全文检索Solr集成HanLP中文分词

以前发布过HanLP的Lucene插件，后来很多人跟我说其实Solr更流行（反正我是觉得既然Solr是Lucene的子项目，那么稍微改改配置就能支持Solr），于是就抽空做了个Solr插件出来，开源在Github上，欢迎改进。

HanLP中文分词solr插件支持Solr5.x，兼容Lucene5.x。

图1

快速上手

1、将和hanlp-solr-plugin.jar共两个jar放入${webapp}/WEB-INF/lib下

2、修改solr core的配置文件${core}/conf/schema.xml：

  

      

          

      

      

          

          

      

  

  

  

  

Solr5中文分词器详细配置

对于新手来说，上面的两步可能太简略了，不如看看下面的step by step。本教程使用Solr5.2.1，理论上兼容solr5.x。

放置jar

将上述两个jar放到solr-5.2.1/server/solr-webapp/webapp/WEB-INF/lib目录下。如果你想自定义词典等数据，将hanlp.properties放到solr-5.2.1/server/resources，该目录也是log4j.properties等配置文件的放置位置。HanLP文档一直在说“将配置文件放到resources目录下”，指的就是这个意思。作为Java程序员，这是基本常识。

启动solr

首先在solr-5.2.1\bin目录下启动solr：

1.solr start -f

用浏览器打开http://localhost:8983/solr/#/，看到如下页面说明一切正常：

图2

创建core

在solr-5.2.1\server\solr下新建一个目录，取个名字比如叫one，将示例配置文件solr-5.2.1\server\solr\configsets\sample_techproducts_configs\conf拷贝过来，接着修改schema.xml中的默认域type，搜索

1.   

2. ...

3. 

 

替换为

1. 

4. 

5. 

6. 

7. 

8. 

11. 

12. 

13. 

14. 

15. 

16. 

17. 

18. 

19. 

 

意思是默认文本字段类型启用HanLP分词器，text_general还开启了solr默认的各种filter。

solr允许为不同的字段指定不同的分词器，由于绝大部分字段都是text_general类型的，可以说这种做法比较适合新手。如果你是solr老手的话，你可能会更喜欢单独为不同的字段指定不同的分词器及其他配置。如果你的业务系统中有其他字段，比如location，summary之类，也需要一一指定其type="text_general"。切记，否则这些字段仍旧是solr默认分词器，会造成这些字段“搜索不到”。

另外，切记不要在query中开启indexMode，否则会影响PhaseQuery。indexMode只需在index中开启一遍即可，要不然它怎么叫indexMode呢。

如果你不需要solr提供的停用词、同义词等filter，如下配置可能更适合你：

1. 

2.      

3.          

4.      

5.      

6.          

7.          

8.      

9.  

10.  

11.  

12.  

完成了之后在solr的管理界面导入这个core one：

 

图3

接着就能在下拉列表中看到这个core了：

 

图4

上传测试文档

修改好了，就可以拿一些测试文档来试试效果了。hanlp-solr-plugin代码库中的src/test/resources下有个测试文档集合documents.csv，其内容如下：

1. id,title

2. 1,你好世界

3. 2,商品和服务

4. 3,和服的价格是每镑15便士

5. 4,服务大众

6. 5,hanlp工作正常

 

代表着id从1到5共五个文档，接下来复制solr-5.2.1\example\exampledocs下的上传工具post.jar到resources目录，利用如下命令行将数据导入：

1. java -Dc=one -Dtype=application/csv -jar post.jar *.csv

Windows用户的话直接双击该目录下的upload.cmd即可，Linux用户运行upload.sh。

正常情况下输出如下结果：

1. SimplePostTool version 5.0.0

2. Posting files to [base] url http://localhost:8983/solr/one/update using content-

3. type application/csv...

4. POSTing file documents.csv to [base]

5. 1 files indexed.

6. COMMITting Solr index changes to http://localhost:8983/solr/one/update...

7. Time spent: 0:00:00.059

8. 请按任意键继续. . .

 

同时刷新一下core one的Overview，的确看到了5篇文档：

 

图5

搜索文档

是时候看看HanLP分词的效果了，点击左侧面板的Query，输入“和服”试试：

 

图6

发现精确地查到了“和服的价格是每镑15便士”，而不是“商品和服务”这种错误文档：

 

图7

这说明HanLP工作良好。

要知道，不少中文分词器眉毛胡子一把抓地命中“商品和服务”这种错误文档，降低了查准率，拉低了用户体验，跟原始的MySQL LIKE有何区别？

索引模式的功能

索引模式可以对长词进行全切分，得到其中蕴含的所有词汇。比如“中医药大学附属医院”在HanLP索引分词模式下的切分结果为：

1. 中0 医1 药2 大3 学4 附5 属6 医7 院8 

2. [0:3 1] 中医药/n

3. [0:2 1] 中医/n

4. [1:3 1] 医药/n

5. [3:5 1] 大学/n

6. [5:9 1] 附属医院/nt

7. [5:7 1] 附属/vn

8. [7:9 1] 医院/n

开启indexMode后，无论用户搜索“中医”“中医药”还是“医药”，都会搜索到“中医药大学附属医院”：

 

图8

高级配置

目前本插件支持如下基于schema.xml的配置:

 

图9

对于更高级的配置，HanLP分词器主要通过class path下的hanlp.properties进行配置，请阅读HanLP自然语言处理包文档以了解更多相关配置，如：

1.停用词

2.用户词典

3.词性标注

4.……

代码调用

在Query改写的时候，可以利用HanLPAnalyzer分词结果中的词性等属性，如

1. String text = "中华人民共和国很辽阔";

2. for (int i = 0; i < text.length(); ++i)

3. {

4.     System.out.print(text.charAt(i) + "" + i + " ");

5. }

6. System.out.println();

7. Analyzer analyzer = new HanLPAnalyzer();

8. TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("field", text);

9. tokenStream.reset();

10. while (tokenStream.incrementToken())

11. {

12.     CharTermAttribute attribute = tokenStream.getAttribute(CharTermAttribute.class);

13.     // 偏移量

14.     OffsetAttribute offsetAtt = tokenStream.getAttribute(OffsetAttribute.class);

15.     // 距离

16.     PositionIncrementAttribute positionAttr = kenStream.getAttribute(PositionIncrementAttribute.class);

17.     // 词性

18.     TypeAttribute typeAttr = tokenStream.getAttribute(TypeAttribute.class);

19.     System.out.printf("[%d:%d %d] %s/%s\n", offsetAtt.startOffset(), offsetAtt.endOffset(), positionAttr.getPositionIncrement(), attribute, typeAttr.type());

20. }

 

在另一些场景，支持以自定义的分词器（比如开启了命名实体识别的分词器、繁体中文分词器、CRF分词器等）构造HanLPTokenizer，比如：

1. tokenizer = new HanLPTokenizer(HanLP.newSegment()

2.                     .enableJapaneseNameRecognize(true)

3.                     .enableIndexMode(true), null, false);

4. tokenizer.setReader(new StringReader("林志玲亮相网友:确定不是波多野结衣？"));

5. ...

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