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Lucene針對高亮顯示功能提供了兩種實現方式,分別是Highlighter和FastVectorHighlighter。
顧名思義，FastVectorHighlighter較Highlighter速度更快，功能也更強大，但是有使用前提：創建索引時，需要存儲Field的分詞向量信息。(TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS)，而Highlighter則不需要，如何在時間和空間上進行取舍，需要開發人員自己衡量

Lucene處理高亮顯示的大概流程如下：


1.首先獲取原始文檔的TokenStream
原始文檔可打到索引里(通過Store.YES屬性)，也可從其他物理媒介中獲取(考慮到Lucene的存儲性能不是很高效)
高亮顯示功能需要知道每一個Term的位置和偏移量信息，在索引庫中這些信息是通過分詞向量(TermVector)來存儲的，因此在創建索引階段，如果為索引域指定TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS屬性，則可以加快TokenStream的獲取過程，否則需要通過Analyzer去重新解析獲取
Lucene提供了TokenSources這個實用類，通過它提供的靜態方法，可以很方便的獲取到文檔的TokenStream信息:
TokenSources.getAnyTokenStream(reader, docId, field, analyzer);//方法體中會先通過TermVector獲取TokenStream,TermVector不存在,通過analyzer獲取
該方法的使用前提是創建索引時指定了Store.YES信息，如不指定該信息，可通過Analyzer.tokenStream(field, new StringReader(String text))方法來獲取text的TokenStream。
2.將原始文檔進行切片處理
當原始文檔信息量較大時，我們可能只需要高亮出局部有價值的信息，而將其他的冗余信息過濾掉，這個時候就需要對原始信息進行切片處理，選出最有價值的切片來進行加工。
NullFragmenter:不進行切片處理，保留原始文檔的所有字符
SimpleFragmenter：按指定字符長度將文檔進行分割(默認字符長度是100)
SimpleSpanFragmenter：功能同SimpleFragmenter類似，但不會將SpanQuery或PhraseQuery的查詢結果打散。
3.選出最符合搜索條件的文檔切片
Lucene提供了QueryScorer和SpanScorer類來對每一個切片進行評分
在Lucene實戰一書中，作者建議我們使用SimpleSpanFragmenter+SpanScorer的組合方式,但在3.6版本的測試中SpanScorer視乎不再適用(個人沒搞清楚怎樣使用)
4.將最后選定的文檔片段進行編碼處理
5.格式化顯示編碼之后的文檔片段信息(加粗、改變字體顏色等等。。。)

Highlighter使用示例:

//首先獲取docId的TokenStream TokenStream tokenStream=TokenSources.getAnyTokenStream(reader, docId, field, analyzer); //構建Fragmenter對象,用于文檔切片 Fragmenter fragmenter = new SimpleFragmenter(100);//默認字符為100 //構建Scorer,用于選取最佳切片 Scorer fragmentScore = new QueryScorer(query); //構建Formatter格式化最終顯示(將字體顏色設置為紅色) Formatter formatter = new SimpleHTMLFormatter("<font color='red'>","</font>"); //實例化Highlighter組件 Highlighter highlighter = new Highlighter(formatter,fragmentScore); highlighter.setTextFragmenter(fragmenter); // 最后一步,獲取hightlightText highlighter.getBestFragment(tokenStream, text);//第二個參數為原始文檔信息

FastVectorHighlighter使用示例： //構造Highlighter組件 FragListBuilder fragListBuilder = new SimpleFragListBuilder(); FragmentsBuilder fragmentBuilder =new ScoreOrderFragmentsBuilder(BaseFragmentsBuilder.COLORED_PRE_TAGS,BaseFragmentsBuilder.COLORED_POST_TAGS); FastVectorHighlighter highligher=new FastVectorHighlighter(true, true,fragListBuilder, fragmentBuilder); //構造FieldQuery Query query=new QueryParser(...).parse(...); FieldQuery fieldQuery = highlighter.getFieldQuery(query); //高亮最佳文檔切片 highlighter.getBestFragment(fieldQuery, IndexReader reader, int docId, String field, int fragCharSize);//fragCharSize需要大于18
注意：使用FastVectorHighlighter，在創建索引時，必須要為field指定TermVector.WITH_POSITIONS_OFFSETS和Store.YES屬性

轉載于:https://www.cnblogs.com/anyuan9/p/6171543.html

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總結

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