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对于中文来说，全文索引首先还要解决一个语言分析的问题，对于英文来说，语句中单词之间是天然通过空格分开的，但亚洲语言的中日韩文语句中的字是一个字挨一个，所有，首先要把语句中按“词”进行索引的话，这个词如何切分出来就是一个很大的问题。
Lucene自带了几个分词器WhitespaceAnalyzer， SimpleAnalyzer， StopAnalyzer， StandardAnalyzer， ChineseAnalyzer， CJKAnalyzer等。前面三个只适用于英文分词，StandardAnalyzer对可最简单地实现中文分词，即二分法，每个字都作为一个词，这样分出来虽然全面，但有很多缺点，比如，索引文件过大，检索时速度慢等。ChineseAnalyzer是按字分的,与StandardAnalyzer对中文的分词没有大的区别。 CJKAnalyzer是按两字切分的, 比较武断,并且会产生垃圾Token，影响索引大小。以上分词器过于简单，无法满足现实的需求，所以我们需要实现自己的分词算法。
现有的中文分词算法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。后面两者只是听说过，没深入接触过，这里着重讲下基于字符串匹配的分词方法。
基于字符串匹配的分词方法又叫做机械分词方法，它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个“充分大的”机 器词典中的词条进行配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功（识别出一个词）。按照扫描方向的不同，串匹配分词方法可以分为正向匹配和逆向匹配；按照不 同长度优先匹配的情况，可以分为最大（最长）匹配和最小（最短）匹配；按照是否与词性标注过程相结合，又可以分为单纯分词方法和分词与标注相结合的一体化 方法。常用的几种机械分词方法如下：
- 正向最大匹配法（由左到右的方向）；
- 逆向最大匹配法（由右到左的方向）；
- 最少切分（使每一句中切出的词数最小）。
首先，肯定不能用单个字符作(si-gram)为索引单元，否则查“上海”时，不能让含有“海上”也匹配。
但一句话：“北京天安门”，计算机如何按照中文的语言习惯进行切分呢？
“北京 天安门” 还是“北 京 天安门”？让计算机能够按照语言习惯进行切分，往往需要机器有一个比较丰富的词库才能够比较准确的识别出语句中的单词。
另外一个解决的办法是采用自动切分算法：将单词按照2元语法(bigram)方式切分出来，比如：
"北京天安门" ==> "北京 京天 天安 安门"。
这样，在查询的时候，无论是查询"北京" 还是查询"天安门"，将查询词组按同样的规则进行切分："北京"，"天安安门"，多个关键词之间按与"and"的关系组合，同样能够正确地映射到相应的索引中。这种方式对于其他亚洲语言：韩文，日文都是通用的。
基于自动切分的最大优点是没有词表维护成本，实现简单，缺点是索引效率低，但对于中小型应用来说，基于2元语法的切分还是够用的。基于2元切分后的索引一般大小和源文件差不多，而对于英文，索引文件一般只有原文件的30%-40%不同。
| 自动切分 | 词表切分 | |
| 实现 | 实现非常简单 | 实现复杂 |
| 查询 | 增加了查询分析的复杂程度， | 适于实现比较复杂的查询语法规则 |
| 存储效率 | 索引冗余大，索引几乎和原文一样大 | 索引效率高，为原文大小的30％左右 |
| 维护成本 | 无词表维护成本 |
词表维护成本非常高：中日韩等语言需要分别维护。 还需要包括词频统计等内容 |
| 适用领域 |
嵌入式系统：运行环境资源有限 分布式系统：无词表同步问题 多语言环境：无词表维护成本 |
对查询和存储效率要求高的专业搜索引擎 |
目前比较大的搜索引擎的语言分析算法一般是基于以上2个机制的结合。关于中文的语言分析算法，大家可以在Google查关键词"wordsegment search"能找到更多相关的资料。
Lucene 中的分词器主要是 Analyzer，我们在后面会介绍到。
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本文原文出处：业余草： » Lucene 中文词汇分词（Word Segment）问题总结