highlighter介绍
我们在做查询的时候，希望对我们自己的搜索结果与搜索内容相近的地方进行着重显示。
搜索引擎展示的结果中对用户的输入信息进行了配色方面的处理，这种区分正常文本和输入内容的效果即是高亮显示；
这样做的好处：
-
视觉上让人便于查找有搜索对应的文本块；
-
界面展示更友好；
lucene提供了highlighter插件来体现类似的效果；
highlighter对查询关键字高亮处理；
highlighter包包含了用于处理结果页查询内容高亮显示的功能，其中Highlighter类highlighter包的核心组件，借助Fragmenter, fragment Scorer, 和Formatter等类来支持用户自定义高亮展示的功能；
代码
maven 引入
<!-- Lucene附加的分析库 -->
<!--检索关键字高亮显示-->
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-highlighter</artifactId>
<version>7.2.1</version>
</dependency>
<!--与查询比较的高性能单文档索引 高亮显示需要此jar-->
<dependency>
<groupId>org.apache.lucene</groupId>
<artifactId>lucene-memory</artifactId>
<version>7.2.1</version>
</dependency>
代码
实例代码如下：
import com.github.houbb.lucene.learn.chap05.SearcherPageUtil;
import com.github.houbb.lucene.learn.chap05.SearcherUtil;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.TermQuery;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.search.highlight.Highlighter;
import org.apache.lucene.search.highlight.QueryScorer;
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleFragmenter;
import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleHTMLFormatter;
import org.apache.lucene.util.BytesRef;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/**
* @author binbin.hou
* @since 1.0.0
*/
public class HighlighterTest {
public static void main(String[] args) {
IndexSearcher searcher;
TopDocs docs;
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
try {
searcher = SearcherUtil.getMultiSearcher("index", service, true);
Term term = new Term("content",new BytesRef("lucene"));
TermQuery termQuery = new TermQuery(term);
docs = SearcherPageUtil.getScoreDocsByPerPage(1, 30, searcher, termQuery);
ScoreDoc[] hits = docs.scoreDocs;
QueryScorer scorer = new QueryScorer(termQuery);
//设定高亮显示的格式<B>keyword</B>,此为默认的格式
SimpleHTMLFormatter simpleHtmlFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<B>","</B>");
Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHtmlFormatter,scorer);
//设置每次返回的字符数
highlighter.setTextFragmenter(new SimpleFragmenter(20));
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
for(int i=0;i<hits.length;i++){
Document doc = searcher.doc(hits[i].doc);
String str = highlighter.getBestFragment(analyzer, "content", doc.get("content")) ;
System.out.println(str);
}
} catch (Exception e1) {
e1.printStackTrace();
} finally{
service.shutdown();
}
}
}
工具方法
查询的时候，结果高亮的工具方法：
/**
* 高亮显示字段
*/
public static String[] highlighter(IndexSearcher searcher,String field,String keyword,String preTag, String postTag,int fragmentSize)throws IOException, InvalidTokenOffsetsException {
Term term = new Term("content",new BytesRef("lucene"));
TermQuery termQuery = new TermQuery(term);
TopDocs docs = getScoreDocs(searcher, termQuery);
ScoreDoc[] hits = docs.scoreDocs;
QueryScorer scorer = new QueryScorer(termQuery);
SimpleHTMLFormatter simpleHtmlFormatter = new SimpleHTMLFormatter(preTag,postTag);//设定高亮显示的格式<B>keyword</B>,此为默认的格式
Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHtmlFormatter,scorer);
highlighter.setTextFragmenter(new SimpleFragmenter(fragmentSize));//设置每次返回的字符数
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
String[] result = new String[hits.length];
for (int i = 0; i < result.length ; i++) {
Document doc = searcher.doc(hits[i].doc);
result[i] = highlighter.getBestFragment(analyzer, field, doc.get(field));
}
return result;
}
原理
评分原理
lucene的highlighter高亮展示的原理：
根据Formatter和Scorer创建highlighter对象，formatter定义了高亮的显示方式，而scorer定义了高亮的评分；
评分的算法是先根据term的评分值获取对应的document的权重，在此基础上对文本的内容进行轮询,获取对应的文本出现的次数，和它在term对应的文本中出现的位置（便于高亮处理），评分并分词的算法为：
public float getTokenScore() {
position += posIncAtt.getPositionIncrement();//记录出现的位置
String termText = termAtt.toString();
WeightedSpanTerm weightedSpanTerm;
if ((weightedSpanTerm = fieldWeightedSpanTerms.get(
termText)) == null) {
return 0;
}
if (weightedSpanTerm.positionSensitive &&
!weightedSpanTerm.checkPosition(position)) {
return 0;
}
float score = weightedSpanTerm.getWeight();//获取权重
// found a query term - is it unique in this doc?
if (!foundTerms.contains(termText)) {//结果排重处理
totalScore += score;
foundTerms.add(termText);
}
return score;
}
formatter的原理为
对搜索的文本进行判断，如果scorer获取的totalScore不小于0，即查询内容在对应的term中存在，则按照格式拼接成preTag+查询内容+postTag的格式
以 HTML 为例：
@Override
public String highlightTerm(String originalText, TokenGroup tokenGroup) {
if (tokenGroup.getTotalScore() <= 0) {
return originalText;
}
// Allocate StringBuilder with the right number of characters from the
// beginning, to avoid char[] allocations in the middle of appends.
StringBuilder returnBuffer = new StringBuilder(preTag.length() + originalText.length() + postTag.length());
returnBuffer.append(preTag);
returnBuffer.append(originalText);
returnBuffer.append(postTag);
return returnBuffer.toString();
}
其默认格式为 <B></B> 的形式；
Highlighter根据scorer和formatter，对document进行分析，查询结果调用getBestTextFragments,TokenStream tokenStream,String text,boolean mergeContiguousFragments,int maxNumFragments)，其过程为
1) scorer首先初始化查询内容对应的出现位置的下标，然后对tokenstream添加PositionIncrementAttribute，此类记录单词出现的位置；
2) 对文本内容进行轮询，判断查询的文本长度是否超出限制，如果超出文本长度提示过长内容；
3) 如果获取到指定的文本，先对单次查询的内容进行内容的截取（截取值根据setTextFragmenter指定的值决定），再调用formatter的highlightTerm方法对文本进行重新构建
4) 在本次轮询和下次单词出现之前对文本内容进行处理
