Английский

Анализатор english в Milvus предназначен для обработки английского текста, применяя специфические для данного языка правила токенизации и фильтрации.

Определение

Анализатор english использует следующие компоненты:

  • Токенизатор: Использует токенизатор standard для разбиения текста на отдельные единицы слов.

  • Фильтры: Включает несколько фильтров для комплексной обработки текста:

    • lowercase: : Преобразует все лексемы в нижний регистр, обеспечивая поиск без учета регистра.

    • stemmer: : Сокращает слова до их корневой формы для поддержки более широкого соответствия (например, "running" становится "run").

    • stop_words: Удаляет распространенные английские стоп-слова, чтобы сосредоточиться на ключевых терминах в тексте.

Функциональность анализатора english эквивалентна следующей конфигурации пользовательского анализатора:

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_"
    }
  ]
}'

Конфигурация

Чтобы применить анализатор english к полю, просто установите type на english в analyzer_params, и включите дополнительные параметры по мере необходимости.

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"
}'

Анализатор english принимает следующие необязательные параметры:

Параметр

Описание

stop_words

Массив, содержащий список стоп-слов, которые будут удалены при токенизации. По умолчанию используется _english_, встроенный набор распространенных английских стоп-слов.

Пример конфигурации с пользовательскими стоп-словами:

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"
  ]
}'

Определив analyzer_params, вы можете применить их к полю VARCHAR при определении схемы коллекции. Это позволит Milvus обрабатывать текст в этом поле с помощью указанного анализатора для эффективной токенизации и фильтрации. Подробнее см. в разделе Примеры использования.

Примеры

Прежде чем применять конфигурацию анализатора к схеме коллекции, проверьте его работу с помощью метода run_analyzer.

Конфигурация анализатора

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"
  ]
}'

Проверка с помощью 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

Ожидаемый результат

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

Попробуйте Managed Milvus бесплатно

Zilliz Cloud работает без проблем, поддерживается Milvus и в 10 раз быстрее.

Начать
Обратная связь

Была ли эта страница полезной?