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lucence.net+盘古分词

时间:2015-08-04 00:33:59      阅读:104      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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第一步:

添加盘古和lucence的dll引用

第二步:

拷贝Dict文件夹到项目  demo里面是Dictionaries 不过官方建议改成Dict

然后把所有项右击属性 改为“如果较新则复制”

技术分享

第三步

创建索引库,这里是一次性把数据库里的数据   循环写入了,正常项目里可以把循环打开,每报错一个数据  执行一遍

  /// <summary>
        /// 创建索引库
        /// </summary>
        public void CreateContent()
        {
            string indexPath = @"C:\lucenedir";//注意和磁盘上文件夹的大小写一致,否则会报错。将创建的分词内容放在该目录下。
            FSDirectory directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(indexPath), new NativeFSLockFactory());//指定索引文件(打开索引目录) FS指的是就是FileSystem
            bool isUpdate = IndexReader.IndexExists(directory);//IndexReader:对索引进行读取的类。该语句的作用:判断索引库文件夹是否存在以及索引特征文件是否存在。
            if (isUpdate)
            {
                //同时只能有一段代码对索引库进行写操作。当使用IndexWriter打开directory时会自动对索引库文件上锁。
                //如果索引目录被锁定(比如索引过程中程序异常退出),则首先解锁(提示一下:如果我现在正在写着已经加锁了,但是还没有写完,这时候又来一个请求,那么不就解锁了吗?这个问题后面会解决)
                if (IndexWriter.IsLocked(directory))
                {
                    IndexWriter.Unlock(directory);
                }
            }
            IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, new PanGuAnalyzer(), !isUpdate, Luc ene.Net.Index.IndexWriter.MaxFieldLength.UNLIMITED);//向索引库中写索引。这时在这里加锁。
            
            List<Books>    list= bookService.loadEntities(c=>true).ToList();//查出表中所有的数据
            foreach (var book in list){
                Document document = new Document();//表示一篇文档。
                //Field.Store.YES:表示是否存储原值。只有当Field.Store.YES在后面才能用doc.Get("number")取出值来.Field.Index. NOT_ANALYZED:不进行分词保存
                document.Add(new Field("Id", book.id.ToString(), Field.Store.YES, Field.Index.NOT_ANALYZED));

                //Field.Index. ANALYZED:进行分词保存:也就是要进行全文的字段要设置分词 保存(因为要进行模糊查询)

                //Lucene.Net.Documents.Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS:不仅保存分词还保存分词的距离。
                document.Add(new Field("title", book.title, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED, Lucene.Net.Documents.Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS));
                
                document.Add(new Field("content", book.content, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED, Lucene.Net.Documents.Field.TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS));
                writer.AddDocument(document);
                }

            writer.Close();//会自动解锁。
            directory.Close();//不要忘了Close,否则索引结果搜不到


        }
           
        }

 

第四步

对搜索内容分词 然后搜索

/// <summary>
        /// 搜索
        /// </summary>
        public List<SearchResultViewModel> SearchBookContent()
        {
            string indexPath = @"C:\lucenedir";
            string kw = Request["txtSearchContent"];
            string[] keywords = Common.WebCommon.PanGuSplitWord(kw);//盘古分词
            FSDirectory directory = FSDirectory.Open(new DirectoryInfo(indexPath), new NoLockFactory());
            IndexReader reader = IndexReader.Open(directory, true);
            IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader);
            //搜索条件
            PhraseQuery query = new PhraseQuery();
            foreach (string word in keywords)//先用空格,让用户去分词,空格分隔的就是词“计算机   专业”
            {
                query.Add(new Term("content", word));
            }
            //query.Add(new Term("body","语言"));--可以添加查询条件,两者是add关系.顺序没有关系.
            // query.Add(new Term("body", "大学生"));
         //   query.Add(new Term("content", kw));//body中含有kw的文章
            query.SetSlop(100);//多个查询条件的词之间的最大距离.在文章中相隔太远 也就无意义.(例如 “大学生”这个查询条件和"简历"这个查询条件之间如果间隔的词太多也就没有意义了。)
            //TopScoreDocCollector是盛放查询结果的容器
            TopScoreDocCollector collector = TopScoreDocCollector.create(1000, true);
            searcher.Search(query, null, collector);//根据query查询条件进行查询,查询结果放入collector容器
            ScoreDoc[] docs = collector.TopDocs(0, collector.GetTotalHits()).scoreDocs;//得到所有查询结果中的文档,GetTotalHits():表示总条数   TopDocs(300, 20);//表示得到300(从300开始),到320(结束)的文档内容.
            //可以用来实现分页功能
            List<SearchResultViewModel> searchResultList = new List<SearchResultViewModel>();
            for (int i = 0; i < docs.Length; i++)
            {
                //
                //搜索ScoreDoc[]只能获得文档的id,这样不会把查询结果的Document一次性加载到内存中。降低了内存压力,需要获得文档的详细内容的时候通过searcher.Doc来根据文档id来获得文档的详细内容对象Document.
                int docId = docs[i].doc;//得到查询结果文档的id(Lucene内部分配的id)
                Document doc = searcher.Doc(docId);//找到文档id对应的文档详细信息
                SearchResultViewModel viewModel = new SearchResultViewModel();
                viewModel.Id = int.Parse(doc.Get("id"));
                viewModel.Title = doc.Get("title");
                viewModel.Url = "/Book/ShowDetail/?id=" + viewModel.Id;
                viewModel.Content =Common.WebCommon.CreateHightLight(kw, doc.Get("content"));
                searchResultList.Add(viewModel);
            }

            SearchDetails searchDetail = new SearchDetails();
            searchDetail.KeyWords = kw;
            searchDetail.Id = Guid.NewGuid();
            searchDetail.SearchDateTime = DateTime.Now;
            searchDetailService.AddEntity(searchDetail);
            return searchResultList;

        }

helper代码

技术分享
using Lucene.Net.Analysis;
using Lucene.Net.Analysis.PanGu;
using PanGu;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Security.Cryptography;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace CZBK.HeiMaOA.Common
{
  public  class WebCommon
    {
      /// <summary>
      /// 对字符串进行MD5运算
      /// </summary>
      /// <param name="str"></param>
      /// <returns></returns>
      public static string Md5String(string str)
      {
          MD5 md5 = MD5.Create();
          byte[] buffer = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(str);
         byte[]md5Buffer= md5.ComputeHash(buffer);
         StringBuilder sb = new StringBuilder();
         foreach (byte b in md5Buffer)
         {
             sb.Append(b.ToString("x2"));
         }
         return sb.ToString();
      }
      //对输入的搜索条件进行分词
      public static string[] PanGuSplitWord(string str)
      {
          List<string> list = new List<string>();
           Analyzer analyzer = new PanGuAnalyzer();
            TokenStream tokenStream = analyzer.TokenStream("", new StringReader(str));
            Lucene.Net.Analysis.Token token = null;
            while ((token = tokenStream.Next()) != null)
            {
                list.Add(token.TermText());
            }
            return list.ToArray();
      }


      // /创建HTMLFormatter,参数为高亮单词的前后缀
      public static string CreateHightLight(string keywords, string Content)
      {
          PanGu.HighLight.SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter =
           new PanGu.HighLight.SimpleHTMLFormatter("<font color=\"red\">", "</font>");
          //创建Highlighter ,输入HTMLFormatter 和盘古分词对象Semgent
          PanGu.HighLight.Highlighter highlighter =
          new PanGu.HighLight.Highlighter(simpleHTMLFormatter,
          new Segment());
          //设置每个摘要段的字符数
          highlighter.FragmentSize = 150;
          //获取最匹配的摘要段
          return highlighter.GetBestFragment(keywords, Content);

      }

    }
}
View Code

 

lucence.net+盘古分词

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原文地址:http://www.cnblogs.com/xiaoshi657/p/4700777.html

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