Solr4.10如何配置IK扩展词/自定义词库
一：首先在solr目录WEB—INF下新建classes文件夹 默认情况下不存在此文件 然后将 IK Analyzer 2012FF_hf1.zip 解压 把IKAnalyzer.cfg.xml拷贝到classes目录下。二：修改IKAnalyzer.cfg.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 如果您是你想分多个扩展词文件，只需要用分号隔开
<entry key="ext_dict">ext.dic;</entry>
-->
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_stopwords">stopword.dic;</entry>
</properties>
三：将ext.dic 跟IKAnalyzer.cfg.xml 放到同一目录下(ext.dic文件中第一行为空行,之后每行放一个词,词典文件的编辑与部署
分词器的词典文件格式是无BOM 的UTF-8 编码的中文文本文件,你可以选用Notepad工具设置格式以UTF-8无BOM格式编码然后保存即可)
这里设置分词为秋瓷炫。
配置前测试结果：
四：重启solr
配置后测试结果：
测试源码下载：
附录: IK分词处理过程
IK的整个分词处理过程首先，介绍一下IK的整个分词处理过程：
1. Lucene的分词基类是Analyzer，所以IK提供了Analyzer的一个实现类IKAnalyzer。首先，我们要实例化一个IKAnalyzer，它有一个构造方法接收一个参数isMaxWordLength，这个参数是标识IK是否采用最大词长分词，还是采用最细粒度切分两种分词算法。实际两种算法的实现，最大词长切分是对最细粒度切分的一种后续处理，是对最细粒度切分结果的过滤，选择出最长的分词结果。
2. IKAnalyzer类重写了Analyzer的tokenStream方法，这个方法接收两个参数，field name和输入流reader，其中filed name是Lucene的属性列，是对文本内容进行过分词处理和创建索引之后，索引对应的一个名称，类似数据库的列名。因为IK仅仅涉及分词处理，所以对field name没有进行任何处理，所以此处不做任何讨论。
3. tokenStream方法在Lucene对文本输入流reader进行分词处理时被调用，在IKAnalyzer的tokenStream方法里面仅仅实例化了一个IKTokenizer类，该类继承了Lucene的Tokenizer类。并重写了incrementToken方法，该方法的作用是处理文本输入流生成token，也就是Lucene的最小词元term，在IK里面叫做Lexeme。
4. 在IKtokenizer的构造方法里面实例化了IK里面最终要的分词类IKSegmentation，也称为主分词器。它的构造方法接收两个参数，reader和isMaxWordLength。
5. IKsegmentation的构造方法里面，主要做了三个工作，创建上下文对象Context，加载词典，创建子分词器。
6. Contex主要是存储分词结果集和记录分词处理的游标位置。
7. 词典是作为一个单例被创建的，主要有量词词典、主词典和停词词典。词典是被存储在字典片段类DictSegment 这个字典核心类里面的。DictSegment有一个静态的存储结构charMap，是公共词典表，用来存储所有汉字，key和value都是一个中文汉字，目前IK里面的charMap大概有7100多的键值对。另外，DictSegment还有两个最重要的数据结构，是用来存储字典树的，一个是DictSegment的数组childrenArray，另一个是key为单个汉字（每个词条的第一个汉字），value是DictSegment的HashMap childrenMap。这两个数据结构二者取其一，用来存储字典树。
8. 子分词器才是真正的分词类，IK里面有三个子分词器，量词分词器，CJK分词器（处理中文），停词分词器。主分词器IKSegmentation遍历这三个分词器对文本输入流进行分词处理。
9. IKTokenizer的incrementToken方法调用了IKSegmentation的next方法，next的作用是获得下一个分词结果。next在第一次被调用的时候，需要加载文本输入流，并将其读入buffer，此时便遍历子分词器，对buffer种的文本内容进行分词处理，然后把分词结果添加到context的lexemeSet中。
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