为什么要使用lucene中文分词器
在lucene的开发过程中，我们常会遇到分词时中文识别的问题，lucene提供了 lucene-analyzers-common.jar 包来支持分词，但多的是对英国，法国，意大利等过语言的支持，
因此我们需要引入中文分词的概念。
各种中文分词器及其对比
jcseg 中文分词器
jcseg 是使用Java开发的一款开源的中文分词器, 使用mmseg算法. 分词准确率高达 98.4%, 支持中文人名识别, 同义词匹配, 停止词过滤…
jcseg 支持三种切分模式：
(1) 简易模式：FMM算法，适合速度要求场合。
(2) 复杂模式-MMSEG四种过滤算法，具有较高的岐义去除，分词准确率达到了98.41%。
(3) 检测模式：只返回词库中已有的词条，很适合某些应用场合。(1.9.4开始)
就分词效率而言，简易模式速度最快
jcseg 词库配置丰富，自我感觉功能最强大，详见jcseg开发文档；
IKAnalyzer
IK Analyzer是一个开源的，基亍java语言开发的轻量级的中文分词工具包。
采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，支持细粒度和智能分词两种切分模式；
在系统环境：Core2 i7 3.4G双核，4G内存，window 7 64位， Sun JDK 1.6_29 64位 普通pc环境测试，IK2012具有160万字/秒（3000KB/S）的高速处理能力。
2012版本的智能分词模式支持简单的分词排歧义处理和数量词合并输出。
采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母、数字、中文词汇等分词处理，兼容韩文、日文字符
优化的词典存储，更小的内存占用。支持用户词典扩展定义。特别的，在2012版本，词典支持中文，英文，数字混合词语。
IK Analyzer支持细粒度切分和智能切分两种分词模式;
在细粒度切分下，词语分解到很细的力度，比如“一个苹果”，会被切分成如下
一个
一
个
苹果
在智能切分模式下，则会分词如下：
一个
苹果
使用例子
maven 引入
<!--中文分词-->
<dependency>
<groupId>com.github.magese</groupId>
<artifactId>ik-analyzer</artifactId>
<version>7.6.0</version>
</dependency>
测试代码
package com.github.houbb.lucene.learn.chap03;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer;
import java.io.IOException;
/**
* 中文分词
*
* @author binbin.hou
* @since 1.0.0
*/
public class ChineseSegAnalyzerTest {
public static void main(String[] args) {
String words = "今天是个好日子，心情很好天气也好。";
try (Analyzer analyzer = new IKAnalyzer();
TokenStream stream = analyzer.tokenStream("myField", words)) {
stream.reset();
CharTermAttribute offsetAtt = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
while (stream.incrementToken()) {
System.out.println(offsetAtt.toString());
}
stream.end();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
日志如下：
今天是个好日子
今天是
今天
是个
好日子
日子
心情
很好
好天气
好天
天气
也好
其他
发现 IK 的版本比较混乱，github 也没有特别官方的分词仓库。
后续有时间实现一个基于 segment 的兼容 lucene 的实现。
