Apache Lucene V8.8.3 正式版全文检索工具

Apache Lucene是一款强大的全文检索工具。Apache Lucene专门用于全文检索非常好用。如果需要构建搜索类型，可以选择此工具来编辑应用程序的搜索和索引方案，以附加全文搜索功能，以及软件支持文本分析，将文本转换为可图/可搜索的令牌API和代码，支持解析多个文件，可以支持多种格式，包括HTML，XML，PDF，Word，可以识别句子的开头和结尾提供更准确的短语和邻近搜索，允许用户在文本中查找您输入搜索搜索的文本，添加一个新的模块分析/ OpenNLP，其中分析器可以执行标记，单词标记，短语和短语块，并通过调用相应的OpenNLP工具来提供命名实体标识请求。处理器，如果您需要Apache Lucene下载它！

使用说明：

要使用Lucene，应用程序应该：

1，文档通过添加创建字段;

2，创建一个，indexwriter并使用文档adddocument（）;

3，调用queryparser.parse（）来从字符串构建查询;

4.创建索引静脉，并将查询传递给其搜索（）方法。

一些简单的代码示例如下：

indexfiles.java为目录中包含的所有文件创建索引。

searchfile.java提示查询并搜索索引。

Apache Lucene是一个高性能，全功能的文本搜索引擎库。这是一个简单的例子，解释了如何使用Lucene索引和搜索（使用JUnit以符合我们的期望的方式检查结果）：

下面描述如何从基础信息检索模型实现朗涅比比（有效）。我们首先简要介绍了VSM评分，然后源自Lucene的概念评论，最后开发了Lucene的实际得分功能（后者与Lucene类和方法直接相关）。

Lucene将信息检索的布尔模型（BM）与VSM分数相结合的信息检索-BM“批准”文档。

在VSM中，文档和查询表示为多维空间中的加权向量，其中每个不同的索引项是维度，而权重是TF-IDF值。

VSM不需要将权重设置为TF-IDF值，但据信TF-IDF值可以产生高质量的搜索结果，因此Lucene使用TF-IDF。下面更详细地描述了TF和IDF，但现在已完成，我们只能为给定的时段和文件（或查询）x，tf（t，x）和项目x的窗口数（当增加，另一个增加）和IDF（t）类似地随着包含项目T的索引文件的计数而变化。

VSM评分文档D查询Q是余弦相似性加权矢量查询的代码

到v（d）：

其中V（q）·v（d）是加权矢量，| v（q）|和| v（d）|是他们的欧洲里程。

注意：从某种意义上，V（Q）缩回到单位向量中，其简单的范围，上述公式可以被视为加权载体的归一化点。

Lucene改善了VSM分数，以提高搜索质量和可用性：

众所周知，v（d）对单位向量有问题，因为它删除了所有文档长度信息。对于某些文档，可以删除此信息，例如，通过复制文档，文档被复制10次，尤其是在段落由不同术语组成的情况下。但对于不包含重复段落的文件，这可能是错误的。为避免此问题，使用不同的文档长度归一化因子，其标准化为等于或大于单位：DOC-LEN-NORM（D）。

建立索引时，用户可以通过分配文档来指定与其他文档更重要的一些文档。为此，必须将每个文档的分数乘以其提升值DOC-Boost（D）。

Lucene基于该字段，因此每个查询都适用于单个字段，文档的长度取决于特定字段的长度，并且除文档之外，还有一个文档现场升级。

您可以在索引期间多次向文档添加相同的字段，因此该字段的推广是在文档中添加（或部分）的该字段的乘积。

在搜索时，用户可以指定每个查询，子查询和每个查询术语的改进，因此，查询字对文档分数的贡献乘以此查询字来贡献查询 - 升压（Q） 。

文档可以匹配准备而不是查询的所有单词（对某些查询是正确的）。

在索引中简化单个字段的假设下，我们得到了Lucene的概念评论：

从以下角度来看，概念公式是简化的：（1）列出术语和文档，（2）升级通常是针对每个查询项而不是每个查询。

现在，我们描述了Lucene如何实现这一概念评估，并借鉴了Lucene的实用得分功能。

为了进行有效的分数计算，预先计算和总结一些分数组件：

搜索开始时，您将知道查询的查询提升（实际上每个查询术语）。

查询欧洲英里规范| v（q）|您可以在搜索开始时计算，因为它与要评分的文档无关。从搜索优化的角度来看，为什么我应该为查询获得有效的问题，因为所有忽略的文档都将乘以| v（q）|。因此，文件排名（按得分排序）不会受到此标准化的影响。保持这种标准化有两个好理由：

回想一下，您可以使用余弦相似度来查找两个文档的相似性。它可用于计算使用Lucene的其他文档的相似性，例如群集，并将文档用作查询。在这种情况下，分数D3查询D1是与得分文档相当的D3查询D2。换句话说，两个不同查询的文档得分应该是可比的。其他应用程序可能需要这样做。这是两个或多个查询的比较（Q）。比较（在一定程度上）。

在准备索引时，已知的文档长度指定Doc-Len-Norm（D）和文档增强型Doc-Boost（D）。它们是预先计算的，其产品被保存为Index Norm（D）的单个值。 （在以下等式中，规范（D IN D）表示规范（DOC D中的字段D），其中字段（t）是与项目T.）相关的字段

Lucene的实际得分功能源自上面。颜色代码说明了与概念公式的关系：

如图1所示，TF（DI中的TF（T）与术语的频率相关联，定义为术语T在当前分数的文档D中出现的次数。给定的语言有更多的文件来实现更高的分数。注意假设tf（t in q）为1，因此它不会出现在此方程式中。但是，如果查询包含相同的项目两次，则存在两个项目查询相同的项目，因此计算仍然是正确的（虽然不是很有效）。默认计算TF（D IN D）IN是CLASSICIENINERY：

如图2所示，IDF（t）代表反应的频率。此值与DOCFREQ的倒计时（T出现在文档的数量）有关。这意味着术语较少的术语对总点具有很高的贡献。 IDF（t）显示在查询和文档中，如公式中的Square。 IDF（T）IN的默认计算是ClassicSiceImilarity：

3，T. GetBoost（）是查询文本中查询QQ中的项目T的搜索时间增加（请参阅查询语法），或将其设置为包裹。请注意，实际上没有直接API在准备查询中访问Word增强单词，但是多个单词在查询中表示为多个对象，因此您可以通过调用子来访问查询中的单词的喜爱。 -询问。 boostquerytermquertigetboost（）

如图4所示，常态（t，d）是索引时升降因子，只依赖于该字段中的标签数，因此更短的字段具有更大

API内容：

1，org.apache.lucene：顶级包装。

2，g.apache.lucene.Analysis：文本分析。

3，org.apache.lucene.Analysis.Standard：快速，通用语法令牌生成器根据Unicode标准附件＃29中指定的标准说明程序，通过Unicode文本分段算法实现单词规则。

4，org.apache.lucene.alysis.Token属性：文本分析的常规属性。

5，org.apache.lucene.codecs：Codec API：用于自定义索引编码和结构的API。

6，org.apache.lucene.codecs.blocktree：blocktree术语词典。

7，org.apache.lucene.codecs.com按：SenseDifeSformat，它允许存储的字段压缩交叉文档和跨场压缩。

8，org.apache.lucene.Codecs.lucene50：lucene 5.0索引格式的索引格式组件配置org.apache.lucene.codecs.lucene 50，查看。

9，org.apache.lucene.Codecs.Lucene60：Lucene 6.0索引格式组件。

10，org.apache.lucene.codecs.lucene62：lucene 6.2索引格式组件组件关于org.apache.lucene.codecs.lucene70概述当前索引格式，请参阅。

11，org.apache.lucene.codecs.lucene70：lucene 7.0文件格式。

12，org.apache.lucene.codecs.perfield：您可以委派每个字段以获取不同格式的帖格格式。

13，org.apache.lucene.document：文档用于索引并搜索逻辑表示。

14，org.apache.lucene.geo：Lucene核心地理空间实用程序实现

15，org.apache.lucene.index：维护和访问代码。

16，org.apache.lucene.search：代码是搜索索引。

17，org.apache.lucene.search.similare：此包包含可用于Lucene的各种排名模型。

18，org.apache.lucene.search.spans：跨度计算。

19，org.apache.lucene.store：所有索引数据的二进制I / O API。

20，org.apache.lucene.util：一些实用课程。

21，org.apache.lucene.util.automaton：用于正则表达式的有限状态自动机。

22，org.apache.lucene.util.bkd：块KD树，实现这里描述的一般空间数据结构。

23，org.apache.lucene.util.fst：有限状态传感器

24，org.apache.lucene.util.graph：用于使用将用作图形的实用程序类。

25，org.apache.lucene.util.mutable：比较对象包

26，org.apache.lucene.util.packed：压缩整数阵列和流。

软件功能：

Lucene通过简单的API提供强大的功能：

1，可扩展的高性能指数

现代硬件超过每小时150GB

较小的RAM需求 - 只有1MB的桩

增量索引与批处理索引一样快

索引大小约为索引文本大小的20-30％。

2，强大，准确，高效的搜索算法

排名搜索 - 首先返回最佳结果

许多强大的查询类型：短语查询，通配符查询，邻近查询，范围查询等。

站点搜索（例如标题，作者，内容）

按任何字段排序

多索引搜索合并结果

允许同时更新和搜索

灵活的脸部，突出显示，加入和结果组

具有快速，高效存储和耐堵塞词的建议者

可插拔排名模型，包括矢量空间模型和okapi bm25

可配置存储引擎（编解码器）

3，跨平台解决方案

作为Apache许可证的开源软件允许您在业务计划中使用Lucene和开源程序

100％纯java

其他编程语言的实现兼容

软件特色：

Apache Lucenetm项目开发了一个开源搜索软件。该项目发布了一个名为Lucenetm核心的核心搜索库，以及Lucene的Python结合亚甲酰腺。

Lucene核心是一个Java库，提供强大的索引和搜索功能，以及拼写检查，命中突出显示和高级分析/令牌。塔Cynene子项目提供Python绑定Lucene的核心。

Lucene PMC非常乐意宣布Apache Lucene 8.8.2的释放。

Apache Lucene是一款高性能，装备的专业文本搜索引擎库，编写在Java中。它是几乎所有需要全文的应用程序，尤其是跨平台应用程序的应用程序。

Lucene 8.8.2分：

Lucene-9870：修复Circle2D交叉线T值（距离）范围

Lucene-9744：最小查询的NPE在最小值中查询中的最小查询$最少ummumpEsiterator.getSubMatches（）。

lucene-9762：doublevaluessource.fromQuery（也用于CommanseCoreQuery.BoostByQuery）时查询需要进行评分Twophaseitor