象进行扩充，不会影响到磁盘上的词典文件，这点在文档中没有特别说明。

下面定义一个类实现词典扩展，向字典添加”星际屌丝“：

public class DicUtil {
    public static void extendDic(){
        Configuration cfg=DefaultConfig.getInstance();
        System.out.println(cfg.getMainDictionary());
        Dictionary.initial(cfg);
        Dictionary dic=Dictionary.getSingleton();
        HashSet<String> set=new HashSet<>();
        set.add("星际屌丝");
        dic.addWords(set);
    }
}

下面调用extendDic()后再次分词：

        DicUtil.extendDic();//扩充词典
        IKAnalyzer analyzer=new IKAnalyzer(true);
        TokenStream ts=null;
        try{
            ts=analyzer.tokenStream("title", "星际屌丝,品牌,产量,商业销量,工商库存,累计,上年同期,同比,合计,中华,利群,芙蓉王,黄鹤楼,苏烟,娇子,玉溪,贵烟,云烟,白沙,黄山,南京,黄金叶,真龙,双喜·红双喜,七匹狼,金圣,红河");
            CharTermAttribute cta=ts.addAttribute(CharTermAttribute.class);
            ts.reset(); 
            int count=0;
              while (ts.incrementToken()) {
                  count++;
                  System.out.println("term: " + cta.toString());
              }
             System.out.println("total:"+count);
        }catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
        }finally{
            if(ts!=null)
                try{
                    ts.close();
                }catch(Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }
            if(analyzer!=null){
                try{
                    analyzer.close();
                }catch(Exception e){
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }

下面是输出结果：
term: 星际屌丝
term: 品牌
term: 产量
term: 商业
term: 销量
term: 工商
term: 库存
term: 累计
term: 上年
term: 同期
term: 同比
term: 合计
term: 中华
term: 利群
term: 芙蓉王
term: 黄鹤楼
term: 苏烟
term: 娇子
term: 玉溪
term: 贵烟
term: 云烟
term: 白沙
term: 黄山
term: 南京
term: 黄金叶
term: 真龙
term: 双喜
term: 红双喜
term: 七匹狼
term: 金圣
term: 红河
total:31
可以看到，”星际屌丝“作为一个独立的词元被切分出来。Dictionary作为一个单实例也即静态变量对全局产生影响。

但是我们打开主词典文件，查找”星际屌丝“不会找到，因为这套API是面向内存扩充词典，不会改变磁盘文件。