java分词器 匹配

实现Java分词器匹配

介绍

在Java开发中，分词器是一个非常重要的工具，它可以将一段文本按照一定的规则拆分成单个的词语，通常用于文本处理、搜索引擎、自然语言处理等领域。本文将教会你如何实现一个基本的Java分词器匹配。

流程

下面是整个实现分词器匹配的流程图：

flowchart TD
    subgraph 准备
        step1[导入相关库]
        step2[创建分词器实例]
    end
    subgraph 分词
        step3[读取待分词的文本]
        step4[调用分词器进行分词]
        step5[获取分词结果]
    end
    subgraph 匹配
        step6[读取匹配的关键词列表]
        step7[遍历分词结果]
        step8[判断分词是否匹配关键词]
        step9[输出匹配结果]
    end

代码实现

准备

首先，我们需要导入相关的库，以及创建一个分词器实例。这里我们使用Lucene提供的中文分词器作为示例。

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.apache.lucene.analysis.cn.smart.SmartChineseAnalyzer;
import org.apache.lucene.util.Version;

public class TokenizerExample {
    
    private Analyzer analyzer;
    
    public TokenizerExample() {
        // 创建中文分词器实例
        analyzer = new SmartChineseAnalyzer(Version.LUCENE_40);
    }
    
    // 其他代码...
}

分词

接下来，我们需要读取待分词的文本，并调用分词器进行分词。

public class TokenizerExample {
    
    // ...

    public List<String> tokenize(String text) throws IOException {
        List<String> tokens = new ArrayList<>();
        TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(null, text);
        tokenStream.reset();
        while (tokenStream.incrementToken()) {
            CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
            String token = charTermAttribute.toString();
            tokens.add(token);
        }
        tokenStream.close();
        return tokens;
    }
    
    // ...
}

匹配

现在，我们需要读取匹配的关键词列表，并遍历分词结果进行匹配，并输出匹配结果。

public class TokenizerExample {
    
    // ...
    
    public List<String> matchKeywords(List<String> tokens, List<String> keywords) {
        List<String> matches = new ArrayList<>();
        for (String token : tokens) {
            for (String keyword : keywords) {
                if (token.equals(keyword)) {
                    matches.add(token);
                    break;
                }
            }
        }
        return matches;
    }
    
    // ...
}

完整代码

下面是完整的代码：

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.apache.lucene.analysis.cn.smart.SmartChineseAnalyzer;
import org.apache.lucene.util.Version;

public class TokenizerExample {
    
    private Analyzer analyzer;
    
    public TokenizerExample() {
        // 创建中文分词器实例
        analyzer = new SmartChineseAnalyzer(Version.LUCENE_40);
    }
    
    public List<String> tokenize(String text) throws IOException {
        List<String> tokens = new ArrayList<>();
        TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(null, text);
        tokenStream.reset();
        while (tokenStream.incrementToken()) {
            CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);
            String token = charTermAttribute.toString();
            tokens.add(token);
        }
        tokenStream.close();
        return tokens;
    }
    
    public List<String> matchKeywords(List<String> tokens, List<String> keywords) {
        List<String> matches = new ArrayList<>();
        for (String token : tokens) {
            for (String keyword : keywords) {
                if (token.equals(keyword)) {
                    matches.add(token);
                    break;
                }
            }
        }
        return matches;
    }
    
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        TokenizerExample example = new TokenizerExample();
        
        // 读取待分词的文本
        String text = "今天天气不错，适合出去玩。