前言
感谢CSDN这篇文章，原始代码基于这里。
正常对于“[email protected]”这段文字，搜索'@'这个符号是搜不出来的。本文主要修改是扩展IK分词器，增加了对诸如"@ -"这种特殊文字的检索。
当然这个其实并没有多少实际意义，所以基本也是出于学习的目的。
正文
IK分词器分析
这里不深入原理，只涉及到修改时需要考虑的地方。
- 分词逻辑：
IKAnalyzer->IKTokenizer->IKSegmenter，最终实际是IKSegmenter中的next()方法对输入流进行分词，获取下一个分词（也叫词元Lexeme）。 IKSegementer分词：包含三个子分词器，实现ISegmenter接口，依次调用，彼此独立分词（既一段文字可以被不通分词器重复分词）LetterSegmenter: 识别字母、数字、符号的组合CN_QuantifierSegmenter: 识别中文量词分词，如一条，三艘CJKSegmenter: IK的核心，中文分词，通过从字典数据中查找匹配分词。不过不是本文的核心了。
- 子分词器逻辑：
AnalyzeContext为输入参数，存储输入流信息，子分词器解析每个字符，通过字符类型判断词元开始和结尾。当一个分词结束，通过AnalyzeContext提供的addLexeme方法增加一个分词（词元） IKArbitrator歧义裁决：其实这里涉及到一个IK分词器的smart参数，表面上，配置smart为true时，分词比较粗，为false时分词粒度更细，这个参数影响的就是这个裁决器。当拥有smart为true时，多个分词如果彼此有覆盖关系，会自动进行合并，如热反应堆，原本会被拆分成反应``反应堆``堆``热反应堆等多个词，但是如果配置了smart，由于热反应堆本身包含了其他词，则最后分词结果只会有一个热反应堆词元。所以一般来说，建立索引的时候，不配置smart，而搜索前分词的时候，可以配置smart。有点扯远了。
修改说明
核心思路：在原有的分词器中，创建一个信息的分词器SpecialCharSegmenter，当碰到特殊字符时，插入一个新的Lexeme。
由于原始的几个类IKAnalyzer IKTokenizer IKSegmenter等都是final的，所以我直接单独创建了类MyIKAnalyzer,MyIKTokenizer,MyIKSegmenter替代这几个类。
比较重要的修改点说明如下：
MyCharacterUtil
扩展原有CharacterUtil工具类，增加特殊字符类型值，在解析字符流时，识别该类型
//需要进行索引的特殊字符
public static final int CHAR_SPECIAL = 0X00000010;
//需要进行索引的特殊字符，可以扩充修改
private static final char[] Letter_Special = new char[]{'#', '-', '@', '.'};
static int identifyCharType(char input) {
.......省略非关键部分
} else if (isSpecialChar(input)) {
return CHAR_SPECIAL;
}
}
//特殊字符的判断
static boolean isSpecialChar(char input) {
int index = Arrays.binarySearch(Letter_Special, input);
return index >= 0;
}
MyAnalyzeContext
读取字符流的工具类，原本调用CharacterUtil，修改为调用我们自定义的MyCharacterUtil。
/**
* 初始化buff指针，处理第一个字符
*/
void initCursor() {
this.cursor = 0;
this.segmentBuff[this.cursor] = CharacterUtil.regularize(this.segmentBuff[this.cursor]);
//修改点
this.charTypes[this.cursor] = MyCharacterUtil.identifyCharType(this.segmentBuff[this.cursor]);
}
/**
* 指针+1 成功返回 true； 指针已经到了buff尾部，不能前进，返回false 并处理当前字符
*/
boolean moveCursor() {
if (this.cursor < this.available - 1) {
this.cursor++;
this.segmentBuff[this.cursor] = CharacterUtil.regularize(this.segmentBuff[this.cursor]);
//修改点
this.charTypes[this.cursor] = MyCharacterUtil.identifyCharType(this.segmentBuff[this.cursor]);
return true;
} else {
return false;
}
}
MyIKSegmenter
loadSegmenters中，加载自定义的分词器
// 处理特殊字符的子分词器
segmenters.add(new SpecialCharSegmenter());
SpecialCharSegmenter
核心是碰到特殊字符，增加一个词元，逻辑非常简单。
public void analyze(AnalyzeContext context) {
if (MyCharacterUtil.CHAR_SPECIAL == context.getCurrentCharType()) {
// 遇到特殊字符，输出词元
Lexeme newLexeme = new Lexeme(context.getBufferOffset(), context.getCursor(), 1,
Lexeme.TYPE_LETTER);
context.addLexeme(newLexeme);
}
}
CustomLetterSegmenter
扩展原有的LetterSegmenter，之所以要修改，是发现该类会将部分特殊符号，如[email protected]识别为一个整体类，而识别的方式是通过字符类型为CHAR_USELESS。
当我修改了字符解析时，为特殊符号定义了新的类型CHAR_SPECIAL，所以需要修改processMixLetter:
//原始
} else if ((CharacterUtil.CHAR_USELESS == context.getCurrentCharType())
&& this.isLetterConnector(context.getCurrentChar())) {
// 记录下可能的结束位置
this.end = context.getCursor();
} else {
//修改为
} else if ((CharacterUtil.CHAR_USELESS == context.getCurrentCharType()
//可能被修改为了特殊字符类型
|| MyCharacterUtil.CHAR_SPECIAL == context.getCurrentCharType())
&& this.isLetterConnector(context.getCurrentChar())) {
// 记录下可能的结束位置
this.end = context.getCursor();
} else {
验证
代码上传在 github https://github.com/mosakashaka/wbdemos/tree/master/lucene-ik-demo
直接运行后通过地址http://localhost:8080/lucene/createIndex，创建普通索引（不支持符号），索引中自动添加了几条数据，其中包含了@符号。
此时通过搜索接口http://localhost:8080/test/searchText?text=@检索，搜索不到数据。
如果通过http://localhost:8080/lucene/createIndex2（地址后多了2），则会创建支持符号的索引，此时搜索@ -等符号则可以搜索到。
结语
本身可能意义不大，纯粹是学习的目的。
IK原始的代码看起来很久了，我看了下ES用的那个IK分词器的提交记录，16年以后几乎也没有修改。