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Lindera

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linderaトークナイザーは辞書ベースの形態素解析を実行します。これはスペースで区切られていない単語を持つ言語（日本語、韓国語、中国語など）に適した選択です。

📘注意

linderaトークナイザーは、句読点記号を出力内の独立したトークンとして保持します。例えば、"こんにちは！"は["こんにちは", "！"]になります。これらの独立した句読点トークンを削除するには、removepunctフィルターを使用してください。

構成

linderaトークナイザーを使用したアナライザーを構成するには、tokenizer.typeをlinderaに設定し、dict_kindで辞書を選択します。

Python

analyzer_params = {
    "tokenizer": {
      "type": "lindera",
      "dict_kind": "ipadic"
    }
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer",
                new HashMap<String, Object>() {{
                    put("type", "lindera");
                    put("dict_kind", "ipadic");
                }});

Go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": map[string]any{"type": "lindera", "dict_kind": "ipadic"}}

NodeJS

// node.js

cURL

# restful

パラメータ	説明
type	トークナイザーの種類。これは"lindera"に固定されています。
dict_kind	語彙を定義するために使用される辞書。可能な値： ko-dic: 韓国語 - 韓国語形態素辞書（MeCab Ko-dic） ipadic: 日本語 - 標準形態素辞書（MeCab IPADIC）

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": {
      "type": "lindera",
      "dict_kind": "ipadic"
    }
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer",
                new HashMap<String, Object>() {{
                    put("type", "lindera");
                    put("dict_kind", "ipadic");
                }});

Go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": map[string]any{"type": "lindera", "dict_kind": "ipadic"}}

NodeJS

// nodejs

cURL

# restful

run_analyzerを使用した検証

Python

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

client = MilvusClient(
    uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
    token="YOUR_CLUSTER_TOKEN"
)

# 解析するサンプルテキスト
sample_text = "東京スカイツリーの最寄り駅はとうきょうスカイツリー駅で"

# 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")
        .token("YOUR_CLUSTER_TOKEN")
        .build();
MilvusClientV2 client = new MilvusClientV2(config);

List<String> texts = new ArrayList<>();
texts.add("東京スカイツリーの最寄り駅はとうきょうスカイツリー駅で");

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

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{"東京スカイツリーの最寄り駅はとうきょうスカイツリー駅で"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts).
    WithAnalyzerParams(string(bs))

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

NodeJS

// node.js

cURL

# restful

期待される出力

{tokens: ['東京', 'スカイ', 'ツリー', 'の', '最寄り駅', 'は', 'とう', 'きょう', 'スカイ', 'ツリー', '駅', 'で']}