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Remove Punct

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removepunct フィルターは、トークンストリームから独立した句読点トークンを削除します。句読点ではなく意味のあるコンテンツ語に焦点を当てた、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、および icu トークナイザーと組み合わせて使用すると最も効果的です（例: "Hello!" → ["Hello", "!"]）。一方、standard や whitespace のような他のトークナイザーはトークン化の段階で句読点を破棄するため、それらに対して removepunct を適用しても効果はありません。

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

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

Java

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

NodeJS

// node

Go

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

cURL

# restful

removepunct フィルターはトークナイザーによって生成された語彙項に対して動作するため、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。

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を VARCHAR フィールドに適用できます。これにより、Zilliz Cloud はそのフィールド内のテキストを指定されたアナライザーを使用して処理し、効率的なトークン化とフィルタリングを実現します。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設定を適用する前に、run_analyzer メソッドを使用してその動作を検証してください。

アナライザー設定

Python

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

Java

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

NodeJS

// node

Go

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

cURL

# restful

run_analyzer を使用した検証

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

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();

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{"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
}

cURL

# restful

期待される出力

['Привет', 'Как', 'дела']