如何通过Solr自定义查询解析器结合OpenNLP优化查询内容？

我正在开发一个Solr的CustomQueryParser，结合OpenNLP库来处理自然语言查询。我的目标是把类似这样的查询：

How many defective rims are causing failure in ABC tyres in China

转换成核心关键词串 defective rims failure tyres China，再交给Analyzer做后续处理。

我已编写的QueryParserPlugin代码片段 #

package com.mycompany.lucene.search;

import org.apache.solr.common.params.SolrParams;
import org.apache.solr.request.SolrQueryRequest;
import org.apache.solr.search.QParser;
import org.apache.solr.search.QParserPlugin;

// 自定义查询解析器插件
public class CustomQueryParserPlugin extends QParserPlugin {
    @Override
    public QParser createParser(String qstr, SolrParams localParams, SolrParams params, SolrQueryRequest req) {
        // 后续会在这里加入OpenNLP的处理逻辑，替换原始查询字符串
        return new CustomQueryParser(qstr, localParams, params, req);
    }
}

// 自定义QParser实现类
class CustomQueryParser extends QParser {
    public CustomQueryParser(String qstr, SolrParams localParams, SolrParams params, SolrQueryRequest req) {
        super(qstr, localParams, params, req);
    }

    @Override
    public org.apache.lucene.search.Query parse() throws org.apache.solr.search.SyntaxError {
        // 核心逻辑：处理原始查询，提取关键词
        String processedQuery = extractCoreKeywords(getString());
        // 这里可以将处理后的查询传入默认解析逻辑，或者自定义解析
        return super.parse();
    }

    // 待实现的核心方法：用OpenNLP提取核心关键词
    private String extractCoreKeywords(String originalQuery) {
        // TODO: 集成OpenNLP完成分词、词性标注、过滤无关词
        // 示例返回目标结果，后续替换为实际逻辑
        return "defective rims failure tyres China";
    }
}

实现核心思路参考 #

• OpenNLP模型集成：先下载OpenNLP的英文分词模型（en-token.bin）和词性标注模型（en-pos-maxent.bin），在extractCoreKeywords方法中初始化模型，对原始查询做分词和词性标记
• 关键词过滤规则：保留名词（NN、NNP）、形容词（JJ）这类承载核心语义的词，过滤掉疑问词（How、many）、介词（in）、动词（are、causing）等功能词；另外可以单独过滤掉ABC这类不需要的标识词
• Solr配置生效：在solrconfig.xml中注册你的自定义插件，设置默认查询解析器为该插件，确保查询请求会经过你的自定义逻辑处理

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mrinalini Hanagodu