如果 lucene 文档包含单词cheeseburger并且用户搜索burger以找到该文档，我希望这样。我看到我可能需要一个自定义分析器来将这个复合词分解为cheese和burger。但是，破口大骂也可能带来不相干的结果。
例如：如果在索引生产时我们同时索引产品和离子，那么当用户搜索包含生产的离子文档时会出现，这是不相关的。
所以一个简单的断词器不会削减它。我需要一种方法来知道芝士汉堡与汉堡和奶酪有关，但生产与ion无关。
是否有更智能的过程来实现这一目标？
这是否有一个名字，就像词干是将单词简化为词根形式一样？
Depending on how accurate you want your synonymy to be, you might need to look into approaches such as Latent Semantic Analysis (LSA) and its variants such as LDA etc. A simpler approach would be to use an Ontology such as Wordnet to augment your searches. A wordnet Lucene index is available. However if your scenario includes domain-specific vocab then you might need to generate a "mapping" Ontology.
您应该查看DictionaryCompoundWordTokenFilter，它使用蛮力算法根据字典拆分复合名词。
通过查看单词获得关联不会扩展到其他单词。例如，您无法仅通过查看单词就知道“whopper”与汉堡相关联，而“巨无霸”与奶酪相关联。为了使搜索了解关联，您可能需要一个关联数据库，例如“A 是 B”或“A 包含 B”。（正如 Mikos 所提到的，我认为 WordNet 提供了这样一个数据库。）然后，当您在查询中看到 B 时，您翻译该查询，以便它也搜索 A。
我认为根本的问题是——你要索引的集合有多大？如果您要为所有同义词和相关词都已知的集合建立索引，则索引可以直接包含同义词和相关词，例如“cheeseburger”包括相关词“cheese”和“burger”。（一种在 LOINC 标准医学术语 Lucene 索引中成功使用的方法。）
如果您试图解决整个人类语言（英语、中文等）的一般问题，那么您必须进行上述某种语义分析。
与您正在索引的领域的主题专家交谈可能会很有用，以了解他们如何搜索术语 - 他们使用哪些同义词/相关词，他们是否定义了同义词/相关词列表，他们是否需要/使用词干等。这应该让您了解您需要采用哪种方法（直接同义词/相关词包含或语义分析）。
在大多数情况下，您可以简单地使用带有前导通配符 *burger 的通配符查询。您只需在查询解析器上启用对前导通配符的支持：
parser = new QueryParser(LuceneVersion.getVersion(), searchedAttributes, analyzer);
parser.setAllowLeadingWildcard(true);
注意：前导通配符可能会减慢您的搜索速度。
如果您需要更具体的解决方案，我建议您使用词干。如果真的是找到合适的分析仪的问题。有几种语言的词干实现，例如 SnowballAnalyzer (http://lucene.apache.org/core/3_6_0/api/all/org/apache/lucene/analysis/snowball/SnowballAnalyzer.html)。
此致，
克里斯