標準アナライザー

standard アナライザーは、Milvusのデフォルトのアナライザーであり、アナライザーが指定されていない場合、テキストフィールドに自動的に適用されます。文法に基づくトークン化を採用しているため、ほとんどの言語で効果的に機能します。

standard アナライザーは、単語の境界を区切り文字(スペースや句読点など)で区切る言語に適しています。ただし、中国語、アラビア語、タイ語、日本語、韓国語などの言語では、言語固有のトークン化や正規化が必要となります。そのような場合は、次のような言語固有のアナライザーを使用してください。 chinesearabic、または thai、あるいは linderaicuのような、専用のトークナイザーを備えたカスタムアナライザーを使用してください。

定義

standard アナライザは、以下の要素で構成されています:

  • トークナイザーstandard トークナイザーを使用して、文法ルールに基づいてテキストを個別の単語単位に分割します。詳細については、「標準トークナイザー」を参照してください。

  • フィルターlowercase フィルターを使用して、すべてのトークンを小文字に変換し、大文字と小文字を区別しない検索を可能にします。詳細については、「小文字化」を参照してください。

standard アナライザーの機能は、以下のカスタムアナライザー設定と同等です:

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": ["lowercase"]
}
Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter", Collections.singletonList("lowercase"));
const analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter": ["lowercase"]
};
analyzerParams := map[string]any{"tokenizer": "standard", "filter": []any{"lowercase"}}
# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [
    "lowercase"
  ]
}'

設定

standard アナライザーをフィールドに適用するには、analyzer_params 内でtypestandard に設定し、必要に応じてオプションパラメータを含めるだけです。

analyzer_params = {
    "type": "standard", # Specifies the standard analyzer type
}
Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "standard");
const analyzer_params = {
    "type": "standard", // Specifies the standard analyzer type
}
analyzerParams = map[string]any{"type": "standard"}
# restful
analyzerParams='{
  "type": "standard"
}'

standard アナライザーは、以下のオプションパラメータを受け付けます:

パラメータ

説明

stop_words

トークン化の対象から除外されるストップワードのリストを含む配列。デフォルトは_english_ で、これは一般的な英語のストップワードの組み込みセットです。

カスタムストップワードの設定例:

analyzer_params = {
    "type": "standard", # Specifies the standard analyzer type
    "stop_words", ["of"] # Optional: List of words to exclude from tokenization
}
Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "standard");
analyzerParams.put("stop_words", Collections.singletonList("of"));
analyzer_params = {
    "type": "standard", // Specifies the standard analyzer type
    "stop_words", ["of"] // Optional: List of words to exclude from tokenization
}
analyzerParams = map[string]any{"type": "standard", "stop_words": []string{"of"}}
# restful

analyzer_params を定義した後、コレクションスキーマを定義する際に、VARCHAR フィールドにそれらを適用できます。これにより、Milvusはそのフィールド内のテキストを指定されたアナライザーを使用して処理し、効率的なトークン化とフィルタリングを行うことができます。詳細については、「使用例」を参照してください。

アナライザの設定をコレクションスキーマに適用する前に、run_analyzer メソッドを使用してその動作を確認してください。

アナライザ設定

analyzer_params = {
    "type": "standard",  # Standard analyzer configuration
    "stop_words": ["for"] # Optional: Custom stop words parameter
}
Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "standard");
analyzerParams.put("stop_words", Collections.singletonList("for"));
// javascript
analyzerParams = map[string]any{"type": "standard", "stop_words": []string{"for"}}
# restful
analyzerParams='{
  "type": "standard",
  "stop_words": [
    "of"
  ]
}'

以下の方法による検証run_analyzer

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

client = MilvusClient(
    uri="http://localhost:19530",
    token="root:Milvus"
)

# Sample text to analyze
sample_text = "The Milvus vector database is built for scale!"

# 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")
        .token("root:Milvus")
        .build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(config);

List<String> texts = new ArrayList<>();
texts.add("The Milvus vector database is 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{"The Milvus vector database is 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

期待される出力

Standard analyzer output: ['the', 'milvus', 'vector', 'database', 'is', 'built', 'scale']

翻訳DeepL

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