为了更具体地展示Filter的用法和原理，我们分析一个名为StringToWordVector的Filter。它是我们在文本挖掘中用得比较普遍的一个类。作用是把字符串属性转换成一个个词属性，属性的值可以在参数中指定，比如0-1变量（代表这个词是否在该实例中出现），词频变量，log（1+词频）或者TF-IDF值。
下面是StringToWordVector的input方法源码：
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1.确认停用词表；
2.对那些需要进行转换的字符串型属性值，按给定的tokenizer进行分词，记录单词对应的类词频和类文件数（即属于该类的文件中有多少文件包含这个单词的）；
3.根据最小词频数（m_minTermFreq）和每个类最多保留单词数(m_WordsToKeep)过滤单词；
4.收集未转换属性作为新属性；
5.把第二步中符合条件的单词收集起来作为新属性；
6.计算每个单词在多少个文档中出现过，保存在m_DocsCounts数组中；
7.TreeMap类型成员变量m_Dictionary记录<word,新属性index>对；
8.设置outputFormat的新属性的结构体。
24-26行对每个实例调用convertInstancewoDocNorm(Instance instance, FastVector v)方法。该方法进行以下操作：
1.记录所有未参加转换的非0属性值到<新属性index,属性值> –> contained[a TreeMap type]，变量firstCopy=未参加转换的属性个数+1；
2.对所有参见转换的属性值，
1）tokenize；
2）转换成小写，去词根；
3）把<新属性index, 词频[或者0-1变量，用于表征单词是否出现,如果设置变量m_OutputCounts==false的话]>—>contained，这个词频值在本次迭代中完成统计。
3.如果设置变量m_TFTransform为真，更新contained中Key大于等于firstCopy的值为val = Math.log(val+1)，也即把原先记录的词频fij变成log（fij + 1），注意如果要达到这个效果只有把m_TFTransform 以及m_OutputCounts同时设置成true。
4.如果设置变量m_IDFTransform为真，更新更新contained中Key大于等于firstCopy的值为val=val*Math.log( m_NumInstances /(double) m_DocsCounts[index.intValue()] )，也即把原先记录的词频fij变成fij*log（文档数/该单词在多少个文档中出现过），就是我们用的TF-IDF。注意如果要达到 这个效果只有把m_IDFTransform 以及m_OutputCounts同时设置成true，并保持m_TFTransform为false（否则的话就是两个log相乘了）。
5.把上面搜集的新属性的对应index和值，也就contained转换成values和indices数组，生成一个SparseInstance，添加到vector中，返回firstCopy。
然后convertInstancewoDocNorm迭代完成。firstCopy记录了第一个转换得到的新属性的index，而fv中包括了所有的已经转换完毕的SparseInstance。
29行开始判断是否进行对文本长度进行归一。最后设置m_NewBatch和m_FirstBatchDone为真，并把所有转换完毕的SparseInstance加入到一个队列中，返回该队列长度。
batchFinished结束。
我们再回到第一个调用batchFinished的地方，即静态函数useFiler中，这里简单地把SparseInstance实例加入到outputFormat的dataset中。然后就返回这个dataset。
