默认Solr提供的分词组件对中文的支持是不友好的，比如：“VIM比作是编辑器之神”这个句子在索引的的时候，选择FieldType为”text_general”作为分词依据时，分词效果是：
它把每一个词都分开了，可以想象如果一篇文章这样分词的搜索的体验效果非常差。能够和Solr集成的中文分词组件有很多，比如：mmseg4j、IkAnalyzer、ICTCLAS等等。各有各的特点。这篇文章讲述如何整合Solr与mmseg4j。mmeseg4j最新版本是1.9.1，下载解压，提取其中的三个文件：mmseg4j-analysis-1.9.1.jar， mmseg4j-core-1.9.1.jar，mmseg4j-solr-1.9.1.jar。放到目录：E:\solr-4.8.0\example\solr-webapp\webapp\WEB-INF\lib，修改配置文件schema.xml，添加下面的两段代码：
fieldType:
| 1234567891011121314151617181920 | <!-- mmseg4j--><fieldType name="text_mmseg4j_complex" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" > <analyzer> <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="complex" dicPath="dic"/> </analyzer> </fieldType> <fieldType name="text_mmseg4j_maxword" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" > <analyzer> <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="max-word" dicPath="dic"/> </analyzer> </fieldType> <fieldType name="text_mmseg4j_simple" class="solr.TextField" positionIncrementGap="100" > <analyzer> <!-- <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="simple" dicPath="n:/OpenSource/apache-solr-1.3.0/example/solr/my_dic"/> --> <tokenizer class="com.chenlb.mmseg4j.solr.MMSegTokenizerFactory" mode="simple" dicPath="dic"/> </analyzer> </fieldType><!-- mmseg4j--> |
与fieldType对应的field：
| 12345 | <!-- mmseg4j --><field name="mmseg4j_complex_name" type="text_mmseg4j_complex" indexed="true" stored="true"/><field name="mmseg4j_maxword_name" type="text_mmseg4j_maxword" indexed="true" stored="true"/><field name="mmseg4j_simple_name" type="text_mmseg4j_simple" indexed="true" stored="true"/><!--mmseg4j --> |
此时就算配置完成了，重启服务：java -jar start.jar，来看看mmseg4j的分词效果怎么样，打开Solr管理界面，点击左侧的Analysis页面
对比之前的分词效果，改进了很多，差不多就是正常的语义了。这里在分词的时候你有可能会遇到一个问题：
TokenStream contract violation: reset()/close() call missing, reset() called multiple times, or subclass does not call super.reset(). Please see Javadocs of TokenStream class for more information about the correct consuming workflow.
这个是Solr4.8环境下mmseg4j的一个bug，这是mmseg4j-analysis-1.9.1.jar引起的，需要修改源码，找到文件：mmseg4j-1.9.1\mmseg4j-analysis\src\main\java\com\chenlb\mmseg4j\analysis\MMSegTokenizer.java，加上super.reset()：
| 1234567 | public void reset() throws IOException { //lucene 4.0 //org.apache.lucene.analysis.Tokenizer.setReader(Reader) //setReader 自动被调用, input 自动被设置。 super.reset(); //加上这一行 mmSeg.reset(input);} |
修改完之后用maven重启编译：mvn clean package -DskipTests，用新的mmseg4j-1.9.1\mmseg4j-analysis\target\mmseg4j-analysis-1.9.2-SNAPSHOT.jar替换掉原来那个文件，重启服务就ok了。
mmeseg4j-1.9.1这个版本的的词库全部打包放在了jar文件里面，因此无需再指定词库文件(chars.dic，units.dic，words.dic)，当然你也可以覆盖这些文件，只需要吧预替换的文件放在在WEB-INF\data\即可。
现在添加两个中文文档到索引中去，试试mmeseg4j的效果怎么样：
| 12345678910 | <add> <doc> <field name="id">0001</field> <field name="mmseg4j_complex_name">把Emacs比作是神的编辑器，VIM比作是编辑器之神，2012年开始接触VIM，一直沿用至今，也曾今总结过VIM的相关知识，文章都整理在以前的ITeye博客和GitHub，这款古而不老的编辑器至今仍受众多程序员追捧，当然我也是忠实的VIM用户，这篇文章就是用VIM编辑完成。</field> </doc> <doc> <field name="id">0002</field> <field name="mmseg4j_complex_name">用Google搜索"Python IDE"，第一条就是stackoverflow上一个非常热门的问题："what IDE to use for Python"，上百种编辑器的功能对比图让人眼花缭乱。其中有我接触过的几款编辑器（IDE）包括：Eclilpse(PyDev)、VIM、NotePad++、PyCharm。如果你的日常开发语言是Python的话，再搜索"python vim"，大约有328万条结果，可见用VIM做Python开发的程序员那是相当之多，我大概总结的几点原因，当然不一定正确</field> </doc> </add> |
保存为utf-8格式的文件名：mmseg4j-solr-demo-doc.xml，加入到Solr中去：
| 1234567 | E:\solr-4.8.0\example\exampledocs>java -jar post.jar mmseg4j-solr-demo-doc.xmlSimplePostTool version 1.5Posting files to base url http://localhost:8983/solr/update using content-type application/xml..POSTing file mmseg4j-solr-demo-doc.xml1 files indexed.COMMITting Solr index changes to http://localhost:8983/solr/update..Time spent: 0:00:01.055 |
看搜索结果：
