張吳波　史旅華　李貴榮

摘要：大數(shù)據(jù)時代下信息爆炸式增長，全文檢索技術是提高信息檢索效率的有效方法。Lucene是一個采用Java編寫的全文搜索引擎框架，它運用了面向對象的設計思想，提供了豐富的API。對Lucene的系統(tǒng)結構、索引流程、索引機制進行了詳細分析，對應用Lucene引擎搭建全文搜索系統(tǒng)的關鍵問題進行了研究。

關鍵詞：全文檢索；Lucene；倒排索引；分詞

DOIDOI：10.11907/rjdk.151168

中圖分類號：TP319

文獻標識碼：A 文章編號

文章編號：16727800（2015）006012703

作者簡介作者簡介：張吳波（1977-），男，湖南邵陽人，湖北汽車工業(yè)學院電氣與信息工程學院講師，研究方向為軟件開發(fā)。

0 引言

大數(shù)據(jù)時代，可利用的數(shù)據(jù)和信息量呈爆炸式增長，人們在獲取更多信息的同時，也不可避免地增加了篩選信息的難度[1]。面對海量數(shù)據(jù)，如何使用戶更好、更準確地抓取所需信息，已成為信息化技術中一個非常重要的課題。全文檢索技術是為用戶提供快速、準確獲取有效信息的重要方法。

1 全文檢索技術

全文檢索是以各種計算機數(shù)據(jù)，諸如文字、聲音、圖像等為處理對象，提供按照數(shù)據(jù)資料的內(nèi)容，而不是外在特征來實現(xiàn)的信息檢索手段[2]。相對于一般的DBMS，可以將Word文檔、郵件、網(wǎng)頁等非結構化、半結構化數(shù)據(jù)作為檢索對象。

全文檢索最初是以字符串匹配程序實現(xiàn)的，即在待查找的文件中，打開每個文件后，對文件內(nèi)容從頭到尾檢索，如果其中包含需要查詢的字符串，則將它作為結果文件。這種順序檢索效率較低，因此，全文檢索都是通過“索引”技術實現(xiàn)的。其過程是由計算機索引程序掃描文件中的每一個詞，然后對每個詞建立一個索引，并指明該詞在文章中出現(xiàn)的次數(shù)和位置。當用戶查詢時，由檢索程序對已建立的索引進行查找，得到所需要的文件[3]。

2 全文搜索引擎Lucene

Lucene是一個非常優(yōu)秀、成熟、開源、免費、采用Java語言編寫的全文檢索引擎工具。它提供了豐富的API，可以與存儲在索引中的信息方便地交互，并能方便地嵌入到各種應用系統(tǒng)中，實現(xiàn)針對應用的全文索引/檢索功能。

Lucene運用了大量的面向對象設計思想。首先定義了一個與平臺無關的索引文件格式，其次通過抽象系統(tǒng)的核心組成部分設計為抽象類，具體的平臺實現(xiàn)部分設計為抽象類的實現(xiàn)，此外與具體平臺相關的部分比如文件存儲也封裝為類，經(jīng)過層層的面向對象式處理，最終達成一個低耦合、高效率、容易二次開發(fā)的檢索引擎系統(tǒng)[4]。

目前，Lucene得到了廣泛應用，許多Java項目都使用了Lucene作為其后臺的全文搜索引擎，比較著名的有：Jive（Web論壇系統(tǒng)）、Eyebrows（郵件列表HTML歸檔/瀏覽/查詢系統(tǒng)）、Cocoon（基于XML的Web發(fā)布框架）等。

3 Lucene系統(tǒng)模型

3.1 Lucene系統(tǒng)結構

Lucene搜索引擎由基礎結構封裝、索引核心、對外接口、查詢分析器4大部分組成，如圖1所示。

索引核心是Lucene的重點，主要包括索引管理和數(shù)據(jù)存儲管理。其中org.apache.lucene.index包實現(xiàn)對索引的建立、刪除等操作[5]，通過為每個分出的詞建立索引，查詢時只需遍歷索引，從而極大地提高檢索效率；org.apache.lucene.store包實現(xiàn)對索引文件的存儲管理。基礎結構封裝是Lucene的基礎，包括文檔管理和公用類。其中org.apache.lucene.document實現(xiàn)對文檔信息和域信息的管理；org.apache.lucene.util作為公共類，實現(xiàn)一些優(yōu)化的數(shù)據(jù)結構和算法。對外接口包括檢索和語言分析器，org.apache.lucene.analysis是語言分析器，主要用于切分詞，把輸入的文本分成一個個可供索引模塊處理的“詞語”。org.apache.lucene.search是檢索管理器，提供用戶檢索接口，可以實現(xiàn)根據(jù)用戶輸入的查詢條件進行查詢。org.apache.lucene.QueryParser是查詢分析器，其作用是解析用戶輸入的查詢語句，對查詢語句進行分析，然后返回一個查詢對象（query），它還可以自定義查詢規(guī)則，以實現(xiàn)像Google一樣能支持查詢條件的與、或、非等復合查詢方式。

3.2 Lucene檢索流程

基于Lucene的全文搜索，包含索引管理和搜索索引兩個基本過程，其數(shù)據(jù)處理流程如圖2所示。

3.2.1 索引管理

在創(chuàng)建索引時，先將被索引（待搜索的數(shù)據(jù)）的內(nèi)容，作為文檔（Document）信息，傳給IndexWriter對象，在IndexWriter對象中，指定語言分析器Analyzer。語言分析器自動對文檔進行分詞處理，將文檔分成一個個單獨的單詞，其中還要進行去除標點符號和停用詞（像英語中的a、the、or等使用頻率很多的冠詞、介詞、副詞或連詞）等處理，形成“詞元（Token）”。詞元傳遞給語言處理器進行相關處理，形成“詞（Term）”，對于英語形式的詞元進行語言處理時，一般做以下工作：將詞元變?yōu)樾?、將詞元縮減為詞根形式（例如“cars”轉換成“car”）、將詞元轉變?yōu)樵~根形式（例如“drove”轉換“drive”）等。最后索引組件依據(jù)語言處理產(chǎn)生的詞形成詞典，采用倒排索引法，形成一定數(shù)據(jù)結構的索引文件。

3.2.2 搜索索引

Lucene是針對索引進行查詢的。先將用戶輸入的查詢信息傳遞給QueryParser對象，該對象采用建立索引時類似的分詞方法和語言處理方法，得到需要查詢的單詞和查詢關鍵詞；再根據(jù)查詢語句的語法規(guī)則，進行語法分析，創(chuàng)建一棵語法樹，形成Query對象；最后由IndexSearcher對象打開、讀取索引目錄中的索引文件，在反向索引表中，分別找出需要查詢的單詞文檔鏈表，并根據(jù)語法樹對文檔鏈表進行交、差、并等操作，得到結果文檔。

3.3 Lucene索引機制

索引是Lucene進行全文搜索的基礎，關系到檢索的效率。在Lucene中，分析器只能對文本數(shù)據(jù)進行解析，并產(chǎn)生索引，對于其它類型的數(shù)據(jù)，需要將其轉換成文本數(shù)據(jù)后，提交給分析器進行處理。Lucene在管理索引時，是通過索引文件管理的，在索引文件中既保存正向信息，也保存反向信息。

3.3.1 正向信息

在Lucene中，索引結構是一種層次結構。索引（index）由段（segment）組成，段由記錄（document）組成，記錄由域（field）組成，域由詞（term）組成。每個層次都保存了本層次的信息以及下一層次的元信息，也即屬性信息[6]，其結構如圖3所示。

3.3.2 反向信息

反向信息是索引文件的核心，記錄的是倒排索引表。倒排索引源于實際應用中根據(jù)屬性的值來查找記錄的方式。索引表中的每一項都包括一個屬性值和該屬性值記錄的地址。在Lucene中，索引表中的項是文檔單詞，其屬性是包含單詞的文檔號、在文檔中的出現(xiàn)頻次及位置，如圖4所示。反向信息主要包括倒排索引表中的詞典（Term Dictionary）和倒排表（Posting List）。

4 Lucene應用

Lucen提供了全文檢索框架，具備完整的查詢引擎和索引引擎，為數(shù)據(jù)訪問和管理提供了簡單的函數(shù)調(diào)用接口。在應用Lucene搭建全文檢索系統(tǒng)時，由于應用領域不同，需要進行二次開發(fā)，以擴展系統(tǒng)功能。

4.1 構建數(shù)據(jù)采集器

能被Lucene索引的數(shù)據(jù)是文本數(shù)據(jù)。實際應用中，待檢索數(shù)據(jù)有許多種格式和來源，例如：PDF文件、Word文件、XML文件，以及互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)頁文件。在具體實施時，需要按照應用需求，對這些不同格式的文件分別進行處理，從中提取出純文本格式信息，并建立對應的Lucene文檔，再提交給索引管理器進行索引。

在處理PDF文件、Word文件等二進制文件時，可以借助第三方的接口和應用程序，對文件進行數(shù)據(jù)提取。例如在處理PDF文件時，可以使用PDFBox接口進行文件分析并提取數(shù)據(jù)；在處理Word文件時，可以使用JACOB、POI等從中提取數(shù)據(jù)等；在處理互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁時，可以通過網(wǎng)絡爬蟲等方式對網(wǎng)頁數(shù)據(jù)抓取，并使用網(wǎng)頁分析技術，先去掉其中的HTML標記，再提取網(wǎng)頁內(nèi)容。

4.2 擴展分詞器

Lucene在org.apache.lucene.analysis中定義了接口，提供了可供應用系統(tǒng)使用的語言處理能力。Lucene默認已經(jīng)實現(xiàn)了英文等語言的簡單詞法分析邏輯（按照空格分詞，并去除常用的語法詞，如英語中的is、am、are等）。但是，在具體應用時，由于每個語種的習慣和處理詞的方法差異較大，例如在漢語中詞語的分割與英語就有很大的不同。因此，使用Lucene提供的ChineseAnalyzer和CJKAnalyzer對中文分詞效果并不明顯，不能滿足系統(tǒng)對中文的分詞要求，此時可以采用analysis接口實現(xiàn)的方式，自定義分詞算法，以實現(xiàn)對中文的個性化分詞。

5 結語

Lucene本質上是一個信息檢索的類庫（Library），它具有高效、簡潔、易用的特點，在信息檢索中有著非常廣泛的應用。Lucene采用了倒排索引技術，實現(xiàn)了高效的索引管理和檢索。Lucene只以文本格式的數(shù)據(jù)作為索引對象，在實際應用中，可以開發(fā)針對各種不同類型數(shù)據(jù)的采集器，以擴展系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的廣度；可以在Lucene提供的分詞器基礎上，針對語言系統(tǒng)特點，開發(fā)新的分詞器，以擴展系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的深度。

參考文獻：

[1]劉東君.基于Lucene非結構化文檔全文檢索系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[J].軟件導刊，2013，12（10）：100102.

[2]李永春.Lucene的全文檢索的研究與應用[J].計算機技術與發(fā)展，2010，20（2）：1215.

[3]李明宙.Lucene全文檢索引擎的結構機制與應用方式[J].廣西科學院學報，2012，26（4）：433435.

[4]周平.Lucene全文檢索引擎技術及應用[J].重慶工學院學報：自然科學版，2007，21（4）：8688.

[5]何偉.基于Lucene的全文搜索引擎的設計與實現(xiàn)[J].情報雜志，2006（9）：8890.

[6]黃少林.基于Lucene的索引系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J].現(xiàn)代情報，2009，29（7）：169171.

責任編輯（責任編輯：杜能鋼）