今天纠结了一天，还是把这个弄出来了！太有成就感了……呵呵

      首先得把IK_Analyzer的jar包放到项目中，然后“当前project”->properities->java build path->add jar 把IKAnalyzer3.2.5Stable.jar增加进去。我用的是这个版本的 嘻嘻！

      现在就可以开始写代码了！我的做法是先看NGramTokenizer的源代码，然后依葫芦画瓢就可以了！ 

       不过，画瓢之前呢，还是有必要了解一个IKAnalyzer是怎么分词的，不废话了，直接上分词的代码吧：

1. package com.xh;  
2. import java.io.IOException;  
3. import java.io.StringReader;  
4. import org.wltea.analyzer.IKSegmentation;  
5. import org.wltea.analyzer.Lexeme;  
6. public class Segment {  
7.     public static void main(String[] args)  
8.     {  
9.         IKSegmentation seg=null;  
10.         String text = "苏轼不是圣人，他最可贵的地方是在痛苦彷徨挣扎中，" +  
11.                 "总能把自己的心灵置于更广阔的天地中，如同《赤壁后赋》中横飞而去的老鹤，" +  
12.                 "戛戛于星空夜月，长河大江之上，澄明清澈，皎然不滓。" +  
13.                 "苏轼是一个善于苦中找乐的人，这种乐观与真趣帮他度过了不少难关。" +  
14.                 "画家陈丹青说鲁迅是一个有趣的人，我想，拿来说苏东坡一样也行。";  
15.           
16.         StringReader reader=new StringReader(text);  
17.         seg=new IKSegmentation(reader);  
18.         Lexeme lex=new Lexeme(0, 0, 0, 0);  
19.         try {  
20.             while((lex=seg.next())!=null)  
21.             {  
22.                 System.out.print(lex.getLexemeText() + "|");  
23.             }  
24.         } catch (IOException e) {  
25.             // TODO Auto-generated catch block  
26.             e.printStackTrace();  
27.         }  
28.     }  
29. } 

    如果看不明白，可以看一下IKAnalyzer的api，在我上传的资源中有，直接在51cot里搜索就可以找到了！

    看明白IKAnalyzer是怎么分词后，我们就可以把它跟wvtool结合了，毕竟wvtool的分词不是真正意义上的分词！好了，贴代码吧，尽管我不喜欢很多博客一打开全是代码，但我自己确实也讲不太明白，可能代码能更直白吧：

1. package com.xh;  
2.  
3. import java.io.IOException;  
4. import java.io.Reader;  
5. import java.io.StringReader;  
6. import java.util.ArrayList;  
7. import java.util.List;  
8.  
9. import org.wltea.analyzer.IKSegmentation;  
10. import org.wltea.analyzer.Lexeme;  
11.  
12.  
13. import edu.udo.cs.wvtool.generic.tokenizer.SimpleTokenizer;  
14. import edu.udo.cs.wvtool.generic.tokenizer.WVTTokenizer;  
15. import edu.udo.cs.wvtool.main.WVTDocumentInfo;  
16. import edu.udo.cs.wvtool.util.TokenEnumeration;  
17. import edu.udo.cs.wvtool.util.WVToolException;  
18. /*  
19.  * 这个程序是wvtool结合IKAnalyzer的分词而写成的分词代码，  
20.  * 程序执行的速度有些慢，由于我也是初学，对于其中的原理也  
21.  * 不甚明了，仅供大家做个参考而已  
22.  * */ 
23. public class IKAnalyzerTokenizer implements WVTTokenizer,TokenEnumeration{  
24.     /*  
25.      * 一般用Wvtool进行分词的时候，我们都习惯传入SimpleTokentizer，而SimpleTokenizer  
26.      * 好像只是提取出了一行文本，根本就没有分词，  
27.      * 而这里面，应该是对文本：一行一行的进行分词   
28.      * 而且真正实现分词功能的代码在readTokenizer()方法中，这个方法也是这个类里  
29.      * 唯一的私有方法  
30.      * */ 
31.     private final List<String> currentToken;  
32.     private TokenEnumeration enumeration;  
33.     private final WVTTokenizer tokenizer;  
34.        
35.      public IKAnalyzerTokenizer(WVTTokenizer tokenizer){  
36.          this.tokenizer=tokenizer;  
37.          currentToken=new ArrayList<String>();  
38.          enumeration=null;  
39.      }  
40.     @Override 
41.     public TokenEnumeration tokenize(Reader source, WVTDocumentInfo info)  
42.             throws WVToolException {  
43.         if(source!=null){  
44.             //刚开始看到这段代码，我以为是递归，后来发现跟本不是的，这里它调用的是通过构造函数  
45.             //传过来的对象的方法，而不是本方法  
46.             enumeration=tokenizer.tokenize(source, info);  
47.               
48.             readNextTokenizer();  
49.             return this;  
50.         }else{  
51.             return null;  
52.         }  
53.     }  
54.  
55.     @Override 
56.     public boolean hasMoreTokens() {  
57.          if (enumeration != null)  
58.                 return (currentToken.size() > 0);  
59.             else 
60.                 return false;  
61.     }  
62.  
63.     @Override 
64.     public String nextToken() throws WVToolException {  
65.  
66.         String result = null;  
67.  
68.         // If unequal null, return the current token and read another one from  
69.         // the stream  
70.  
71.         if (currentToken.size() > 0) {  
72.             result = (String) currentToken.get(0);  
73.             currentToken.remove(0);  
74.             if (currentToken.size() == 0)  
75.                 readNextTokenizer();  
76.         } else 
77.             result = null;  
78.  
79.         return result;  
80.     }  
81.       
82.     private void readNextTokenizer() throws WVToolException{  
83.         //我想吧：真正影响程序性能的代码在这里……但怎么优化呢？唉！ 我也不知道啦……  
84.         if(enumeration.hasMoreTokens()){  
85.             //其实吧：就是读入一行文本  
86.             String string=enumeration.nextToken();  
87.             //包装一下吧  
88.             StringReader reader=new StringReader(string);  
89.             //好了，分词在这里完成  
90.             IKSegmentation seg=new IKSegmentation(reader);  
91.             Lexeme lex=new Lexeme(0, 0, 0, 0);  
92.             try {  
93.                 while((lex=seg.next())!=null)  
94.                 {  
95.                     currentToken.add(lex.getLexemeText());  
96.                 }  
97.             } catch (IOException e) {  
98.                 // TODO Auto-generated catch block  
99.                 e.printStackTrace();  
100.             }  
101.         }  
102.     }  
103.       
104.     //最后测试一下吧  
105. public static void main(String[] args) throws WVToolException {  
106.     IKAnalyzerTokenizer toker=new IKAnalyzerTokenizer(new SimpleTokenizer());  
107.         String string="雅虎新闻雅虎新闻并校十年难言成败\n雅虎新闻雅虎新闻并校十年难言成败";  
108.           
109.         StringReader reader=new StringReader(string);  
110.         WVTDocumentInfo info=new WVTDocumentInfo("text.html", "html", "utf-8", "chinese");  
111.           
112.         TokenEnumeration enumeration=toker.tokenize(reader, info);  
113.           
114.         while(enumeration.hasMoreTokens()){  
115.             System.out.print(enumeration.nextToken()+"|");  
116.         }  
117.         //结果：雅虎|新闻|雅虎|新闻|并|校|十年|十|年|难言|成败|雅虎|新闻|雅虎|新闻|并|校|十年|十|年|难言|成败|  
118.     }  
119. }  

  其实吧，我只是在readTokenzer方法中加入了分词，其它都没变！