Lucene highlighter高亮显示

这个功能很是重要，先贴代码出来：

public class HighlighterTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InvalidTokenOffsetsException {
        String text = "中华人民共和国 是个好国家啊";
        //设置高亮文本的样式
        Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("<span>", "</span>");
        //用于对索引中特定的项进行搜索
        TermQuery query = new TermQuery(new Term("field","国"));
        //经过TokenStream流获取存储分词的各类信息
        TokenStream tokenStream = new StandardAnalyzer().tokenStream("field",new StringReader(text));
        //经过评分后的查询对象
        QueryScorer scorer = new QueryScorer(query,"field");
        Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter,scorer);
//默认状况下，highlighter内部使用的是SimpleFragmenter分红片段，若是知足不了需求，能够用SimpleSpanFragmenter
//        highlighter.setTextFragmenter(new SimpleSpanFragmenter(scorer));

        System.out.println(highlighter.getBestFragment(tokenStream,text));
    }
}

程序中，重要点都作了介绍，至于基础性的东西，很难讲全面，具体能够参看lucene in action第二版，上面说得相对详细点，虽说是基于3.0版本的，但大多数东西仍是挺有价值的，实际上，目前还没发现比这个更好的资料。

上面代码的运行结果以下：

中华人民共和<span>国</span> 是个好<span>国</span>家啊

若是输出到HTML页面，就能够经过CSS样式，让其高亮显示了。

值得一提的是，android studio处理中文的问题，当我使用utf-8编码的时，查询中文会存在找不到的状况，输出中文也是乱码，无论我再怎么设置file encoding里面的东西，结果都同样。因而只能采用GBK，还好android studio能够单独修改某个文件的编码方式，以下：

最下面用红圈标注的地方，就是当前文件的编码方式，能够手动修改。不过StandardAnalyzer这个分词器，对中文的支持仍是有点问题，好比上面这个地方，用lucene6.0版本的时候，若是查询条件为两个字或者更多的时候就查不出来。为此，正面用一个长一点的文章在测试词语的查询。

public class HighlighterTest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
//        String text = "中华人民共和国 是个好国家啊";
        String text = readFile("d:/content1.txt");
        //设置高亮文本的样式
        Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("<span>", "</span>");
        //用于对索引中特定的项进行搜索
        TermQuery query = new TermQuery(new Term("field","聪明"));
        //经过TokenStream流获取存储分词的各类信息
        TokenStream tokenStream = new MyIKAnalyzer().tokenStream("field",new StringReader(text));
        //经过评分后的查询对象
        QueryScorer scorer = new QueryScorer(query,"field");
        Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter,scorer);
//        默认状况下，highlighter内部使用的是SimpleFragmenter分红片段，若是知足不了需求，能够用SimpleSpanFragmenter
//        highlighter.setTextFragmenter(new SimpleSpanFragmenter(scorer));

        System.out.println(highlighter.getBestFragment(tokenStream,text));
    }

    static String readFile(String filename) throws Exception {
        String line = null;
        StringBuilder records = new StringBuilder();
        BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader(filename));
        while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {
            records.append(line);
        }
        bufferedReader.close();
        return records.toString();
    }
}

上面的程序中，用readFile方法，读取content1.txt文件的内容，而后输入关键字“聪明”来查找文件内容，结果则会显示关键字附近的内容，默认状况下，应该显示的“聪明”这个关键字先后的100个字符，大概至关于搜索预览的意思。

上面还有一个地方须要注意，那就是分词器用的是MyIKAnalyzer，由于用标准的分词器找不到相关的内容。而这个MyIKAnalyzer来源于IKAnalyzer分词器，可是IKAnalyzer分词器已经好久没更新了，最新版本也是2012更新的，因此在6.0版本下会报错。不过好在，有人会这个，因此再网上找了一个修改后东西，就是从新写了一个IKAnalyzer类，具体代码以下：

public class MyIKAnalyzer extends Analyzer{

    @Override
    protected Analyzer.TokenStreamComponents createComponents(String str) {
        Reader reader = null;
        try {
            reader = new StringReader(str);
            MyIKTokenizer it = new MyIKTokenizer(reader);
            return new Analyzer.TokenStreamComponents(it);
        } finally {
            IOUtils.closeWhileHandlingException(reader);
        }
    }
}

 

public class MyIKTokenizer extends Tokenizer {
    // IK分词器实现
    private IKSegmenter _IKImplement;

    // 词元文本属性
    private final CharTermAttribute termAtt;
    // 词元位移属性
    private final OffsetAttribute offsetAtt;
    // 词元分类属性（该属性分类参考org.wltea.analyzer.core.Lexeme中的分类常量）
    private final TypeAttribute typeAtt;
    // 记录最后一个词元的结束位置
    private int endPosition;

    public MyIKTokenizer(Reader in) {
        this(in, false);
    }

    /**
     * Lucene 4.0 Tokenizer适配器类构造函数
     *
     * @param in
     * @param useSmart
     */
    public MyIKTokenizer(Reader in, boolean useSmart) {
        offsetAtt = addAttribute(OffsetAttribute.class);
        termAtt = addAttribute(CharTermAttribute.class);
        typeAtt = addAttribute(TypeAttribute.class);
        _IKImplement = new IKSegmenter(input, useSmart);
    }

    /*
     * (non-Javadoc)
     *
     * @see org.apache.lucene.analysis.TokenStream#incrementToken()
     */
    public boolean incrementToken() throws IOException {
        // 清除全部的词元属性
        clearAttributes();
        Lexeme nextLexeme = _IKImplement.next();
        if (nextLexeme != null) {
            // 将Lexeme转成Attributes
            // 设置词元文本
            termAtt.append(nextLexeme.getLexemeText());
            // 设置词元长度
            termAtt.setLength(nextLexeme.getLength());
            // 设置词元位移
            offsetAtt.setOffset(nextLexeme.getBeginPosition(),
                    nextLexeme.getEndPosition());
            // 记录分词的最后位置
            endPosition = nextLexeme.getEndPosition();
            // 记录词元分类
            typeAtt.setType(nextLexeme.getLexemeTypeString());
            // 返会true告知还有下个词元
            return true;
        }
        // 返会false告知词元输出完毕
        return false;
    }

    /*
     * (non-Javadoc)
     *
     * @see org.apache.lucene.analysis.Tokenizer#reset(java.io.Reader)
     */
    public void reset() throws IOException {
        super.reset();
        _IKImplement.reset(input);
    }

    @Override
    public final void end() {
        // set final offset
        int finalOffset = correctOffset(this.endPosition);
        offsetAtt.setOffset(finalOffset, finalOffset);
    }
}

IKAnalyzer分词器工具包，能够自行到网上下载，虽然好久没更新，可是分词技术应该仍是作得至关不错的。另外，再多说一句，上面两个java到底修改了什么地方呢？IKAnalyzer这个java文件里面有个方法：

@Override
protected TokenStreamComponents createComponents(String fieldName, final Reader in) {
	Tokenizer _IKTokenizer = new IKTokenizer(in , this.useSmart());
	return new TokenStreamComponents(_IKTokenizer);
}

能够发现，这个方法上面有个"@override"这个标志，表示重载父类Analyzer的createComponents这个方法，而如今的6.0版本，这个方法的参数形式已经变了，改为了：

protected abstract Analyzer.TokenStreamComponents createComponents(String var1);

因此为适应新版的需求，这个地方必须修改。至于说到MyIKTokenizer这个类，其实只修改了一个地方，那就是：

public IKTokenizer(Reader in , boolean useSmart){
	    super(in);
	    offsetAtt = addAttribute(OffsetAttribute.class);
	    termAtt = addAttribute(CharTermAttribute.class);
	    typeAtt = addAttribute(TypeAttribute.class);
		_IKImplement = new IKSegmenter(input , useSmart);
}

Tokenizer类里面已经没得super(in)这种构造方法了，因此把它去掉便可。