最新版IKAnalyzer 3.0已發布，詳細請瀏覽： http://linliangyi2007.iteye.com/blog/429960

客戶詞典擴展API,補充說明：
類 ： org.mira.lucene.analysis.dict.Dictionary
方法 ：public static void loadExtendWords(List wordList)
(PS:實際上該API一直存在于v2.0.2，都怪俺沒做好API文檔，自己汗一下 )

使用說明：
IKAnalyzer基于lucene2.0版本API開發，實現了以詞典分詞為基礎的正反向全切分算法，是Lucene Analyzer接口的實現，代碼使用例子如下：

    
import org.mira.lucene.analysis.IK_CAnalyzer <------- 引用類
import .....

public class IKAnalyzerTest extends TestCase {

   RAMDirectory directory;
   private IndexSearcher searcher;

   public void setUp() throws Exception {

     directory = new RAMDirectory();
     IndexWriter writer = new IndexWriter(directory,
                      new IK_CAnalyzer(), <------- 實例化類
                          true);

     Document doc = new Document();
     doc.add(Field.Keyword("title", "中文分詞測試"));
     doc.add(Field.Text("description", "Illidium Space Modulator"));
     writer.addDocument(doc);
     writer.close();
     searcher = new IndexSearcher(directory);
  }

  public void testTermQuery() throws Exception {
    Query query = new TermQuery(new Term("title", "中文分詞"));
    Hits hits = searcher.search(query);
    assertEquals(1, hits.length());
  }
}
  

分詞效果測試，命令行如下：
java -classpath IKAnalyzer.jar;lucene-core-2.0.0.jar org.mira.lucene.analysis.IK_CAnalyzer 中華人民共和國香港特別行政區

性能與特性：
1. 正向全切分算法，42萬漢字字符/每秒的處理能力（IBM ThinkPad 酷睿I 1.6G 1G內存 WinXP）
2. 對數量詞、地名、路名的優化處理
3. 對未知詞匯采用自識別結合二元切分算法，確保搜索召回率

V 2.0.2 修訂 Bata版對二元切分的缺陷

正向全切分分詞器：org.mira.lucene.analysis.IK_CAnalyzer（適合建索引時使用）

正向最大全切分分詞器：org.mira.lucene.analysis.MIK_CAnalyzer（適合用戶輸入檢索時使用）

下面演示“正向最大全切分分詞器”效果：

例子：中華人民共和國香港特別行政區
0 - 7 = 中華人民共和國
7 - 14 = 香港特別行政區


例子：據路透社報道，印度尼西亞社會事務部一官員星期二(29日)表示，日惹市附近當地時間27日晨5時53分發

生的里氏6.2級地震已經造成至少5427人死亡?，20000余人受傷，近20萬人無家可歸。
1 - 4 = 路透社
4 - 6 = 報道
7 - 12 = 印度尼西亞
12 - 14 = 社會
14 - 17 = 事務部
17 - 18 = 一
18 - 20 = 官員
20 - 23 = 星期二
24 - 27 = 29日
28 - 30 = 表示
31 - 34 = 日惹市
34 - 36 = 附近
36 - 40 = 當地時間
40 - 43 = 27日
43 - 44 = 晨
44 - 46 = 5時
46 - 49 = 53分
48 - 50 = 分發
49 - 51 = 發生
52 - 54 = 里氏
54 - 58 = 6.2級
58 - 60 = 地震
60 - 62 = 已經
62 - 64 = 造成
64 - 66 = 至少
66 - 71 = 5427人
71 - 73 = 死亡
74 - 79 = 20000
79 - 81 = 余人
81 - 83 = 受傷
84 - 85 = 近
85 - 89 = 20萬人
89 - 93 = 無家可歸

一年后才發現沒有上傳jar包，汗到火星鳥??！

lucene開源中文分詞器 IKAnalyzer2.0.2 共享及源碼發布