lucene怎么使用nlpir进行分词

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Runtime.InteropServices;
using Lucene.Net.Analysis;

namespace Lucene.Net.Analysis.DChinese
{
[StructLayout(LayoutKind.Explicit)]
public struct result_t
{
[FieldOffset(0)]
public int start;
[FieldOffset(4)]
public int length;
[FieldOffset(8)]
public int sPos1;
[FieldOffset(12)]
public int sPos2;
[FieldOffset(16)]
public int sPos3;
[FieldOffset(20)]
public int sPos4;
[FieldOffset(24)]
public int sPos5;
[FieldOffset(28)]
public int sPos

　　词法分析是lucene的一个模块，lucene自带的中文分词器（analyzer）一般效果不是很理想。现在项目中用的分词工具是北理工的NLPIR，但是NLPIR没有一个现成的lucene分词器（analyzer）实现类。这里就需要自己来写一个比较简短的基于NLPIR的analyzer实现类。
　　不同的Analyzer就是组合不同的Tokenizer和TokenFilter得到最后的TokenStream。以StandardAnalyzer为例。以下代码截图来自StandardAnalyzer源码。红框中可以看到TokenFilter使用的是装饰者模式，Tokenizer和TokenFilter都继承自TokenStream类。
　　import com.sun.jna.Library;
　　import com.sun.jna.Native;
　　
　　public class NLPTool {
　　
　　public interface CLibrary extends Library {
　　// 定义并初始化接口的静态变量
　　CLibrary Instance = (CLibrary) Native.loadLibrary("code/NLPIR",
　　CLibrary.class);
　　public int NLPIR_Init(String sDataPath, int encoding,
　　String sLicenceCode);
　　public String NLPIR_ParagraphProcess(String sSrc, int bPOSTagged);
　　public String NLPIR_GetKeyWords(String sLine, int nMaxKeyLimit,
　　boolean bWeightOut);
　　public String NLPIR_GetFileKeyWords(String sLine, int nMaxKeyLimit,
　　boolean bWeightOut);
　　public int NLPIR_AddUserWord(String sWord);// add by qp 2008.11.10
　　public int NLPIR_DelUsrWord(String sWord);// add by qp 2008.11.10
　　public String NLPIR_GetLastErrorMsg();
　　public void NLPIR_Exit();
　　}
　　
　　public static String SegAndPos(String sInput,int type) {
　　String argu = ".";
　　String nativeBytes = "";
　　int charset_type = 1;
　　CLibrary.Instance.NLPIR_Init(argu, charset_type, "0");
　　try {
　　// CLibrary.Instance.NLPIR_AddUserWord("奇虎360 nt");
　　nativeBytes = CLibrary.Instance.NLPIR_ParagraphProcess(sInput, type); //第二个参数为1表示，进行词性标注。
　　CLibrary.Instance.NLPIR_Exit();
　　} catch (Exception ex) {
　　ex.printStackTrace();
　　}
　　return nativeBytes;
　　}
　　}

　　[java] view plain copy
　　import java.io.Reader;
　　import org.apache.lucene.analysis.util.CharTokenizer;
　　import org.apache.lucene.util.Version;
　　
　　/*
　　*@author:xyd
　　*@department:CasCeep
　　*/
　　public class MyChineseTokenizer extends CharTokenizer {
　　
　　public MyChineseTokenizer(Reader in) {
　　super(Version.LUCENE_47, in);
　　}
　　
　　public MyChineseTokenizer(AttributeFactory factory, Reader in) {
　　super(Version.LUCENE_47, in);
　　}
　　
　　/*
　　* @see org.apache.lucene.analysis.util.CharTokenizer#isTokenChar(int)
　　*/
　　@Override
　　protected boolean isTokenChar(int c) {
　　return !Character.isWhitespace(c);
　　}
　　}

　　[java] view plain copy
　　import java.io.BufferedReader;
　　import java.io.IOException;
　　import java.io.Reader;
　　import java.io.StringReader;
　　import lucene.NLPTool;
　　import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
　　import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
　　import org.apache.lucene.analysis.Tokenizer;
　　import org.apache.lucene.analysis.core.LowerCaseFilter;
　　import org.apache.lucene.analysis.core.StopFilter;
　　import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardFilter;
　　import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
　　import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.OffsetAttribute;
　　import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.PositionIncrementAttribute;
　　import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.PositionLengthAttribute;
　　import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.TypeAttribute;
　　import org.apache.lucene.analysis.util.CharArraySet;
　　import org.apache.lucene.util.Version;
　　
　　/*
　　*@author:xyd
　　*@department:CasCeep
　　*/
　　public final class MyChineseAnalyzer extends Analyzer {
　　private CharArraySet stopWords;
　　/**
　　* An array containing some common English words that are not usually useful
　　* for searching.
　　*/
　　public static final String[] CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS = {"我", "的" };
　　
　　/** Builds an analyzer which removes words in ENGLISH_STOP_WORDS. */
　　public MyChineseAnalyzer() {
　　this.stopWords = StopFilter.makeStopSet(Version.LUCENE_47,
　　CHINESE_ENGLISH_STOP_WORDS);
　　
　　}
　　
　　@Override
　　protected TokenStreamComponents createComponents(String arg0, Reader reader) {
　　// TODO Auto-generated method stub
　　BufferedReader br = new BufferedReader(reader);
　　Tokenizer tokenizer = null;
　　TokenStream tokFilter = null;
　　try {
　　String text = br.readLine();
　　String string = NLPTool.SegAndPos(text, 0);
　　// 分词中间加入了空格
　　tokenizer = new MyChineseTokenizer(new StringReader(string));
　　tokFilter = new StandardFilter(Version.LUCENE_47, tokenizer);
　　tokFilter = new LowerCaseFilter(Version.LUCENE_47, tokFilter);
　　// 使用stopWords进行过滤
　　tokFilter = new StopFilter(Version.LUCENE_47, tokFilter, stopWords);
　　} catch (IOException e) {
　　e.printStackTrace();
　　}
　　return new TokenStreamComponents(tokenizer, tokFilter);
　　}
　　
　　public static void main(String[] args) throws IOException {
　　String string = "我的老师在中国科学院工作";
　　Analyzer analyzer = new MyChineseAnalyzer();
　　TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("field",
　　new StringReader(string));
　　tokenStream.reset();
　　while (tokenStream.incrementToken()) {
　　// 文本属性
　　CharTermAttribute attribute = tokenStream
　　.addAttribute(CharTermAttribute.class);
　　// 偏移量
　　OffsetAttribute offsetAtt = tokenStream
　　.addAttribute(OffsetAttribute.class);
　　// 距离增加量
　　PositionIncrementAttribute positionAttr = tokenStream
　　.addAttribute(PositionIncrementAttribute.class);
　　// 距离
　　PositionLengthAttribute posL = tokenStream
　　.addAttribute(PositionLengthAttribute.class);
　　// 词性
　　TypeAttribute typeAttr = tokenStream
　　.addAttribute(TypeAttribute.class);
　　System.out.println(offsetAtt.startOffset() + "："
　　+ offsetAtt.endOffset() + "\t" + attribute + "\t"
　　+ typeAttr.type() + "\t" + posL.getPositionLength() + "\t"
　　+ positionAttr.getPositionIncrement());
　　}
　　}