Удалить пунктуациюCompatible with Milvus 2.5.11+
Фильтр removepunct удаляет из потока токенов отдельные знаки препинания. Используйте его, когда вам нужна более чистая обработка текста, которая фокусируется на содержательных словах, а не на знаках препинания.
Этот фильтр наиболее эффективен с токенизаторами jieba, lindera и icu, которые сохраняют знаки препинания как отдельные лексемы (например, "Hello!" → ["Hello", "!"]). Другие токенизаторы, такие как standard и whitespace, отбрасывают знаки препинания при токенизации, поэтому removepunct не оказывает на них никакого влияния.
Конфигурация
Фильтр removepunct встроен в Milvus. Чтобы использовать его, просто укажите его имя в секции filter внутри 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
Фильтр removepunct работает с терминами, сгенерированными токенизатором, поэтому он должен использоваться в сочетании с токенизатором.
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 = {
"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
Проверка с помощью 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
Ожидаемый результат
['Привет', 'Как', 'дела']