Hapus Tanda BacaCompatible with Milvus 2.5.11+

Filter removepunct menghapus token tanda baca yang berdiri sendiri dari aliran token. Gunakan filter ini ketika Anda menginginkan pemrosesan teks yang lebih bersih yang berfokus pada kata-kata yang bermakna, bukan tanda baca.

Konfigurasi

Filter removepunct sudah ada di dalam Milvus. Untuk menggunakannya, cukup tentukan namanya di bagian filter di dalam 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

Filter removepunct beroperasi berdasarkan ketentuan yang dihasilkan oleh tokenizer, jadi filter ini harus digunakan bersama dengan tokenizer.

Setelah mendefinisikan analyzer_params, Anda dapat menerapkannya ke bidang VARCHAR saat mendefinisikan skema koleksi. Hal ini memungkinkan Milvus untuk memproses teks dalam bidang tersebut menggunakan penganalisis yang ditentukan untuk tokenisasi dan pemfilteran yang efisien. Untuk detailnya, lihat Contoh penggunaan.

Contoh

Sebelum menerapkan konfigurasi penganalisis ke skema koleksi Anda, verifikasi perilakunya menggunakan metode run_analyzer.

Konfigurasi penganalisis

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

Verifikasi menggunakan 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

Keluaran yang diharapkan

['Привет', 'Как', 'дела']