前言



我们在使用百度和谷歌等搜索引擎的时候，你会发现，搜索引擎会把和我们输入的关键字以红色的字体显示，来突出显示结果的准确性，这就是高亮显示的使用场景



准备



使用Highlighter需要导入相应的jar包，maven项目可以加入如下依赖



<dependency>

            <groupId>org.apache.lucene</groupId>

            <artifactId>lucene-highlighter</artifactId>

            <version>5.5.0</version>

   </dependency>



直接看代码





/**

 * @author kl by 2016/3/19

 * @boke www.kailing.pub

 */

public class FieldSetBoostTest {

    //索引目录

    String indexDir="E:\\LuceneIndex";

    //测试数据

    String theme="中国";

    String []title={"中国是一个伟大的国家","我爱你的的祖国,美丽的中国","是什么，中国令美日等国虎视眈眈"};

    /**

     * Lucence5.5返回IndexWriter实例

     * @param directory

     * @return

     */

    public IndexWriter getIndexWriter(Directory directory){

        Analyzer analyzer=new CJKAnalyzer();//中日韩二元分词

        IndexWriterConfig writerConfig=new IndexWriterConfig(analyzer);

        IndexWriter writer=null;

        try {

            writer =new IndexWriter(directory,writerConfig);

        }catch (Exception e){

            e.printStackTrace();

        }

        return writer;

    }

    public Directory getDirctory(String indexDir){

        Directory directory=null;

        try {

            directory=FSDirectory.open(Paths.get(indexDir));

        }catch (IOException e){

            e.printStackTrace();

        }

        return directory;

    }

    /**

     * 创建索引不加权

     * @throws Exception

     */

    public void Indexer()throws Exception{

       IndexWriter writer=getIndexWriter(getDirctory(indexDir));

        Document doc=null;

        for(String str:title){

            doc=new Document();

            //Lucence5.5 Fileld有多个实现，StringFIeld不分词  TextField分词

            doc.add(new StringField("theme",theme, Field.Store.YES));

            Field field=new TextField("title",str, Field.Store.YES);

            doc.add(field);

            writer.addDocument(doc);

        }

        writer.close();

    }



    /**

     * 关键命中词高亮输出处理

     * @param query

     * @param context

     * @return

     * @throws Exception

     */

    public static String getHighlighterString(Query query,String context)throws Exception{

        //对促成文档匹配的实际项进行评分

        QueryScorer scorer=new QueryScorer(query);

        //设置高亮的HTML标签格式

        Formatter  simpleHTMLFormatter=new SimpleHTMLFormatter("","");

        //实例化高亮分析器

        Highlighter highlighter=new Highlighter(simpleHTMLFormatter,scorer);

        //提供静态方法，支持从数据源中获取TokenStream，进行token处理

        TokenStream tokenStream=new CJKAnalyzer().tokenStream("title", new StringReader(context));

        return highlighter.getBestFragment(tokenStream, context);

    }

    @Test

    public void searcherTest()throws Exception{

        //  Indexer();

        IndexReader reader= DirectoryReader.open(getDirctory(indexDir));

        IndexSearcher is=new IndexSearcher(reader);

        System.out.println("总的文档数："+reader.numDocs());

        QueryParser qp=new QueryParser("title",new CJKAnalyzer());

        String q="中国";

        Query query=qp.parse(q);

        TopDocs tDocs=is.search(query,11);

        System.out.println("查询-》"+q+"《-总共命中【"+tDocs.totalHits+"】条结果");

        for (ScoreDoc scoredoc:tDocs.scoreDocs){

            Document doc = is.doc(scoredoc.doc);

            String context=doc.get("title");

            if(context!=null){

                System.out.println(getHighlighterString(query,context));

            }



        }

    }

}

查询效果如下：