爱华网(1) 统计term在整个collection中的文档频度(document frequency, DF)；
(2) 统计term在整个collection中出现的词次(term frequency in whole collection)；
(3) 统计term在某个文档中出现的频度(term frequency, TF)；
(4) 列出term在某文档中出现的位置(position)；
(5) 整个collection中文档的个数；
那么为什么要用到这些数据呢？这些数据是实现TR(Text Retrieval，文本检索)的必备的“原料”，而且是经过加工的。在检索之前，只有原始文本(raw data)；经过索引器(indexer)的处理之后，原始文本变成了一个一个的term(或者token)，然后被indexer纪录下来所在的位置、出现的次数。有了这些数据，应用一些模型，就可以实现搜索引擎实现的功能——文本检索。
聪明的读者您可能会说，这看起来似乎很好做，不过就是计数(count)么。不错，就是计数，或者说是统计。但是看似简单的过程，如果加上空间(内存容量)的限制，就显得不那么简单了。假设如果每篇文档有100个term，每个term需要存储10字节信息，存1,000,000篇文档需要 10x100x10^6=10^9=2^30字节，也就是1GB。虽然现在1G内存不算什么，可是总不能把1GB的数据时时刻刻都放入内存吧。那么放入硬盘好了，现在需要用数据的时候，再把1GB数据从硬盘搬到内存。OK，可以先去冲杯咖啡，回来在继续下面的操作。这是1,000,000的文档，如果更多一点呢，现在没有任何辅助数据结构的方式，会导致很差的效率。
Lucene的索引会把数据分成段，并且在需要的时候才读，不需要的时候就让数据乖乖地呆在硬盘上。Lucene本身是一个优秀的索引引擎，能够提供有效的索引和检索机制。文本的目的是，介绍如用利用Lucene的API，如何从已经建好的索引的数据中读取需要的信息。至于Lucene如何使用，我会在后续的文章中逐渐介绍。
我们一步一步来看。这里建设已经有实现建好索引，存放在index目录下。好，要读索引，总得先生成一个读索引器(即Lucene中IndexReader的实例)。好，写下面的程序(程序为C#程序，本文使用DotLucene)。
IndexReader reader;
问题出来了，IndexReader是一个abstract类，不能实例化。那好，换派生类试试看。找到IndexReader的两个孩子——SegmentReader和MultiReader。用哪个呢？无论是哪个都需要一大堆参数(我是颇费了周折才搞清楚它们的用途，后面再解释)，似乎想用Lucene的索引数据不是那么容易啊。通过跟踪代码和查阅文档，我终于找到使用IndexReader的钥匙。原来IndexReader有一个“工厂模式”的static interface——IndexReader.Open。定义如下：
#0001 public static IndexReader Open(System.String path)
#0002 public static IndexReader Open(System.IO.FileInfo path)
#0003 public static IndexReader Open(Directory directory)
#0004 private static IndexReader Open(Directory directory, bool closeDirectory)
其中有三个是public的接口，可供调用。打开一个索引，就是这么简单：
#0001 IndexReader reader = IndexReader.Open(index);
实际上，这个打开索引经历了这样的一个过程：
#0001 SegmentInfos infos = new SegmentInfos();
#0002 Directory directory = FSDirectory.GetDirectory(index, false);
#0003 infos.Read(directory);
#0004 bool closeDirectory = false;
#0005 if (infos.Count == 1)
#0006 {
#0007 // index is optimized
#0008 return new SegmentReader(infos, infos.Info(0), closeDirectory);
#0009 }
#0010 else
#0011 {
#0012 IndexReader[] readers = new IndexReader[infos.Count];
#0013 for (int i = 0; i < infos.Count; i++)
#0014 readers[i] = new SegmentReader(infos.Info(i));
#0015 return new MultiReader(directory, infos, closeDirectory, readers);
#0016 }
首先要读入索引的段信息(segment information, #0001~#0003)，然后看一下有几个段：如果只有一个，那么可能是优化过的，直接读取这一个段就可以(#0008)；否则需要一次读入各个段(#0013~#0014)，然后再拼成一个MultiReader(#0015)。打开索引文件的过程就是这样。
接下来我们要看看如何读取信息了。用下面这段代码来说明。
#0001 public static void PrintIndex(IndexReader reader)
#0002 {
#0003 //显示有多少个document
#0004 System.Console.WriteLine(reader + "tNumDocs = " + reader.NumDocs());
#0005 for (int i = 0; i < reader.NumDocs(); i++)
#0006 {
#0007 System.Console.WriteLine(reader.Document(i));
#0008 }
#0009
#0010 //枚举term，获得<document, term freq, position* >信息
#0011 TermEnum termEnum = reader.Terms();
#0012 while (termEnum.Next())
#0013 {
#0014 System.Console.Write(termEnum.Term());
#0015 System.Console.WriteLine("tDocFreq=" + termEnum.DocFreq());
#0016
#0017 TermPositions termPositions = reader.TermPositions(termEnum.Term());
#0018 int i = 0;
#0019 int j = 0;
#0020 while (termPositions.Next())
#0021 {
#0022 System.Console.WriteLine((i++) + "->" + " DocNo:" + termPositions.Doc() + ", Freq:" + termPositions.Freq());
#0023 for (j = 0; j < termPositions.Freq(); j++)
#0024 System.Console.Write("[" + termPositions.NextPosition() + "]");
#0025 System.Console.WriteLine();
#0026 }
#0027
#0028 //直接获取 <term freq, document> 的信息
#0029 TermDocs termDocs = reader.TermDocs(termEnum.Term());
#0030 while (termDocs.Next())
#0031 {
#0032 System.Console.WriteLine((i++) + "->" + " DocNo:" + termDocs.Doc() + ", Freq:" + termDocs.Freq());
#0033 }
#0034 }
#0035
#0036 // FieldInfos fieldInfos = reader.fieldInfos;
#0037 // FieldInfo pathFieldInfo = fieldInfos.FieldInfo("path");
#0038
#0039 //显示 term frequency vector
#0040 for (int i = 0; i < reader.NumDocs(); i++)
#0041 {
#0042 //对contents的token之后的term存于了TermFreqVector
#0043 TermFreqVector termFreqVector = reader.GetTermFreqVector(i, "contents");
#0044
#0045 if (termFreqVector == null)
#0046 {
#0047 System.Console.WriteLine("termFreqVector is null.");
#0048 continue;
#0049 }
#0050
#0051 String fieldName = termFreqVector.GetField();
#0052 String[] terms = termFreqVector.GetTerms();
#0053 int[] frequences = termFreqVector.GetTermFrequencies();
#0054
#0055 System.Console.Write("FieldName:" + fieldName);
#0056 for (int j = 0; j < terms.Length; j++)
#0057 {
#0058 System.Console.Write("[" + terms[j] + ":" + frequences[j] + "]");
#0059 }
#0060 System.Console.WriteLine();
#0061 }
#0062 System.Console.WriteLine();
#0063 }
#0004 计算document的个数
#0012~#0034 枚举collection中所有的term
其中#0017~#0026 枚举每个term在出现的document中的所有位置(第几个词，从1开始计数)；#0029~#0033 计算每个term出现在哪些文档和相应的出现频度(即DF和TF)。
#0036~#0037在reader是SegmentReader类型的情况下有效。
#0040~#0061可以快速的读取某篇文档中出现的term和相应的频度。但是这部分需要在建索引时，设置storeTermVector为true。比如
doc.Add(Field.Text("contents", reader, true));
其中的第三项即是。默认为false。
有了这些数据，就可以统计我需要的数据了。以后我会介绍如何建立索引，如何应用Lucene。
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http://hi.baidu.com/lewutian推荐文章:
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