Eliminar signos de puntuaciónCompatible with Milvus 2.5.11+

El filtro removepunct elimina los símbolos de puntuación independientes del flujo de símbolos. Utilícelo cuando desee un procesamiento de texto más limpio que se centre en las palabras de contenido significativo en lugar de en los signos de puntuación.

Configuración

El filtro removepunct está integrado en Milvus. Para utilizarlo, simplemente especifique su nombre en la sección filter dentro de analyzer_params.

analyzer_params = {
    "tokenizer": "jieba",
    "filter": ["removepunct"]
}

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "jieba");
analyzerParams.put("filter", Collections.singletonList("removepunct"));

// node

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "jieba", "filter": []any{"removepunct"}}

# restful

El filtro removepunct opera sobre los términos generados por el tokenizador, por lo que debe utilizarse en combinación con un tokenizador.

Después de definir analyzer_params, puede aplicarlos a un campo VARCHAR al definir un esquema de colección. Esto permite a Milvus procesar el texto de 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 = {
    "tokenizer": "icu",
    "filter": ["removepunct"]
}

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "icu");
analyzerParams.put("filter", Collections.singletonList("removepunct"));

// node

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "icu", "filter": []string{"removepunct"}}

# restful

Verificación mediante run_analyzer

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530")

# Sample text to analyze
sample_text = "Привет! Как дела?"

# Run the standard analyzer with the defined configuration
result = client.run_analyzer(sample_text, analyzer_params)
print("Standard 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("Привет! Как дела?");

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{"Привет! Как дела?"}
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

['Привет', 'Как', 'дела']