英語

Milvusのenglish アナライザーは、トークン化とフィルタリングのための言語固有のルールを適用して、英語のテキストを処理するように設計されています。

定義

english アナライザは以下のコンポーネントを使用します：

• トークン化：standard のトークナイザを使用して、テキストを個別の単語単位に分割します。

• フィルター：包括的なテキスト処理のための複数のフィルターを含む：

  • lowercase:すべてのトークンを小文字に変換し、大文字小文字を区別しない検索を可能にします。

  • stemmer:より広範なマッチングをサポートするため、単語を語根形に変換（例："running "は "run "に）。

  • stop_words:一般的な英語のストップワードを削除し、テキスト内の重要な用語に焦点を当てます。

english アナライザーの機能は、以下のカスタム・アナライザー・コンフィギュレーションと同等です：

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_"
    }
  ]
}'

構成

english アナライザーをフィールドに適用するには、analyzer_params でtype をenglish に設定し、必要に応じてオプションのパラメーターを含めます。

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"
}'

english アナライザーは、以下のオプション・パラメーターを受け付ける：

パラメータ	説明
stop_words	トークン化から除去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、一般的な英語のストップワードの組み込みセット。

カスタム・ストップ・ワードを使った設定例：

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"
  ]
}'

analyzer_params を定義した後、コレクションスキーマを定義するときに、VARCHAR フィールドに適用できます。これにより、Milvusは指定されたアナライザを使用してフィールド内のテキストを処理し、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。

使用例

アナライザ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動作を確認してください。

アナライザ構成

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"
  ]
}'

を使用した検証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

期待される出力

English analyzer output: ['milvus', 'vector', 'databas', 'built', 'scale']