Remover pontuaçãoCompatible with Milvus 2.5.11+

O filtro removepunct remove os tokens de pontuação autónomos do fluxo de tokens. Utilize-o quando pretender um processamento de texto mais limpo que se concentre em palavras com conteúdo significativo em vez de sinais de pontuação.

Configuração

O filtro removepunct está integrado no Milvus. Para o utilizar, basta especificar o seu nome na secção 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

O filtro removepunct opera nos termos gerados pelo tokenizador, por isso deve ser usado em combinação com um tokenizador.

Depois de definir analyzer_params, pode aplicá-los a um campo VARCHAR ao definir um esquema de coleção. Isto permite que o Milvus processe o texto nesse campo utilizando o analisador especificado para uma tokenização e filtragem eficientes. Para mais pormenores, consulte Exemplo de utilização.

Exemplos

Antes de aplicar a configuração do analisador ao seu esquema de coleção, verifique o seu comportamento utilizando o método run_analyzer.

Configuração do analisador

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

Verificação usando 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

Saída esperada

['Привет', 'Как', 'дела']