Remove Punct

removepunct フィルターは、トークンストリームから、句読点または空白文字を含むトークンを削除します。句読点ではなく意味のある内容語に焦点を当てた、よりクリーンなテキスト処理を行いたい場合に使用します。

Notes

このフィルターは、句読点を個別のトークンとして保持する jieba、lindera、icu tokenizer で最も効果を発揮します（例："Hello!" → ["Hello", "!"]）。standard tokenizer はトークン化の際に句読点を破棄します。whitespace tokenizer は、トークン内の句読点も含めて句読点を保持します。whitespace と組み合わせた場合、removepunct は、トークンに句読点または空白文字が含まれていればトークン全体を削除し、トークンから個々の文字を除去するわけではありません。

設定

removepunct フィルターは Zilliz Cloud に組み込まれています。使用するには、analyzer_params 内の filter セクションでその名前を指定するだけです。

Python

python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "jieba",
    "filter": ["removepunct"]
}

Java

java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "jieba");
analyzerParams.put("filter", Collections.singletonList("removepunct"));

Go

go

analyzerParams := map[string]any{"tokenizer": "jieba", "filter": []any{"removepunct"}}

Rust

rust

use serde_json::json;

let analyzer_params = json!({
    "tokenizer": "jieba",
    "filter": ["removepunct"]
});

C++

c++

nlohmann::json analyzer_params = {
    {"tokenizer", "jieba"},
    {"filter", {"removepunct"}}
};

NodeJS

javascript

const analyzer_params = {
    "tokenizer": "jieba",
    "filter": ["removepunct"],
};

cURL

bash

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "jieba",
  "filter": [
    "removepunct"
  ]
}'

removepunct フィルターは tokenizer によって生成された用語に対して動作するため、tokenizer と組み合わせて使用する必要があります。

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、それらを 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 analyzer を使用してそのフィールド内のテキストを処理し、効率的なトークン化とフィルタリングを行えます。詳細については、使用例 を参照してください。

例

analyzer 設定をコレクションスキーマに適用する前に、run_analyzer メソッドを使用してその動作を確認してください。

Analyzer 設定

Python

python

analyzer_params = {
    "tokenizer": "icu",
    "filter": ["removepunct"]
}

Java

java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "icu");
analyzerParams.put("filter", Collections.singletonList("removepunct"));

Go

go

analyzerParams := map[string]any{"tokenizer": "icu", "filter": []string{"removepunct"}}

Rust

rust

use serde_json::json;

let analyzer_params = json!({
    "tokenizer": "icu",
    "filter": ["removepunct"]
});

C++

c++

nlohmann::json analyzer_params = {
    {"tokenizer", "icu"},
    {"filter", {"removepunct"}}
};

NodeJS

javascript

const analyzer_params = {
    "tokenizer": "icu",
    "filter": ["removepunct"],
};

cURL

bash

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "icu",
  "filter": [
    "removepunct"
  ]
}'

run_analyzer を使用した検証

Python

python

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

client = MilvusClient(uri="YOUR_CLUSTER_ENDPOINT")

# 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)

Java

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("Привет! Как дела?");

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

Go

go

import (
    "context"
    "fmt"

    "github.com/milvus-io/milvus/client/v3/milvusclient"
)

ctx := context.Background()

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

texts := []string{"Привет! Как дела?"}
option := milvusclient.NewRunAnalyzerOption(texts...).
    WithAnalyzerParams(analyzerParams)

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

Rust

rust

use milvus::v2::prelude::*;
use serde_json::json;

let text = "Привет! Как дела?";

let response = client
    .run_analyzer(
        RunAnalyzerRequest::builder()
            .texts([text])
            .analyzer_params(json!({"tokenizer": "icu", "filter": ["removepunct"]}))
            .build()?,
    )
    .await?;

for result in response.results() {
    for token in result.get_tokens() {
        println!("{}", token.get_text());
    }
}

C++

c++

#include "milvus/MilvusClientV2.h"

auto client = milvus::MilvusClientV2::Create();

milvus::ConnectParam connect_param{"YOUR_CLUSTER_ENDPOINT"};
auto status = client->Connect(connect_param);
if (!status.IsOk()) {
    std::cout << status.Message() << std::endl;
}

std::string text = "Привет! Как дела?";
auto request = milvus::RunAnalyzerRequest()
                       .AddText(text)
                       .WithAnalyzerParams(analyzer_params);

milvus::RunAnalyzerResponse response;
status = client->RunAnalyzer(request, response);
if (!status.IsOk()) {
    std::cout << status.Message() << std::endl;
}

NodeJS

javascript

import { MilvusClient } from "@zilliz/milvus2-sdk-node";

const sampleText = "Привет! Как дела?";

const client = new MilvusClient({
  address: "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT",
});

const result = await client.runAnalyzer({
  analyzer_params: analyzer_params,
  text: sampleText,
});

cURL

bash

# restful
curl -X POST "YOUR_CLUSTER_ENDPOINT/v2/vectordb/common/run_analyzer" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_CLUSTER_TOKEN" \
  -d '{
    "analyzerParams": "{\"tokenizer\": \"icu\", \"filter\": [\"removepunct\"]}",
    "text": ["Привет! Как дела?"]
  }'

期待される出力

python

['Привет', 'Как', 'дела']