对全文索引的理解，主要来自《lucene原理与代码分析》，虽然全文索引有所发展，但整体思路大同小异。

全文索引主要分为索引和搜索两个部分：

图均出自《lucene原理与代码分析》

索引：

由最基本的文档组成：document

（1）分词组件：Tokenizer —— 1.分词 2. 去标点 3. 去停用词  —— 得到词元

（2）语言处理组件：Linguistic Processor —— 1. 变为小写 2. 复数变词根（stemming）3. 过去式变词根（lemmatization）

  stemming 采用缩减方式

  lemmatization 采用字典方式

（3）处理后得到词（Term）

（4）对词排序，合并成文档倒排表（Posting List）

Document Frequency —— 总共多少文档出现这个词

Frequency —— 这篇文档中这个词出现了几次

搜索：

（1）语法解析器解析输入内容，筛选出语法关键词（AND，NOT等）和搜索关键词

（2）解析为语法树：

（3）语言处理（索引时的Term处理一样，单词变换等）

（4）根据语法树搜索索引：

a. 找出包含各个关键词的链表（含有lucene和learn）

b. a步骤的两个链表合并

c. 与包含hadoop的链表取差

（5）相关性排序

判断词的关系从而得到文档的相关度 —— 向量空间模型（Vector Space Model）

a. 计算权重（Term weight）众所周知的TFIDF

Term Frequency（TF） 此Term在此文档中出现了多少次。（越大越重要）

Document Frequencey（DF）即有多少文档包含此词。（越大越不重要）

b. 通过词的关系得到文档相关关系（VSM）

每个词作为一个维度

Document = {term1, term2, ……, term N}

Document Vector = {weight1, weight2, ……, weight N}

搜索的每个词也作为一个维度

Query = {term1, term2, ……, term N}

Query Vector = {weight1, weight2, ……, weight N}

然后就是一个N维的空间，计算余弦夹角

没有的词视为权重0，通过打分公式计算相关度。

以上是信息检索技术（Information retrieval）基本理论，lucene是这个理论的一个实践。

总结：