背景：
IK分词器分为两种，粗粒度分词和细粒度分词，粗粒度会分为长词，细粒度分出的词比较多，会分出与词库中所有可匹配的词，现在我们想要这样的分词效果如：
关键词：“北京青年路”
粗粒度会分出：
细粒度会分出：
那么我们需要只分出整词、去掉包含词、相同词不去重 如下：
1、歧义词处理
这个功能实际上是用到了IK的歧义词处理，为什么粗粒度不展示包含词和重复词了？是因为做了歧义词过滤，过程如下：
在IKAegmennter.java的next方法中进行歧义词处理
歧义词处理分了两块，功能是一样的，只是处理循环中和循环结束最后一个词组的处理。
上面的代码是我修改后的了，增加了judge2的方法，用于处理不处理重复歧义词，第99行判读是否执行歧义处理过程，如果不执行歧义词处理则所有的词都添加到context的词队列中，接下来看看judge歧义词处理过程：
首先输入的参数lexemeCell是成词的一个链表，这个链表存储了当前词、同位置词、包含词，代码156行过滤歧义词保存到lexemeStack中，以提供后续处理，159行pathOptions存储了处理歧义后的结果，163行循环歧义列表开始处理歧义词，166行move掉了包含歧义词，168行生成拷贝C创建一个optionn，169行添加到结果列表中，这个添加的重复词是添加不进去的，因为LexemePath重写了compareTo方法，173行只取结果列表的第一个，实际上这第一个词是按权重的分词器排在上面的分词器分出的词。
2、保留重复词
增加一个处理歧义词的方法judeg2，用来保留歧义重复词，200行遍历词源队列，并判断是否小于队列中的第一个词，如果小于说明是包含词则进行过滤，大于等于队列第一个词则保留，并调用optionn.addCrossLexeme方法加入到结果集队列中，返回为分词队列，而原方法返回的是一个词源。
addCrossLexeme方法向LexemePath追加相交的Lexeme。
3、分词字符
题外话，IK会对不认识的特征字符做分割处理，如果词典中有特殊字符想被分出时，可以修改 CharacterUtil类中的identifyCharType方法实现。
