Lucene几种中文分词的总结

目前最新版本的lucene自身提供的StandardAnalyzer已经具备中文分词的功能，但是不一定能够满足大多数应用的需要。
另外网友谈的比较多的中文分词器还有：
CJKAnalyzer
ChineseAnalyzer
IK_CAnalyzer（MIK_CAnalyzer）
还有一些热心网友自己写的比较不错的分词器在此就不说了，有兴趣的可以自己研究研究。
以上三个中文分词器并不是lucene2.2.jar里提供的。
CJKAnalyzer和ChineseAnalyzer分别是lucene-2.2.0目录下contrib目录下analyzers的lucene-analyzers-2.2.0.jar提供的。分别位于cn和cjk目录。
IK_CAnalyzer（MIK_CAnalyzer）是基于分词词典，目前最新的1.4版本是基于lucene2.0开发的。以上分词器各有优劣，比较如下：
import java.io.Reader;
import java.io.StringReader;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.StopFilter;
import org.apache.lucene.analysis.Token;
import org.apache.lucene.analysis.TokenFilter;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.cjk.CJKAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.cn.ChineseAnalyzer; 数据挖掘实验室
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.mira.lucene.analysis.IK_CAnalyzer;
import org.mira.lucene.analysis.MIK_CAnalyzer;

public class All_Test {
private static String string = "中华人民共和国在1949年建立，从此开始了新中国的伟大篇章。";
public static void Standard_Analyzer(String str) throws Exception{
Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
Reader r = new StringReader(str);
StopFilter sf = (StopFilter) analyzer.tokenStream("", r);
System.out.println("=====StandardAnalyzer====");
System.out.println("分析方法：默认没有词只有字（一元分词）");
Token t;
while ((t = sf.next()) != null) {
System.out.println(t.termText());
}
}
public static void CJK_Analyzer(String str) throws Exception{
Analyzer analyzer = new CJKAnalyzer();
Reader r = new StringReader(str);
StopFilter sf = (StopFilter) analyzer.tokenStream("", r); 数据挖掘研究院
System.out.println("=====CJKAnalyzer====");
System.out.println("分析方法:交叉双字分割（二元分词）");
Token t;
while ((t = sf.next()) != null) {
System.out.println(t.termText());
}
}
public static void Chiniese_Analyzer(String str) throws Exception{
Analyzer analyzer = new ChineseAnalyzer();
Reader r = new StringReader(str);
TokenFilter tf = (TokenFilter) analyzer.tokenStream("", r);
System.out.println("=====chinese analyzer====");
System.out.println("分析方法:基本等同StandardAnalyzer（一元分词）");
Token t;
while ((t = tf.next()) != null) {
System.out.println(t.termText());
}
}
public static void ik_CAnalyzer(String str) throws Exception{
// Analyzer analyzer = new MIK_CAnalyzer();
Analyzer analyzer = new IK_CAnalyzer();
Reader r = new StringReader(str);