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Decompounder

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decompounderフィルターは、指定された辞書に基づいて複合語を個々の要素に分割し、複合語の一部を検索しやすくします。このフィルターは、ドイツ語のように複合語を頻繁に使用する言語に特に有用です。

構成

decompounderフィルターはZilliz Cloudのカスタムフィルターです。使用するには、フィルター構成で"type": "decompounder"を指定し、認識する語要素を提供するword_listパラメータを指定してください。

Python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter":[{
        "type": "decompounder", # フィルターの種類をdecompounderとして指定します
        "word_list": ["dampf", "schiff", "fahrt", "brot", "backen", "automat"],
    }],
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter",
        Collections.singletonList(
                new HashMap<String, Object>() {{
                    put("type", "decompounder");
                    put("word_list", Arrays.asList("dampf", "schiff", "fahrt", "brot", "backen", "automat"));
                }}
        )
);

NodeJS

const analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter":[{
        "type": "decompounder", // フィルターの種類をdecompounderとして指定します
        "word_list": ["dampf", "schiff", "fahrt", "brot", "backen", "automat"],
    }],
};

Go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
    "filter": []any{map[string]any{
        "type":       "decompounder",
        "word_list": []string{"dampf", "schiff", "fahrt", "brot", "backen", "automat"},
    }}}

cURL

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [
    {
      "type": "decompounder",
      "word_list": [
        "dampf",
        "schiff",
        "fahrt",
        "brot",
        "backen",
        "automat"
      ]
    }
  ]
}'

decompounderフィルターは、以下の設定可能なパラメータを受け入れます。

パラメータ	説明
word_list	複合語を分割するための語要素のリスト。この辞書は、複合語がどのように個々の語に分解されるかを決定します。

decompounderフィルターは、トークナイザーによって生成された用語に対して操作を行うため、トークナイザーと組み合わせて使用する必要があります。Zilliz Cloudで利用可能なトークナイザーのリストについては、トークナイザー参照を参照してください。

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フィールドに適用できます。これにより、Zilliz Cloudは、指定されたアナライザーを使用してそのフィールド内のテキストを効率的にトークン化およびフィルタリング処理できます。詳細については、使用例を参照してください。

例

コレクションスキーマにアナライザー構成を適用する前に、run_analyzerメソッドを使用してその動作を検証してください。

アナライザー構成

Python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "standard",
    "filter":[{
        "type": "decompounder", # フィルターの種類をdecompounderとして指定します
        "word_list": ["dampf", "schiff", "fahrt", "brot", "backen", "automat"],
    }],
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter",
        Collections.singletonList(
                new HashMap<String, Object>() {{
                    put("type", "decompounder");
                    put("word_list", Arrays.asList("dampf", "schiff", "fahrt", "brot", "backen", "automat"));
                }}
        )
);

NodeJS

// javascript

Go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
    "filter": []any{map[string]any{
        "type":       "decompounder",
        "word_list": []string{"dampf", "schiff", "fahrt", "brot", "backen", "automat"},
    }}}

cURL

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [
    {
      "type": "decompounder",
      "word_list": [
        "dampf",
        "schiff",
        "fahrt",
        "brot",
        "backen",
        "automat"
      ]
    }
  ]
}'

run_analyzerを使用した検証

Python

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

client = MilvusClient(uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT")

# 解析するサンプルテキスト
sample_text = "dampfschifffahrt brotbackautomat"

# 定義された構成でstandardアナライザーを実行
result = client.run_analyzer(sample_text, analyzer_params)
print("Standard analyzer output:", result)

Java

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("YOUR_CLUSTER_ENDPOINT")
        .build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(config);

List<String> texts = new ArrayList<>();
texts.add("dampfschifffahrt brotbackautomat");

RunAnalyzerResp resp = client.runAnalyzer(RunAnalyzerReq.builder()
        .texts(texts)
        .analyzerParams(analyzerParams)
        .build());
List<RunAnalyzerResp.AnalyzerResult> results = resp.getResults();

NodeJS

// javascript

Go

import (
    "context"
    "encoding/json"
    "fmt"

    "github.com/milvus-io/milvus/client/v2/milvusclient"
)

client, err := milvusclient.New(ctx, &milvusclient.ClientConfig{
    Address: "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
    APIKey:  "YOUR_CLUSTER_TOKEN",
})
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handle error
}

bs, _ := json.Marshal(analyzerParams)
texts := []string{"dampfschifffahrt brotbackautomat"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
    WithAnalyzerParams(string(bs))

result, err := client.RunAnalyzer(ctx, option)
if err != nil {
    fmt.Println(err.Error())
    // handle error
}

cURL

# restful

期待される出力

['dampf', 'schiff', 'fahrt', 'brotbackautomat']