一、需求

给出一篇新闻文档，统计出现频率最高的有哪些词语。

二、思路

关于文本关键词提取的算法有很多，开源工具也不止一种。这里只介绍如何从Lucene索引中提取词项频率的TopN。索引过程的本质是一个词条化的生存倒排索引的过程，词条化会从文本中去除标点符号、停用词等，最后生成词项。在代码中实现的思路是使用IndexReader的getTermVector获取文档的某一个字段的Terms，从terms中获取tf(term frequency)。拿到词项的tf以后放到map中降序排序，取出Top-N。

三、代码实现

工程目录如下:

关于Lucene 6.0中如何使用IK分词，请参考http://blog.csdn.net/napoay/article/details/51911875。工程里重要的只有2个类，IndexDocs.java和GetTopTerms.java。

3.1索引新闻

在百度新闻上随机找了一篇新闻:李开复：无人驾驶进入黄金时代 AI有巨大投资机会,新闻内容为李开复关于人工智能的主题演讲。把新闻的文本内容放在testfile/news.txt文件中。IndexDocs中的内容:

package lucene.test;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Paths;

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.FieldType;
import org.apache.lucene.index.IndexOptions;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig.OpenMode;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;

import lucene.ik.IKAnalyzer6x;

public class IndexDocs {

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        File newsfile = new File("testfile/news.txt");

        String text1 = textToString(newsfile);

        // Analyzer smcAnalyzer = new SmartChineseAnalyzer(true);
        Analyzer smcAnalyzer = new IKAnalyzer6x(true);

        IndexWriterConfig indexWriterCOnfig= new IndexWriterConfig(smcAnalyzer);
        indexWriterConfig.setOpenMode(OpenMode.CREATE);
        // 索引的存储路径
        Directory directory = null;
        // 索引的增删改由indexWriter创建
        IndexWriter indexWriter = null;
        directory = FSDirectory.open(Paths.get("indexdir"));
        indexWriter = new IndexWriter(directory, indexWriterConfig);

        // 新建FieldType,用于指定字段索引时的信息
        FieldType type = new FieldType();
        // 索引时保存文档、词项频率、位置信息、偏移信息
        type.setIndexOptions(IndexOptions.DOCS_AND_FREQS_AND_POSITIONS_AND_OFFSETS);
        type.setStored(true);// 原始字符串全部被保存在索引中
        type.setStoreTermVectors(true);// 存储词项量
        type.setTokenized(true);// 词条化
        Document doc1 = new Document();
        Field field1 = new Field("content", text1, type);
        doc1.add(field1);
        indexWriter.addDocument(doc1);
        indexWriter.close();
        directory.close();
    }

    public static String textToString(File file) {
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        try {
            BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file));// 构造一个BufferedReader类来读取文件
            String str = null;
            while ((str = br.readLine()) != null) {// 使用readLine方法，一次读一行
                result.append(System.lineSeparator() + str);
            }
            br.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return result.toString();
    }

}

3.2获取热词

package lucene.test;

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;

import org.apache.lucene.index.DirectoryReader;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.Terms;
import org.apache.lucene.index.TermsEnum;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.FSDirectory;
import org.apache.lucene.util.BytesRef;

public class GetTopTerms {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        //
        Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("indexdir"));
        IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory);
        // 因为只索引了一个文档，所以DocID为0，通过getTermVector获取content字段的词项
        Terms terms = reader.getTermVector(0, "content");

        // 遍历词项
        TermsEnum termsEnum = terms.iterator();
        BytesRef thisTerm = null;
        Map map = new HashMap();
        while ((thisTerm = termsEnum.next()) != null) {
            // 词项
            String termText = thisTerm.utf8ToString();
            // 通过totalTermFreq()方法获取词项频率
            map.put(termText, (int) termsEnum.totalTermFreq());
        }

        // 按value排序
        List.Entry> sortedMap = new ArrayList.Entry>(map.entrySet());
        Collections.sort(sortedMap, new Comparator.Entry>() {
            public int compare(Map.Entry o1, Map.Entry o2) {
                return (o2.getValue() - o1.getValue());
            }
        });

        // System.out.println(sortedMap);
        getTopN(sortedMap, 10);
    }

    // 获取top-n
    public static void getTopN(List> sortedMap, int N) {
        for (int i = 0; i 
            System.out.println(sortedMap.get(i).getKey() + ":" + sortedMap.get(i).getValue());
        }
    }
}

四、结果分析

4.1SmartChineseAnalyzer提取结果

第一次的结果是使用Lucene自带的SmartChineseAnalyzer分词得出来的top-10的结果.很显然这个结果并不是我们期待的。

4.2IKAnalyzer提取结果

换成IK分词，结果依然糟糕。问题出在停用词太多，的、是、我、这、了这种词出现频率非常高，但是并没有意义。

4.3Ik+扩展停用词表提取结果

下载哈工大中文停用词词表，加到src/stopword.dic中，重新索引文档，再次运行GetTopTerms.java。结果如下:

新闻的内容是李开复关于人工智能、无人驾驶、AI的演讲，这次的提取结果比较靠谱。

五、参考文献

1、In lucene 4, IndexReader.getTermVector(docID, fieldName) returns null for every doc
2、Lucene索引过程分析

六、源码

欢迎批评指正。
需要源码的可以加入Lucene、ES、ELK开发交流群(370734940)下载。