在 Lucene的org.apache.lucene.search.highlight包中提供了關於高亮顯示檢索關鍵字的工具。使用百度、Google 搜尋的時候，檢索結果顯示的時候，在摘要中實現與關鍵字相同的詞條進行高亮顯示，百度和Google指定紅色高亮顯示。

有了Lucene提供的高亮顯示的工具，可以很方便地實現高亮顯示的功能。

高亮顯示，就是根據使用者輸入的檢索關鍵字，檢索找到該關鍵字對應的檢索結果檔案，提取對應於該檔案的摘要文字，然後根據設定的高亮格式，將格式寫入到摘要文字中對應的與關鍵字相同或相似的詞條上，在網頁上顯示出來，該摘要中的與關鍵字有關的文字就會以高亮的格式顯示出來。

Lucene中org.apache.lucene.search.highlight.SimpleHTMLFormatter類可以構造一個高亮格式，這是最簡單的構造方式，例如：

SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<font color='red'>", "</font>");

構造方法宣告為public SimpleHTMLFormatter(String preTag, String postTag)，因為這種高亮格式是依賴於網頁檔案的，HTML檔案中是以標記(tag)來標識的，即存在一個preTag和一個postTag。

上面構造的高亮格式是摘要中出現的關鍵字使用紅色來顯示，區分其它文字。

通過構造好的高亮格式物件，來構造一個org.apache.lucene.search.highlight.Highlighter例項，然後 根據對檢索結果得到的Field的文字內容(這裡是指摘要文字)進行切分，找到與檢索關鍵字相同或相似的詞條，將高亮格式加入到摘要文字中，返回一個新 的、帶有格式的摘要文字，在網頁上就可以呈現高亮顯示。

下面實現一個簡單的例子，展示實現高亮顯示的處理過程。

測試類如下所示：

1. package org.shirdrn.lucene.learn.highlight;
2. import java.io.IOException;
3. import java.io.StringReader;
4. import net.teamhot.lucene.ThesaurusAnalyzer;
5. import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
6. import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
7. import org.apache.lucene.document.Document;
8. import org.apache.lucene.document.Field;
9. import org.apache.lucene.index.CorruptIndexException;
10. import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
11. import org.apache.lucene.queryParser.ParseException;
12. import org.apache.lucene.queryParser.QueryParser;
13. import org.apache.lucene.search.Hits;
14. import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
15. import org.apache.lucene.search.Query;
16. import org.apache.lucene.search.highlight.Highlighter;
17. import org.apache.lucene.search.highlight.QueryScorer;
18. import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleFragmenter;
19. import org.apache.lucene.search.highlight.SimpleHTMLFormatter;
20. publicclass MyHighLighter {
21. private String indexPath = "F://index";
22. private Analyzer analyzer;
23. private IndexSearcher searcher;
24. public MyHighLighter(){
25.    analyzer = new ThesaurusAnalyzer();
26. }
27. publicvoid createIndex() throws IOException {   // 該方法建立索引
28.    IndexWriter writer = new IndexWriter(indexPath,analyzer,true);
29.    Document docA = new Document();
30.    String fileTextA = "因為火燒雲總是燃燒著消失在太陽衝下地平線的時刻，然後便是寧靜的自然的天籟，沒有誰會在這樣的時光的鏡片裡傷感自語，因為燦爛給人以安靜的舒適感。";
31.    Field fieldA = new Field("contents", fileTextA, Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
32.    docA.add(fieldA);
33.    Document docB = new Document();
34.    String fileTextB = "因為帶有以傷痕為代價的美麗風景總是讓人不由地惴惴不安，緊接著襲面而來的抑或是病痛抑或是災難，沒有誰會能夠安逸著恬然，因為模糊讓人撕心裂肺地想吶喊。";
35.    Field fieldB = new Field("contents", fileTextB, Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
36.    docB.add(fieldB);
37.    Document docC = new Document();
38.    String fileTextC = "我喜歡上了一個人孤獨地行遊，在夢與海洋的交接地帶熾烈燃燒著。"+
39. "因為，一條孤獨的魚喜歡上了火焰的顏色，真是荒唐地不合邏輯。";
40.    Field fieldC = new Field("contents", fileTextC, Field.Store.YES,Field.Index.TOKENIZED);
41.    docC.add(fieldC);
42.    writer.addDocument(docA);
43.    writer.addDocument(docB);
44.    writer.addDocument(docC);
45.    writer.optimize();
46.    writer.close();
47. }
48. publicvoid search(String fieldName,String keyword) throws CorruptIndexException, IOException, ParseException{   // 檢索的方法，並實現高亮顯示
49.    searcher = new IndexSearcher(indexPath);
50.    QueryParser queryParse = new QueryParser(fieldName, analyzer);     //   構造QueryParser，解析使用者輸入的檢索關鍵字
51.    Query query = queryParse.parse(keyword);
52.    Hits hits = searcher.search(query);
53. for(int i=0;i<hits.length();i++){
54.     Document doc = hits.doc(i);
55.     String text = doc.get(fieldName);
56.     SimpleHTMLFormatter simpleHTMLFormatter = new SimpleHTMLFormatter("<font color='red'>", "</font>");   
57.             Highlighter highlighter = new Highlighter(simpleHTMLFormatter,new QueryScorer(query));   
58.             highlighter.setTextFragmenter(new SimpleFragmenter(text.length()));      
59. if (text != null) {   
60.                 TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(fieldName,new StringReader(text));   
61.                 String highLightText = highlighter.getBestFragment(tokenStream, text);
62.                 System.out.println("★高亮顯示第 "+(i+1) +" 條檢索結果如下所示：");
63.                 System.out.println(highLightText);   
64.             }
65.    }
66.    searcher.close();
67. }
68. publicstaticvoid main(String[] args) {    // 測試主函式
69.    MyHighLighter mhl = new MyHighLighter();
70. try {
71.     mhl.createIndex();
72.     mhl.search("contents", "因為");
73.    } catch (CorruptIndexException e) {
74.     e.printStackTrace();
75.    } catch (IOException e) {
76.     e.printStackTrace();
77.    } catch (ParseException e) {
78.     e.printStackTrace();
79.    }
80. }
81. }

程式說明：

1、createIndex()方法：使用ThesaurusAnalyzer分析器為指定的文字建立索引。每個Document中都有一個 name為contents的Field。在實際應用中，可以再構造一一個name為path的Field，指定檢索到的檔案的路徑(本地路徑或者網路上 的連結地址)

2、根據已經建好的索引庫進行檢索。這首先需要解析使用者輸入的檢索關鍵字，使用QueryParser，必須與後臺使用的分析器相同，否則不能保證解析得到的查詢(由詞條構造)Query檢索到合理的結果集。

3、根據解析出來的Query進行檢索，檢索結果集儲存在Hits中。遍歷，提取每個滿足條件的Document的內容，程式中直接把它的內容當作 摘要內容，實現高亮顯示。在實際應用中，應該對應著一個提取摘要(或者檢索資料庫得到檢索關鍵字對應的結果集檔案的摘要內容)的過程。有了摘要以後，就可 以為摘要內容增加高亮格式。

4、如果提取結果集檔案的前N個字串作為摘要，只需要在 highlighter.setTextFragmenter(new SimpleFragmenter(text.length())); 中設定顯示摘要的字數，這裡顯示全部的文字作為摘要。

執行程式，結果如下所示：

詞庫尚未被初始化，開始初始化詞庫.
初始化詞庫結束。用時:3906毫秒;
共新增195574個詞語。
★高亮顯示第 1 條檢索結果如下所示：
<font color='red'>因為</font>火燒雲總是燃燒著消失在太陽衝下地平線的時刻，然後便是寧靜的自然的天籟，沒有誰會在這樣的時光的鏡片裡傷感自語，<font color='red'>因為</font>燦爛給人以安靜的舒適感。
★高亮顯示第 2 條檢索結果如下所示：
<font color='red'>因為</font>帶有以傷痕為代價的美麗風景總是讓人不由地惴惴不安，緊接著襲面而來的抑或是病痛抑或是災難，沒有誰會能夠安逸著恬然，<font color='red'>因為</font>模糊讓人撕心裂肺地想吶喊。
★高亮顯示第 3 條檢索結果如下所示：
我喜歡上了一個人孤獨地行遊，在夢與海洋的交接地帶熾烈燃燒著。<font color='red'>因為</font>，一條孤獨的魚喜歡上了火焰的顏色，真是荒唐地不合邏輯。

上面的檢索結果在HTML網頁中，就會高亮顯示關鍵字“因為”，顯示為紅色。