全文检索引擎Solr系列——整合中文分词组件mmseg4j
默认Solr提供的分词组件对中文的支持是不友好的,比如:“VIM比作是编辑器之神”这个句子在索引的的时候,选择FieldType为”text_general”作为分词依据时,分词效果是:
它把每一个词都分开了,可以想象如果一篇文章这样分词的搜索的体验效果非常差。能够和Solr集成的中文分词组件有很多,比如:mmseg4j、IkAnalyzer、ICTCLAS等等。各有各的特点。这篇文章讲述如何整合Solr与mmseg4j。mmeseg4j最新版本是1.9.1,下载解压,提取其中的三个文件:mmseg4j-analysis-1.9.1.jar, mmseg4j-core-1.9.1.jar,mmseg4j-solr-1.9.1.jar。放到目录:E:\solr-4.8.0\example\solr-webapp\webapp\WEB-INF\lib,修改配置文件schema.xml,添加下面的两段代码:
fieldType:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
|
<!-- mmseg4j--> <fieldType name= "text_mmseg4j_complex" class = "solr.TextField" positionIncrementGap= "100" > <analyzer> <tokenizer class = "com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode= "complex" dicPath= "dic" /> </analyzer> </fieldType> <fieldType name= "text_mmseg4j_maxword" class = "solr.TextField" positionIncrementGap= "100" > <analyzer> <tokenizer class = "com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode= "max-word" dicPath= "dic" /> </analyzer> </fieldType> <fieldType name= "text_mmseg4j_simple" class = "solr.TextField" positionIncrementGap= "100" > <analyzer> <!-- <tokenizer class = "com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode= "simple" dicPath= "n:/OpenSource/apache-solr-1.3.0/example/solr/my_dic" /> --> <tokenizer class = "com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode= "simple" dicPath= "dic" /> </analyzer> </fieldType> <!-- mmseg4j--> |
与fieldType对应的field:
1
2
3
4
5
|
<!-- mmseg4j --> <field name= "mmseg4j_complex_name" type= "text_mmseg4j_complex" indexed= "true" stored= "true" /> <field name= "mmseg4j_maxword_name" type= "text_mmseg4j_maxword" indexed= "true" stored= "true" /> <field name= "mmseg4j_simple_name" type= "text_mmseg4j_simple" indexed= "true" stored= "true" /> <!--mmseg4j --> |
此时就算配置完成了,重启服务:java -jar start.jar,来看看mmseg4j的分词效果怎么样,打开Solr管理界面,点击左侧的Analysis页面
对比之前的分词效果,改进了很多,差不多就是正常的语义了。这里在分词的时候你有可能会遇到一个问题:
TokenStream contract violation: reset()/close() call missing, reset() called multiple times, or subclass does not call super.reset(). Please see Javadocs of TokenStream class for more information about the correct consuming workflow.
这个是Solr4.8环境下mmseg4j的一个bug,这是mmseg4j-analysis-1.9.1.jar引起的,需要修改源码,找到文件:mmseg4j-1.9.1\mmseg4j-analysis\src\main\java\com\chenlb\mmseg4j\analysis\MMSegTokenizer.java,加上super.reset()
:
1
2
3
4
5
6
7
|
public void reset() throws IOException { //lucene 4.0 //org.apache.lucene.analysis.Tokenizer.setReader(Reader) //setReader 自动被调用, input 自动被设置。 super .reset(); //加上这一行 mmSeg.reset(input); } |
修改完之后用maven重启编译:mvn clean package -DskipTests,用新的mmseg4j-1.9.1\mmseg4j-analysis\target\mmseg4j-analysis-1.9.2-SNAPSHOT.jar替换掉原来那个文件,重启服务就ok了。
mmeseg4j-1.9.1这个版本的的词库全部打包放在了jar文件里面,因此无需再指定词库文件(chars.dic,units.dic,words.dic),当然你也可以覆盖这些文件,只需要吧预替换的文件放在在WEB-INF\data\即可。
现在添加两个中文文档到索引中去,试试mmeseg4j的效果怎么样:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
<add> <doc> <field name= "id" > 0001 </field> <field name= "mmseg4j_complex_name" >把Emacs比作是神的编辑器,VIM比作是编辑器之神, 2012 年开始接触VIM,一直沿用至今,也曾今总结过VIM的相关知识,文章都整理在以前的ITeye博客和GitHub,这款古而不老的编辑器至今仍受众多程序员追捧,当然我也是忠实的VIM用户,这篇文章就是用VIM编辑完成。</field> </doc> <doc> <field name= "id" > 0002 </field> <field name= "mmseg4j_complex_name" >用Google搜索 "Python IDE" ,第一条就是stackoverflow上一个非常热门的问题: "what IDE to use for Python" ,上百种编辑器的功能对比图让人眼花缭乱。其中有我接触过的几款编辑器(IDE)包括:Eclilpse(PyDev)、VIM、NotePad++、PyCharm。如果你的日常开发语言是Python的话,再搜索 "python vim" ,大约有 328 万条结果,可见用VIM做Python开发的程序员那是相当之多,我大概总结的几点原因,当然不一定正确</field> </doc> </add> |
保存为utf-8格式的文件名:mmseg4j-solr-demo-doc.xml,加入到Solr中去:
1
2
3
4
5
6
7
|
E:\solr- 4.8 . 0 \example\exampledocs>java -jar post.jar mmseg4j-solr-demo-doc.xml SimplePostTool version 1.5 Posting files to base url http: //localhost:8983/solr/update using content-type application/xml.. POSTing file mmseg4j-solr-demo-doc.xml 1 files indexed. COMMITting Solr index changes to http: //localhost:8983/solr/update.. Time spent: 0 : 00 : 01.055 |
看搜索结果:
全文检索引擎Solr系列——整合中文分词组件mmseg4j的更多相关文章
- 全文检索引擎Solr系列——整合中文分词组件IKAnalyzer
IK Analyzer是一款结合了词典和文法分析算法的中文分词组件,基于字符串匹配,支持用户词典扩展定义,支持细粒度和智能切分,比如: 张三说的确实在理 智能分词的结果是: 张三 | 说的 | 确实 ...
- 全文检索引擎Solr系列——整合MySQL、MongoDB
MySQL 拷贝mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar到E:\solr-4.8.0\example\solr-webapp\webapp\WEB-INF\lib目录下面 ...
- [摘]全文检索引擎Solr系列—–全文检索基本原理
原文链接--http://www.importnew.com/12707.html 全文检索引擎Solr系列—–全文检索基本原理 2014/08/18 | 分类: 基础技术, 教程 | 2 条评论 | ...
- 全文检索引擎Solr系列—–全文检索基本原理
场景:小时候我们都使用过新华字典,妈妈叫你翻开第38页,找到“坑爹”所在的位置,此时你会怎么查呢?毫无疑问,你的眼睛会从38页的第一个字开始从头至尾地扫描,直到找到“坑爹”二字为止.这种搜索方法叫做顺 ...
- Solr整合中文分词组件IKAnalyzer
我用的Solr是4.10版本, 在csdn下载这个版本的IKAnalyzer:IK Analyzer 2012FF_hf1.zip 解压后目录如下: (1)这里还用solr自带的example实验分词 ...
- 全文检索引擎Solr系列——Solr核心概念、配置文件
Document Document是Solr索引(动词,indexing)和搜索的最基本单元,它类似于关系数据库表中的一条记录,可以包含一个或多个字段(Field),每个字段包含一个name和文本值. ...
- 全文检索引擎Solr系列——solr入门
下载4.8.0版本,下载地址:http://archive.apache.org/dist/lucene/solr/4.8.0/ 解压后,得到文件夹视图如下: 解压缩solr,在example目录有s ...
- 全文检索引擎 Solr 部署与基本原理
全文检索引擎 Solr 部署与基本原理 搜索引擎Solr环境搭建实例 关于 solr , schema.xml 的配置说明 全文检索引擎Solr系列-–全文检索基本原理 一.搜索引擎Solr环境搭建实 ...
- 全文检索引擎Solr 指南
全文检索引擎Solr系列:第一篇:http://t.cn/RP004gl.第二篇:http://t.cn/RPHDjk7 .第三篇:http://t.cn/RPuJt3T
随机推荐
- django-网页视屏播放
基本都基于第三方: -cc视频 -播放免费视频 -收费视频 -需要做认证,cc视频会给你发消息,你返回,携带数据 -在前端页面中添加响应的视屏框的代码 -功能实现,有相关接口文档,配置即可
- HI35xx平台调试笔记
1.音视频数据循环采集 a. 在sample_venc.c文件中,海思官方是把采集到的数据都保存到文件中,我们需要更改到缓存里,以便后面推送到rtsp/rtmp/hls服务端. ; i < s3 ...
- HDU5003:Osu!(签到题)HDU5038:(签到题,题意很坑)
HDU 5003 水题,直接上代码(因为题意读错了,WA了一遍). #include <iostream> #include <string.h> #include <s ...
- matplotlib绘制散点图
参考自Matplotlib Python 画图教程 (莫烦Python)(10)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 https://www.bilibili.com/video/av16 ...
- Ajax 报错 500 (Internal Server Error)
==========error======={"readyState":4,"responseText":"<html><head& ...
- Hadoop RPC实例
本文发表于本人博客. 上次写了个hadoop伪分布环境搭建的笔记了,今天来说下hadoop分布式构建的基础RPC,这个RPC在提交Job任务的时候底层就是创建了RPC来实现远程过程调用服务端. 我们首 ...
- 002-jdk10安装
下载地址: 1.百度云下载地址.(当然也可以官网下载,都一样) 地址:https://pan.baidu.com/s/13oZh_5tXb_Xadg9f-y2Idw 密码:a9h8 安装jdk: 2. ...
- ubuntu 16.4安装卸载apache+php+mysql
1.安装apache sudo apt-get update sudo apt-get install apache2 2.安装php5.6 添加PPA源:add-apt-repository ppa ...
- 理解js的DOM操作
1.DOM结构——两个节点之间可能存在哪些关系以及如何在节点之间任意移动.document.documentElement 返回文档的根节点<html> document.body ...
- CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果
CIFAR和SVHN结果 加粗表示原论文中该网络的最优结果. 可以看出DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet ...