完整版见https://jadyer.github.io/2013/08/18/lucene-custom-analyzer/

首先是用于显示分词信息的HelloCustomAnalyzer.java

package com.jadyer.lucene;
import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.OffsetAttribute;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.PositionIncrementAttribute;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.TypeAttribute;
/**
 * 【Lucene3.6.2入门系列】第05节_自定义分词器
 * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 * @see Lucene3.5推荐的四大分词器:SimpleAnalyzer,StopAnalyzer,WhitespaceAnalyzer,StandardAnalyzer
 * @see 这四大分词器有一个共同的抽象父类,此类有个方法public final TokenStream tokenStream(),即分词的一个流
 * @see 假设有这样的文本"how are you thank you",实际它是以一个java.io.Reader传进分词器中
 * @see Lucene分词器处理完毕后,会把整个分词转换为TokenStream,这个TokenStream中就保存所有的分词信息
 * @see TokenStream有两个实现类,分别为Tokenizer和TokenFilter
 * @see Tokenizer---->用于将一组数据划分为独立的语汇单元(即一个一个的单词)
 * @see TokenFilter-->过滤语汇单元
 * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 * @see 分词流程
 * @see 1)将一组数据流java.io.Reader交给Tokenizer,由其将数据转换为一个个的语汇单元
 * @see 2)通过大量的TokenFilter对已经分好词的数据进行过滤操作,最后产生TokenStream
 * @see 3)通过TokenStream完成索引的存储
 * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 * @see Tokenizer的一些子类
 * @see KeywordTokenizer-----不分词,传什么就索引什么
 * @see StandardTokenizer----标准分词,它有一些较智能的分词操作,诸如将'jadyer@yeah.net'中的'yeah.net'当作一个分词流
 * @see CharTokenizer--------针对字符进行控制的,它还有两个子类WhitespaceTokenizer和LetterTokenizer
 * @see WhitespaceTokenizer--使用空格进行分词,诸如将'Thank you,I am jadyer'会被分为4个词
 * @see LetterTokenizer------基于文本单词的分词,它会根据标点符号来分词,诸如将'Thank you,I am jadyer'会被分为5个词
 * @see LowerCaseTokenizer---它是LetterTokenizer的子类,它会将数据转为小写并分词
 * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 * @see TokenFilter的一些子类
 * @see StopFilter--------它会停用一些语汇单元
 * @see LowerCaseFilter---将数据转换为小写
 * @see StandardFilter----对标准输出流做一些控制
 * @see PorterStemFilter--还原一些数据,比如将coming还原为come,将countries还原为country
 * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 * @see eg:'how are you thank you'会被分词为'how','are','you','thank','you'合计5个语汇单元
 * @see 那么应该保存什么东西,才能使以后在需要还原数据时保证正确的还原呢???其实主要保存三个东西,如下所示
 * @see CharTermAttribute(Lucene3.5以前叫TermAttribute),OffsetAttribute,PositionIncrementAttribute
 * @see 1)CharTermAttribute-----------保存相应的词汇,这里保存的就是'how','are','you','thank','you'
 * @see 2)OffsetAttribute-------------保存各词汇之间的偏移量(大致理解为顺序),比如'how'的首尾字母偏移量为0和3,'are'为4和7,'thank'为12和17
 * @see 3)PositionIncrementAttribute--保存词与词之间的位置增量,比如'how'和'are'增量为1,'are'和'you'之间的也是1,'you'和'thank'的也是1
 * @see                               但假设'are'是停用词(StopFilter的效果),那么'how'和'you'之间的位置增量就变成了2
 * @see 当我们查找某一个元素时,Lucene会先通过位置增量来取这个元素,但如果两个词的位置增量相同,会发生什么情况呢
 * @see 假设还有一个单词'this',它的位置增量和'how'是相同的,那么当我们在界面中搜索'this'时
 * @see 也会搜到'how are you thank you',这样就可以有效的做同义词了,目前非常流行的一个叫做WordNet的东西,就可以做同义词的搜索
 * @see -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 * @create Aug 4, 2013 5:48:25 PM
 * @author 玄玉<http://blog.csdn.net/jadyer>
 */
public class HelloCustomAnalyzer {
	/**
	 * 查看分词信息
	 * @see TokenStream还有两个属性,分别为FlagsAttribute和PayloadAttribute,都是开发时用的
	 * @see FlagsAttribute----标注位属性
	 * @see PayloadAttribute--做负载的属性,用来检测是否已超过负载,超过则可以决定是否停止搜索等等
	 * @param txt        待分词的字符串
	 * @param analyzer   所使用的分词器
	 * @param displayAll 是否显示所有的分词信息
	 */
	public static void displayTokenInfo(String txt, Analyzer analyzer, boolean displayAll){
		//第一个参数没有任何意义,可以随便传一个值,它只是为了显示分词
		//这里就是使用指定的分词器将'txt'分词,分词后会产生一个TokenStream(可将分词后的每个单词理解为一个Token)
		TokenStream stream = analyzer.tokenStream("此参数无意义", new StringReader(txt));
		//用于查看每一个语汇单元的信息,即分词的每一个元素
		//这里创建的属性会被添加到TokenStream流中,并随着TokenStream而增加(此属性就是用来装载每个Token的,即分词后的每个单词)
		//当调用TokenStream.incrementToken()时,就会指向到这个单词流中的第一个单词,即此属性代表的就是分词后的第一个单词
		//可以形象的理解成一只碗,用来盛放TokenStream中每个单词的碗,每调用一次incrementToken()后,这个碗就会盛放流中的下一个单词
		CharTermAttribute cta = stream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
		//用于查看位置增量(指的是语汇单元之间的距离,可理解为元素与元素之间的空格,即间隔的单元数)
		PositionIncrementAttribute pia = stream.addAttribute(PositionIncrementAttribute.class);
		//用于查看每个语汇单元的偏移量
		OffsetAttribute oa = stream.addAttribute(OffsetAttribute.class);
		//用于查看使用的分词器的类型信息
		TypeAttribute ta = stream.addAttribute(TypeAttribute.class);
		try {
			if(displayAll){
				//等价于while(stream.incrementToken())
				for(; stream.incrementToken() ;){
					System.out.println(ta.type() + " " + pia.getPositionIncrement() + " ["+oa.startOffset()+"-"+oa.endOffset()+"] ["+cta+"]");
				}
			}else{
				System.out.println();
				while(stream.incrementToken()){
					System.out.print("[" + cta + "]");
				}
			}
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
}

下面是自定义的停用词分词器MyStopAnalyzer.java

package com.jadyer.analysis;
import java.io.Reader;
import java.util.Set;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.LetterTokenizer;
import org.apache.lucene.analysis.LowerCaseFilter;
import org.apache.lucene.analysis.StopAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.StopFilter;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.util.Version;
/**
 * 自定义的停用词分词器
 * @see 它主要用来过滤指定的字符串(忽略大小写)
 * @create Aug 5, 2013 1:55:15 PM
 * @author 玄玉<http://blog.csdn.net/jadyer>
 */
public class MyStopAnalyzer extends Analyzer {
	private Set<Object> stopWords; //存放停用的分词信息
	
	/**
	 * 自定义的用于过滤指定字符串的分词器
	 * @param _stopWords 用于指定所要过滤的字符串(忽略大小写)
	 */
	public MyStopAnalyzer(String[] _stopWords){
		//会自动将字符串数组转换为Set
		stopWords = StopFilter.makeStopSet(Version.LUCENE_36, _stopWords, true);
		//将原有的停用词加入到现在的停用词中
		stopWords.addAll(StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS_SET);
	}
	
	@Override
	public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader) {
		//为这个分词器设定过滤器链和Tokenizer
		return new StopFilter(Version.LUCENE_36,
						//这里就可以存放很多的TokenFilter
						new LowerCaseFilter(Version.LUCENE_36, new LetterTokenizer(Version.LUCENE_36, reader)),
						stopWords);
	}
}

下面是自定义的同义词分词器MySynonymAnalyzer.java

package com.jadyer.analysis;
import java.io.IOException;
import java.io.Reader;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Stack;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenFilter;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute;
import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.PositionIncrementAttribute;
import org.apache.lucene.util.AttributeSource;
import com.chenlb.mmseg4j.ComplexSeg;
import com.chenlb.mmseg4j.Dictionary;
import com.chenlb.mmseg4j.analysis.MMSegTokenizer;
/**
 * 自定义的同义词分词器
 * @create Aug 5, 2013 5:11:46 PM
 * @author 玄玉<http://blog.csdn.net/jadyer>
 */
public class MySynonymAnalyzer extends Analyzer {
	@Override
	public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader) {
		//借助MMSeg4j实现自定义分词器,写法参考MMSegAnalyzer类的tokenStream()方法
		//但为了过滤并处理分词后的各个语汇单元,以达到同义词分词器的功能,故自定义一个TokenFilter
		//实际执行流程就是字符串的Reader首先进入MMSegTokenizer,由其进行分词,分词完毕后进入自定义的MySynonymTokenFilter
		//然后在MySynonymTokenFilter中添加同义词
		return new MySynonymTokenFilter(new MMSegTokenizer(new ComplexSeg(Dictionary.getInstance()), reader));
	}
}
/**
 * 自定义的TokenFilter
 * @create Aug 5, 2013 5:11:58 PM
 * @author 玄玉<http://blog.csdn.net/jadyer>
 */
class MySynonymTokenFilter extends TokenFilter {
	private CharTermAttribute cta;              //用于获取TokenStream中的语汇单元
	private PositionIncrementAttribute pia;     //用于获取TokenStream中的位置增量
	private AttributeSource.State tokenState;   //用于保存语汇单元的状态
	private Stack<String> synonymStack;         //用于保存同义词
	
	protected MySynonymTokenFilter(TokenStream input) {
		super(input);
		this.cta = this.addAttribute(CharTermAttribute.class);
		this.pia = this.addAttribute(PositionIncrementAttribute.class);
		this.synonymStack = new Stack<String>();
	}
	
	/**
	 * 判断是否存在同义词
	 */
	private boolean isHaveSynonym(String name){
		//先定义同义词的词典
		Map<String, String[]> synonymMap = new HashMap<String, String[]>();
		synonymMap.put("我", new String[]{"咱", "俺"});
		synonymMap.put("中国", new String[]{"兲朝", "大陆"});
		if(synonymMap.containsKey(name)){
			for(String str : synonymMap.get(name)){
				this.synonymStack.push(str);
			}
			return true;
		}
		return false;
	}
	@Override
	public boolean incrementToken() throws IOException {
		while(this.synonymStack.size() > 0){
			restoreState(this.tokenState); //将状态还原为上一个元素的状态
			cta.setEmpty();
			cta.append(this.synonymStack.pop()); //获取并追加同义词
			pia.setPositionIncrement(0);         //设置位置增量为0
			return true;
		}
		if(input.incrementToken()){
			//注意:当发现当前元素存在同义词之后,不能立即追加同义词,即不能在目标元素上直接处理
			if(this.isHaveSynonym(cta.toString())){
				this.tokenState = captureState(); //存在同义词时,则捕获并保存当前状态
			}
			return true;
		}else {
			return false; //只要TokenStream中没有元素,就返回false
		}
	}
}

最后是JUnit4.x编写的小测试

package com.jadyer.test;
import org.apache.lucene.analysis.StopAnalyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.index.IndexReader;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.index.Term;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.TermQuery;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;
import org.apache.lucene.util.Version;
import org.junit.Test;
import com.jadyer.analysis.MyStopAnalyzer;
import com.jadyer.analysis.MySynonymAnalyzer;
import com.jadyer.lucene.HelloCustomAnalyzer;
public class HelloCustomAnalyzerTest {
	/**
	 * 测试自定义的用于过滤指定字符串(忽略大小写)的停用词分词器
	 */
	@Test
	public void stopAnalyzer(){
		String txt = "This is my house, I`m come from Haerbin,My email is jadyer@yeah.net, My QQ is 517751422";
		HelloCustomAnalyzer.displayTokenInfo(txt, new StandardAnalyzer(Version.LUCENE_36), false);
		HelloCustomAnalyzer.displayTokenInfo(txt, new StopAnalyzer(Version.LUCENE_36), false);
		HelloCustomAnalyzer.displayTokenInfo(txt, new MyStopAnalyzer(new String[]{"I", "EMAIL", "you"}), false);
	}
	
	/**
	 * 测试自定义的同义词分词器
	 */
	@Test
	public void synonymAnalyzer(){
		String txt = "我来自中国黑龙江省哈尔滨市巴彦县兴隆镇";
		IndexWriter writer = null;
		IndexSearcher searcher = null;
		Directory directory = new RAMDirectory();
		try {
			writer = new IndexWriter(directory, new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_36, new MySynonymAnalyzer()));
			Document doc = new Document();
			doc.add(new Field("content", txt, Field.Store.YES, Field.Index.ANALYZED));
			writer.addDocument(doc);
			writer.close(); //搜索前要确保IndexWriter已关闭,否则会报告异常org.apache.lucene.index.IndexNotFoundException: no segments* file found
			searcher = new IndexSearcher(IndexReader.open(directory));
			TopDocs tds = searcher.search(new TermQuery(new Term("content", "咱")), 10);
			for(ScoreDoc sd : tds.scoreDocs){
				System.out.println(searcher.doc(sd.doc).get("content"));
			}
			searcher.close();
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		HelloCustomAnalyzer.displayTokenInfo(txt, new MySynonymAnalyzer(), true);
	}
}

【Lucene3.6.2入门系列】第05节_自定义停用词分词器和同义词分词器

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