Inglés
El analizador english de Milvus está diseñado para procesar texto en inglés, aplicando reglas específicas del idioma para la tokenización y el filtrado.
Definición
El analizador english utiliza los siguientes componentes:
Tokenizador: Utiliza el tokenizador
standardpara dividir el texto en unidades discretas de palabras.Filtros: Incluye varios filtros para el tratamiento exhaustivo del texto:
lowercase: Convierte todos los tokens a minúsculas, lo que permite realizar búsquedas sin distinguir mayúsculas de minúsculas.stemmer: Reduce las palabras a su raíz para permitir una búsqueda más amplia (por ejemplo, "correr" se convierte en "correr").stop_words: Elimina las palabras de parada comunes en inglés para centrarse en los términos clave del texto.
La funcionalidad del analizador english es equivalente a la siguiente configuración personalizada del analizador:
analyzer_params = {
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
{
"type": "stemmer",
"language": "english"
}, {
"type": "stop",
"stop_words": "_english_"
}
]
}
Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter",
Arrays.asList("lowercase",
new HashMap<String, Object>() {{
put("type", "stemmer");
put("language", "english");
}},
new HashMap<String, Object>() {{
put("type", "stop");
put("stop_words", Collections.singletonList("_english_"));
}}
)
);
const analyzer_params = {
"type": "standard", // Specifies the standard analyzer type
"stop_words", ["of"] // Optional: List of words to exclude from tokenization
}
analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
"filter": []any{"lowercase", map[string]any{
"type": "stemmer",
"language": "english",
}, map[string]any{
"type": "stop",
"stop_words": "_english_",
}}}
# restful
analyzerParams='{
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
{
"type": "stemmer",
"language": "english"
},
{
"type": "stop",
"stop_words": "_english_"
}
]
}'
Configuración
Para aplicar el analizador english a un campo, basta con establecer type en english en analyzer_params, e incluir los parámetros opcionales que sean necesarios.
analyzer_params = {
"type": "english",
}
Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "english");
const analyzer_params = {
"type": "english",
}
analyzerParams = map[string]any{"type": "english"}
# restful
analyzerParams='{
"type": "english"
}'
El analizador english acepta los siguientes parámetros opcionales:
Parámetro |
Descripción |
|---|---|
|
Una matriz que contiene una lista de palabras de parada, que se eliminarán de la tokenización. El valor predeterminado es |
Ejemplo de configuración con palabras reservadas personalizadas:
analyzer_params = {
"type": "english",
"stop_words": ["a", "an", "the"]
}
Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "english");
analyzerParams.put("stop_words", Arrays.asList("a", "an", "the"));
const analyzer_params = {
"type": "english",
"stop_words": ["a", "an", "the"]
}
analyzerParams = map[string]any{"type": "english", "stop_words": []string{"a", "an", "the"}}
# restful
analyzerParams='{
"type": "english",
"stop_words": [
"a",
"an",
"the"
]
}'
Después de definir analyzer_params, puede aplicarlas a un campo VARCHAR al definir un esquema de colección. Esto permite a Milvus procesar el texto en ese campo utilizando el analizador especificado para una tokenización y filtrado eficientes. Para más detalles, consulte Ejemplo de uso.
Ejemplos
Antes de aplicar la configuración del analizador a su esquema de recopilación, verifique su comportamiento utilizando el método run_analyzer.
Configuración del analizador
analyzer_params = {
"type": "english",
"stop_words": ["a", "an", "the"]
}
Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "english");
analyzerParams.put("stop_words", Arrays.asList("a", "an", "the"));
// javascript
analyzerParams = map[string]any{"type": "english", "stop_words": []string{"a", "an", "the"}}
# restful
analyzerParams='{
"type": "english",
"stop_words": [
"a",
"an",
"the"
]
}'
Verificación mediante run_analyzerCompatible with Milvus 2.5.11+
from pymilvus import (
MilvusClient,
)
client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530")
# Sample text to analyze
sample_text = "Milvus is a vector database built for scale!"
# Run the standard analyzer with the defined configuration
result = client.run_analyzer(sample_text, analyzer_params)
print("English analyzer output:", result)
import io.milvus.v2.client.ConnectConfig;
import io.milvus.v2.client.MilvusClientV2;
import io.milvus.v2.service.vector.request.RunAnalyzerReq;
import io.milvus.v2.service.vector.response.RunAnalyzerResp;
ConnectConfig config = ConnectConfig.builder()
.uri("http://localhost:19530")
.build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(config);
List<String> texts = new ArrayList<>();
texts.add("Milvus is a vector database built for scale!");
RunAnalyzerResp resp = client.runAnalyzer(RunAnalyzerReq.builder()
.texts(texts)
.analyzerParams(analyzerParams)
.build());
List<RunAnalyzerResp.AnalyzerResult> results = resp.getResults();
// javascript
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"github.com/milvus-io/milvus/client/v2/milvusclient"
)
client, err := milvusclient.New(ctx, &milvusclient.ClientConfig{
Address: "localhost:19530",
APIKey: "root:Milvus",
})
if err != nil {
fmt.Println(err.Error())
// handle error
}
bs, _ := json.Marshal(analyzerParams)
texts := []string{"Milvus is a vector database built for scale!"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
WithAnalyzerParams(string(bs))
result, err := client.RunAnalyzer(ctx, option)
if err != nil {
fmt.Println(err.Error())
// handle error
}
# restful
Salida esperada
English analyzer output: ['milvus', 'vector', 'databas', 'built', 'scale']