对于Solr应该不需要过多介绍了，强大的功能也是都体验过了，但是solr一个较大的问题就是分词问题，特别是中英文的混合分词，处理起来非常棘手。 虽然solr自带了支持中文分词的cjk，但是其效果实在不好，所以solr要解决的一个问题就是中文分词问题，这里推荐的方案是利用ik进行分词。
ik是较早作中文分词的工具，其效果也是得到多数用户认同。但是现在作者似乎更新缓慢，对于最新的solr4.4支持不好，最新的更新也停留在2012年。
虽然不支持4.4版本（这也不是作者的错，solr的lucene的新版本接口都进行了修改，除非修改实现不然就没法向下兼容），但是我们也有办法的，我们可以利用他的分词工具自己封装一个TokenizerFactory，通过实现最新的4.4接口就可以让solr4.4用上ik了。
首先就是就在下载ik的原码，最新版是 然后自己实现一个TokenizerFactory：
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package
org.wltea.analyzer.lucene;
import
java.io.Reader;
import
java.util.Map;
import
org.apache.lucene.analysis.Tokenizer;
import
org.apache.lucene.analysis.util.TokenizerFactory;
import
org.apache.lucene.util.AttributeSource.AttributeFactory;
public
class
IKAnalyzerTokenizerFactory
extends
TokenizerFactory{
private
boolean
useSmart;
public
boolean
useSmart() {
return
useSmart;
}
public
void
setUseSmart(
boolean
useSmart) {
this
.useSmart = useSmart;
}
public
IKAnalyzerTokenizerFactory(Map<String, String> args) {
super
(args);
assureMatchVersion();
this
.setUseSmart(args.get(
"useSmart"
).toString().equals(
"true"
));
}
@Override
public
Tokenizer create(AttributeFactory factory, Reader input) {
Tokenizer _IKTokenizer =
new
IKTokenizer(input ,
this
.useSmart);
return
_IKTokenizer;
}
}
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然后重新打包jar放到solr的执行lib里，同时新建一个fieldType
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<
fieldType
name
=
"text_ik"
class
=
"solr.TextField"
>
<
analyzer
type
=
"index"
>
<
tokenizer
class
=
"org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzerTokenizerFactory"
useSmart
=
"false"
/>
</
analyzer
>
<
analyzer
type
=
"query"
>
<
tokenizer
class
=
"org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzerTokenizerFactory"
useSmart
=
"true"
/>
</
analyzer
>
</
fieldType
>
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测试一下我们新的分词器：
// 输入 移动互联网 // 输出 移动，互联网，互联，联网
从结果来看，其效果还是比较不错的。
搞定了中文我们需要搞定英文 英文简单的分词是按照空格，标点，stopword等来分词。 比如I'm coding一般可以分词为I'm, coding或者I, m, coding。一般情况下这样也是可以接受的，但是如果用户输入code，是否应该搜到结果呢，如果要搜到该结果，那么我们需要处理我们的英文分词。
这里提供一种简单的实现，就是采用NGramFilterFactory，该过滤器简单的按照长度对词进行切分，该过滤器有两个参数minGramSize和maxGramSize，分别表示最小和最大的切分长度，默认是1和2。
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<
analyzer
>
<
tokenizer
class
=
"solr.StandardTokenizerFactory"
/>
<
filter
class
=
"solr.NGramFilterFactory"
minGramSize
=
"1"
maxGramSize
=
"4"
/>
</
analyzer
>
|
比如设置(min,max)为(3,5)，我们上面的句子“I'm coding”会得到以下的结果：
I'm，cod，codi，codin，coding，odi，odin，oding，din，ding，ing
当然这里也会有问题，就是小于3个词长的都会被过滤调，特别是中文和英文采用的是同一词长处理，如果min设为3，那么像我，我们这样的都会被过滤，解决办法就是min设为1，这样的结果就是会大大增加索引记录。影响检索速度。好处就是可以实现字母级别的匹配，然后通过设置匹配度阔值提升了搜索质量。
分别处理完了中文和英文，那么就要混合中英文处理了
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方案一是使用StandardTokenizerFactory和NGramFilterFactory，加上辅助的StopFilterFactory和LowerCaseFilterFactory等过滤器处理。也就是中文默认是按字逐个分开，当然前提是NGramFilterFactory的minGramSize要设置为1。
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方案二则是IKAnalyzerTokenizerFactory和NGramFilterFactory，通过ik实现对词的索引，然后在通过ngram进行长度分割。即在方案一的基础上增加对词的索引，提升索引质量。
-
方案一和方案二如果还不够和谐的，那么我们还有个办法就是自定义的反感三，所谓自定义，自己写个tokenizer或者filter不就可以了，而且这一点也不复杂，这里就不细说了，有机会再专门写一个。
最后来个整合的配置参考一下：
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<
fieldType
name
=
"text_ik"
class
=
"solr.TextField"
positionIncrementGap
=
"100"
>
<
analyzer
type
=
"index"
>
<
tokenizer
class
=
"org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzerTokenizerFactory"
useSmart
=
"false"
/>
<
filter
class
=
"solr.StopFilterFactory"
ignoreCase
=
"true"
words
=
"stopwords.txt"
/>
<
filter
class
=
"solr.LowerCaseFilterFactory"
/>
<
filter
class
=
"solr.NGramFilterFactory"
minGramSize
=
"1"
maxGramSize
=
"20"
/>
</
analyzer
>
<
analyzer
type
=
"query"
>
<
tokenizer
class
=
"org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzerTokenizerFactory"
useSmart
=
"true"
/>
<
filter
class
=
"solr.StopFilterFactory"
ignoreCase
=
"true"
words
=
"stopwords.txt"
/>
<
filter
class
=
"solr.SynonymFilterFactory"
synonyms
=
"synonyms.txt"
ignoreCase
=
"true"
expand
=
"true"
/>
<
filter
class
=
"solr.LowerCaseFilterFactory"
/>
<
filter
class
=
"solr.NGramFilterFactory"
minGramSize
=
"1"
maxGramSize
=
"10"
/>
</
analyzer
>
</
fieldType
>
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这里所提出的并不是最优的方案，或者说可能是比较傻瓜化的方案，但是solr的优势就是自由，你可以自己组合各种tokenizer和filter来实现你要的效果，或者干脆自己去实现tokenizer和filter，然后让强大的solr服务于你的项目。
参考：