CLucene加入ICTCLAS中文分词

最近，我在开发桌面搜索软件，其中桌面搜索最核心的部分就是全文检索。之前已经完成了一个初始版本。全文检索是使用的中科院计算所郭博士的Firtex，后来有位老师说Firtex最近没人在维护，建议使用CLucene，于是我老板就提议再开发另一个版本——CLucene版的桌面搜索。

CLucene是C++版的Lucene，提供全文检索的功能。在网上找了部分资料，主要都是如何在CLucene中加入中文分词。于是我根据网上的资料和自己在开发过程中对CLucene的理解，开始向CLucene加入中文分词。听说ICTCLAS的中文分词很出名，就拿来试试。

CLucene使用的是0.9.21版，同时通过svn更新到最新的文件，下载地址是

http://sourceforge.net/projects/clucene/。

ICTCLAS中文分词使用是ICTCLAS3.0，这是共享版，但不开源，可以增加用户自定义词典，下载地址

http://www.ictclas.org/Download.html。

CLucene只支持Unicode的编码，所以对需要对输入的字符串都要进行转换。在Windows下可以使用api WideCharToMultiByte和MultiByteToWideChar。在Linux下，可以使用linux下有著名的iconv。

我的开发平台是windows，vs2005。在CLucene中加入中文分词，分三步完成。

1、把项目设置为Use Unicode Character Set。因为使用ANSI时，汉字存在与其他语言编码重叠的问题，不能准确判断是否为汉字。一般下载的CLucene默认就是设置好的。

2、 \src\CLucene\util\Misc.cpp中有个Misc::_cpycharToWide函数，这个函数是CLucene中用来将char字符串转换为wchar_t字符串的，但原代码中使用的是不考虑编码的转换，把汉字从ANSI编码转到UCS2编码会失效，所以需要使用MultiByteToWideChar进行转换。同样的在同一个文件中，有这样一个函数Misc::_cpywideToChar，是将wchar_t转换成char，同理使用WideCharToMultiByte进行转换。

3、也是最麻烦的一步。如果了解Lucene结构的开发者，应该知道Lucene进行索引前需要对文本进行分词，就是需要使用Analyzer类进行分词。在CLucene中有一个StandardAnalyzer类，它本意是可以处理亚洲语言（包括中日韩），但不完善。可以通过改写 \src\CLucene\analysis\standard\StandardTokenizer.cpp文件来达到目的。因此，在这一步有二种方法，一是上面所说的，修改StandardTokenizer，让它支持中文分词。另一个就是自己写一个ChineseTokenizer和ChineseAnalyzer，在索引的时候调用它就好了，同样查询的时候也要ChineseAnalyzer进行分析。

第一种方法：在StandardTokenizer中有一个StandardTokenizer::next（）方法，用来获取下一个token。Token可以简单看成是索引文件中的一个项。在原代码中，先判断是否为ALPHA，再判断是否为_CJK，而在中文windows系统上，将一个UCS2编码的汉字（正好一个wchar_t）作为参数传给 iswalpha函数时，返回值是true。所以任何CJK字符都会被处理成ALPHA。因此，项目修改为使用Unicode编码后，ReadCJK函数 不会被调用到。所以需要将原代码中的if(_CJK)的判断分支放到if(ALPHA)前面，这样遇到CJK字符时就会调用 StandardTokenizer::ReadCJK。ReadCJK函数用于读取一个CJK的token。这个函数不能处理中文分词，它遇到CJK字符时一直向后读取，直到遇到非CJK字符或文件结束才跳出，把读取到的整个字符串作为索引中的一个项。所以需要重写这个函数。我个人认为这个方法需要修改原代码地方太多，而且代码重用率低，所以我选择了第二种方法。

第二种方法：就是自己重新写一个ChineseAnalyzer和ChineseTokenizer。这样对原代码修改少，改错也方便，最重要可以将它应用其他需要的程序中。其实这两个类也并不难写，只要根据StandardTokenizer和StandardAnalyzer的结构，模仿一下就行了。ChineseTokenizer是继承Tokenizer类的，必须实现Tokenizer类的next（）虚成员函数。这个成员函数就是要输入下一个分词的字符串。所以在这里将ICTCLAS加入，每次将一个分词输出就好。因此ICTCLAS只支持char类型分词，所以还要将Unicode转换成char，分词使用ParagraphProcess函数。关键代码如下：
  

str=STRDUP_TtoA(ioBuffer); //将输入字符串转换成char
  
   pResult=STRDUP_AtoT(ICTCLAS_ParagraphProcess(str,0)); //ICTCLAS中文分词函数调用
   _CLDELETE_ARRAY(str);// 回收内存

pResult保存了分词后的结构，每个词是空格分隔，所以每次调用next（）时，都从pResult里取下一个词，直接取完，则从Reader里读入下一段，继续分词，直接Reader已经到达尾部。代码如下

TCHAR word[LUCENE_MAX_WORD_LEN]={0}; //保存单个词的临时空间
while(pResult[end] !=_T(' ') && end <nCount) //查找空间，找到单词的结束位置
{
   word[end-start]=pResult[end];
   end++;
}
word[end-start]=0;
while(pResult[end]==_T(' ') && end<nCount) end++;   //查找下一个词的开始位置
start=end;
token->setText(word); //输出到token

这个完成之后，ChineseTokenizer也就完成了。不过在这过程中，发现ICTCLAS分词速度并没想象中的快。不知道是不是因为这个是共享版的问题。

ChineseTokenizer完成后，接着就实现ChineseAnalyzer类。这个更加简单，只要完全模仿StandardAnalyzer就好了。ChineseAnalyzer是继承于Analyzer的，同样必须实现TokenStream* tokenStream(const TCHAR* fieldName, CL_NS(util)::Reader* reader)就可以了。这个只要生成一个ChineseTokenizer，返回就行了。代码如下：

TokenStream* ChineseAnalyzer::tokenStream(const TCHAR* fieldName, Reader* reader) {
   TokenStream* ret= _CLNEW ChineseTokenizer(reader); //中文分词ChineseTokenizer
   ret = _CLNEW LowerCaseFilter(ret,true);   //英文大小变换，统一成小写
   ret = _CLNEW StopFilter(ret,true, &stopSet); //停用词过滤，如“的”，“这”，“an”

   return ret;
}

关于停用词的过滤，可以修改\src\CLucene\analysis\Analyzers.cpp里关于StopAnalyzer的定义。我个人加入了中文的停用词表

static const TCHAR* CHINESE_STOP_WORDS[];

在ChineseAnalyzer的构造函数里，将停用词表加入到映射中，先在ChineseAnalyzer里定义这个成员
   CL_NS(util)::CLSetList<const TCHAR*> stopSet;用于保存停用词表，再加构造函数里加入下面这句：

StopFilter::fillStopTable( &stopSet,CL_NS(analysis)::StopAnalyzer::CHINESE_STOP_WORDS);

这样就完成了ChineseAnalyzer类。

接着就可以在索引里使用这个ChineseAnalyzer。
索引时需要生成ChineseAnalyzer的一个实例，将它传给IndexWriter。

查询时也是一样的道理，只不过是将它传给QueryParser。

这样就完成了CLucene加入ICTCLAS中文分词，但是发现ICTCLAS的分词速度不行，我只使用65K的文件就需要至少10秒的时间才完成。我正在寻找能替换ICTCLAS的中文分词。