SpringBoot+Lucene第三篇——分词
Lucene的学习第三篇——分词
Lucene创建索引—分词
分词主要介绍这几个问题
分词是什么？
分词干嘛？
分词怎么分？
疑问：
看完这篇，带着疑问看下一篇
下一篇的代码中，能找到aaabbb.txt文档，但是我们不能找到aaabbb文档，好像说明fileName只能进行了精确匹配。但是不能找到“XXXX.txt”文档，
说明不是精确匹配，而是在索引库中“全文检索.txt”或者“全文检索.txt”，” spring”这些词的索引。
同理：名字都这么麻烦，如果要搜索内容，岂不是更麻烦。所以要进行分词。
下篇文章第一段代码中：使用的是官方推荐的标准分词器
Analyzer analyzer=new StandardAnalyzer();//标准的分词器
分词就是将一句话，或者一段话，或者长词，分成一个一个的词语。比如：“全文检”索：分成：“全文”、“检索”、“全文检索”。
分词干嘛？
分词后，就是对每个词建立索引，比如: “全文”、“检索”、“全文检索”。都建立了索引，那么你搜任意的这三个词语都能找到文档，同理，将文档内容分词，只要输入任意词。就能找到该文档。
怎么分？
分词流程
举例说明：
原文档内容（摘自官网）：
Lucene is a Java full-text search engine. Lucene is not a complete
application, but rather a code library and API that can easily be used
to add search capabilities to applications.
分析后得到的词：
lucene、java、full、search、engine。。。。
大小变小写，
标点过滤，
停用词过滤，（is,a 等没有意义的单词或者字母）
引出新概念：语汇单元
lucene、java、full、search、engine等分出来的词叫做语汇单元。叫做term
总结：
1)将原始内容创建为包含域（Field）的文档对象，需要再对域中的内容进行分析，分析成为一个一个的单词。也就是分词
2)每个分出来的单词，就是一个语汇单元，就是term。注意：
3)每个term中包含两部分内容：一部分是文档对象的域名，一部分是term内容，
分词后得到term
不同的域中拆出来的相同的单词，不是同一个语汇单元 （思考为什么）
4)对所有文档分析得出的语汇单元进行索引，索引的目的是为了搜索，最终要实现只搜索被索引的语汇单元从而找到文档对象。
5)创建索引是对语汇单元索引，通过词语找文档，这种索引的结构叫倒排索引结构。
倒排索引结构就是反向索引结构，包括索引和文档两部分，索引即词汇表，它的规模较小，而文档集合较大。
理解倒排序是理解搜索是怎么实现的重要基础（由于比较抽象，难懂，我自己也不懂，暂不继续介绍）
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