原文出处：https://blog.csdn.net/jiangchao858/article/details/54981722

摘要： Solr的分词器(Tokenizers)用来将文本流分解成一系列的标记(tokens)。分析器analyzer 受字段配置的影响，分词器(Tokenizers)于此无关。分析器主要是把字符流(character stream )处理成一系列的标记对象(Token objects)。参见原文。

分词器说明

输入流中很些信息可能是不需要的，比如空格和标点；有些信息是需要添加的，如同义词/别名；有些信息需要替换，如缩略语等。这样，分析器处理后的一个标记(token)包含很多信息。
例如：

<fieldType name="text" class="solr.TextField">
  <analyzer>
    <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
  </analyzer>
</fieldType>

这里的StandardTokenizerFactory并不是真正的分词器，而是所有实现该TokenizerFactory的API。这个工厂类将在需要创建新的tokenizer 时被调用。它的create()方法接受一个Reader参数（即字符流）并返回一个TokenStream（即标记流）。创建对象的工厂必须源自Tokenizer。除非你要使用tokenizer 生成的标记(token)，否则都应该将结果传送给下级的过滤器(filter)。

分词器种类

标准分词器

这个Tokenizer将文本的空格和标点当做分隔符。
注意，你的Email地址（含有@符合）可能会被分解开；用点号（就是小数点）连接的部分不会被分解开。对于有连字符的单词，也会被分解开。

举例：

<analyzer>
  <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory"/>
</analyzer>

输入：“Please, email john.doe@foo.com by 03-09, re: m37-xq.”
输出： “Please”, “email”, “john.doe”, “foo.com”, “by”, “03”, “09”, “re”, “m37”, “xq”

经典标记生成器

基本与Standard Tokenizer相同。
注意，用点号（就是小数点）连接的部分不会被分解开；用@号（Email中常用）连接的部分不会被分解开；互联网域名（比如wo.com.cn）不会被分解开；有连字符的单词，如果是数字连接也会被分解开。

例如：

<analyzer>
  <tokenizer class="solr.ClassicTokenizerFactory"/>
</analyzer>

输入： “Please, email john.doe@foo.com by 03-09, re: m37-xq.”
输出： “Please”, “email”, “john.doe@foo.com”, “by”, “03-09”, “re”, “m37-xq”

关键词分词

把整个输入文本当做一个整体。
没有参数。
例如：

<analyzer>
  <tokenizer class="solr.KeywordTokenizerFactory"/>
</analyzer>

输入： “Please, email john.doe@foo.com by 03-09, re: m37-xq.”
输出： “Please, email john.doe@foo.com by 03-09, re: m37-xq.”

信标记者

只处理字母。
没有参数。
例如：

<analyzer>
  <tokenizer class="solr.LetterTokenizerFactory"/>
</analyzer>

输入： “I can’t.”
输出： “I”, “can”, “t”

小写标记生成器

以非字母元素分隔，将所有的字母转化为小写。
没有参数。
例如：

<analyzer>
  <tokenizer class="solr.LowerCaseTokenizerFactory"/>
</analyzer>

输入：“我只是爱我的iPhone！”
输出：“我”，“公正”，“爱”，“我的”，“iphone”

n元标记生成器

将输入文本转化成指定范围大小的片段。
注意，空格也会被当成一个字符处理。

例如：

<analyzer>
  <tokenizer class="solr.NGramTokenizerFactory"/>
</analyzer>

输入： “hey man”
输出： “h”, “e”, “y”, ” “, “m”, “a”, “n”, “he”, “ey”, “y “, ” m”, “ma”, “an”

注意，这里的空格会被当成一个字符，所以会有一个空的token，此外，”m”和” m”，还有”y”和”y “是不同的，后者都含有一个空格符。

例如：

<analyzer>
  <tokenizer class="solr.NGramTokenizerFactory" minGramSize="4" maxGramSize="5"/>
</analyzer>

输入： “bicycle”
输出： “bicy”, “bicyc”, “icyc”, “icycl”, “cycl”, “cycle”, “ycle”

边缘的N-gram分词器

用法和N-Gram Tokenizer类似。

例如：

<analyzer>
  <tokenizer class="solr.EdgeNGramTokenizerFactory" />
</analyzer>

输入： “babaloo”
输出： “b”

例如：

<analyzer>
  <tokenizer class="solr.EdgeNGramTokenizerFactory" minGramSize="2" maxGramSize="5"/>
</analyzer>

输入： “babaloo”
输出： “ba”, “bab”, “baba”, “babal”

例如：

<analyzer>
  <tokenizer class="solr.EdgeNGramTokenizerFactory" minGramSize="2" maxGramSize="5" side="back"/>
</analyzer>

输入： “babaloo”
输出： “oo”, “loo”, “aloo”, “baloo”

正则表达式模式标记生成器

可以指定正则表达式来分析文本。

例如：

<analyzer>
  <tokenizer class="solr.PatternTokenizerFactory" pattern="\s*,\s*"/>
</analyzer>

输入： “fee,fie, foe , fum”
输出： “fee”, “fie”, “foe”, “fum”

例如：

<analyzer>
  <tokenizer class="solr.PatternTokenizerFactory" pattern="[A-Z][A-Za-z]*" group="0"/>
</analyzer>

输入：“你好。我的名字是伊尼戈蒙托亚。你杀了我的父亲。准备后事“。
输出：‘你好’，‘我的’，‘伊尼戈’，‘蒙托亚’，‘你’，‘准备’

这里的group为0，表示必须满足整个表达式，正则表达式的含义是以大写字母开头，之后是大写字母或小写字母的组合。

例如：

<analyzer>
  <tokenizer class="solr.PatternTokenizerFactory" pattern="(SKU|Part(\sNumber)?):?\s(\[0-9-\]+)" group="3"/>
</analyzer>

输入： “SKU: 1234, Part Number 5678, Part: 126-987”
输出： “1234”, “5678”, “126-987”

这个group等于3，表示满足第三个括号”[0-9-]+”中的正则表达式

空白标记生成器

这个Tokenizer将文本的空格当做分隔符。

例如：

<analyzer>
  <tokenizer class="solr.WhitespaceTokenizerFactory" rule="java" />
</analyzer>

输入：“要，还是什么？”
输出：“要”，“是”，“或”，“怎么办？”