前言
我们在对英文句子分词的时候，一般采用采用的分词器是WhiteSpaceTokenizerFactory，有一次因业务要求，需要根据某一个特殊字符（以逗号分词，以竖线分词）分词。感觉这种需求可能与WhiteSpaceTokenizerFactory相像，于是自己根据Solr源码自定义了分词策略。
业务场景
有一次，我拿到的数据都是以竖线“|”分隔，分词的时候，需要以竖线为分词单元。比如下面的这一堆数据：
有可能你拿到的是这样的数据，典型的例子就是来自csv文件的数据，格式和下面这种类似：
分词思路
在Solr的schema.xml文件中，有这样的配置
<fieldType name="text_ws" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100"> <analyzer> <tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory"/> </analyzer> </fieldType>
对于字段类型text_ws，指定了一个分词器工厂WhitespaceTokenizerFactory，根据这个类，可以实现通过空格来分词，那么我通过竖线分词的代码应该与之类似。
修改源码
在Java工程中引入如下jar包：
<dependency> <groupId>org.apache.solr</groupId> <artifactId>solr-core</artifactId> <version>6.0.0</version> </dependency>
参照WhitespaceTokenizerFactory的源码，写一个自己的MyVerticalLineTokenizerFactory，内容基本不变：
package com.trainning.project.custom;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;
import java.util.Map;
import org.apache.lucene.analysis.Tokenizer;
import org.apache.lucene.analysis.core.UnicodeWhitespaceTokenizer;
import org.apache.lucene.analysis.util.TokenizerFactory;
import org.apache.lucene.util.AttributeFactory;
/**
* @author JiangChao
* @date 2017年4月2日下午3:41:13
*/
public class MyVerticalLineTokenizerFactory extends TokenizerFactory{
public static final String RULE_JAVA = "java";
public static final String RULE_UNICODE = "unicode";
private static final Collection<String> RULE_NAMES = Arrays.asList(RULE_JAVA, RULE_UNICODE);
private final String rule;
/** Creates a new MyVerticalLineTokenizerFactory */
public MyVerticalLineTokenizerFactory(Map<String,String> args) {
super(args);
rule = get(args, "rule", RULE_NAMES, RULE_JAVA);
if (!args.isEmpty()) {
throw new IllegalArgumentException("Unknown parameters: " + args);
}
}
@Override
public Tokenizer create(AttributeFactory factory) {
switch (rule) {
case RULE_JAVA:
return new MyVerticalLineTokenizer(factory);
case RULE_UNICODE:
return new UnicodeWhitespaceTokenizer(factory);
default:
throw new AssertionError();
}
}
}
具体做分词的MyVerticalLineTokenizer代码如下
package com.trainning.project.custom;
import org.apache.lucene.analysis.util.CharTokenizer;
import org.apache.lucene.util.AttributeFactory;
/**
* @author JiangChao
* @date 2017年4月2日下午9:46:18
*/
public class MyVerticalLineTokenizer extends CharTokenizer {
public MyVerticalLineTokenizer() {
}
public MyVerticalLineTokenizer(AttributeFactory factory) {
super(factory);
}
/** Collects only characters which do not satisfy
* 参数c指的是term的ASCII值，竖线的值为 124
*/
@Override
protected boolean isTokenChar(int c) {
return !(c == 124);
}
}
这里最主要的方法就是isTokenChar，它控制了分词的字符，如果需要使用逗号分词的话，字需要将这个方法修改成下面这样：
/** Collects only characters which do not satisfy
* 参数c指的是term的ASCII值，逗号的值为 44
*/
@Override
protected boolean isTokenChar(int c) {
return !(c == 44);
}
整合
代码写好了，怎么使用呢？首先，需要把刚才的java文件打成jar包。我使用的是Eclipse，直接选中两个类文件，右键 -> Export -> JAR File -> Select the export destination: ->选择输出路径，填一个jar名字：MyVerticalLineTokenizerFactory -> Finish
得到的MyVerticalLineTokenizerFactory.jar文件大约3KB，将改文件放置到.\solr_home\lib下，在shcema.xml中定义自己的field
<fieldType name="vertical_text" class="solr.TextField"> <analyzer> <tokenizer class="com.trainning.project.custom.MyVerticalLineTokenizerFactory"/> </analyzer> </fieldType> <field name="custom" type="vertical_text" indexed="true" stored="false"/>
注意这里的class是刚才自己写的分词器的完整类名。
打开Solr主页，在Analysis页面测试一下，是否实现了预期？
源码下载：
GitHub：下载地址
本地下载：链接地址
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。
