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日本語

Zilliz Cloud の english アナライザーは、英語のテキストを処理するために設計されており、トークン化とフィルタリングに言語固有のルールを適用します。

定義

english アナライザーは、以下のコンポーネントを使用します。

• トークナイザー: standard トークナイザーを使用して、テキストを個別の単語単位に分割します。

• フィルター: 包括的なテキスト処理のために複数のフィルターが含まれています。

  • lowercase: すべてのトークンを小文字に変換し、大文字と小文字を区別しない検索を可能にします。

  • stemmer: 単語を語根形式に還元し、より広範なマッチングをサポートします（例：「running」は「run」になります）。

  • stop_words: 一般的な英語のストップワードを削除し、テキスト内の主要な用語に焦点を当てます。

english アナライザーの機能は、以下のカスタムアナライザー設定と同等です。

Python

analyzer_params = {
        "tokenizer": "standard",
        "filter": [
                "lowercase",
                {
                        "type": "stemmer",
                        "language": "english"
                }, {
                        "type": "stop",
                        "stop_words": "_english_"
                }
        ]
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("tokenizer", "standard");
analyzerParams.put("filter",
        Arrays.asList("lowercase",
                new HashMap<String, Object>() {{
                    put("type", "stemmer");
                    put("language", "english");
                }},
                new HashMap<String, Object>() {{
                    put("type", "stop");
                    put("stop_words", Collections.singletonList("_english_"));
                }}
        )
);

NodeJS

const analyzer_params = {
    "type": "standard", // Specifies the standard analyzer type
    "stop_words", ["of"] // Optional: List of words to exclude from tokenization
}

Go

analyzerParams = map[string]any{"tokenizer": "standard",
        "filter": []any{"lowercase", map[string]any{
            "type":     "stemmer",
            "language": "english",
        }, map[string]any{
            "type":       "stop",
            "stop_words": "_english_",
        }}}

cURL

# restful
analyzerParams='{
  "tokenizer": "standard",
  "filter": [
    "lowercase",
    {
      "type": "stemmer",
      "language": "english"
    },
    {
      "type": "stop",
      "stop_words": "_english_"
    }
  ]
}'

設定

フィールドにenglishアナライザーを適用するには、analyzer_paramsでtypeをenglishに設定し、必要に応じてオプションパラメータを含めます。

Python

analyzer_params = {
    "type": "english",
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "english");

NodeJS

const analyzer_params = {
    "type": "english",
}

Go

analyzerParams = map[string]any{"type": "english"}

cURL

# restful
analyzerParams='{
  "type": "english"
}'

english アナライザーは、以下のオプションパラメーターを受け入れます。

パラメーター	説明
stop_words	ストップワードのリストを含む配列。これらはトークン化から削除されます。デフォルトは、一般的な英語のストップワードの組み込みセットである english です。

カスタムストップワードを使用した設定例：

Python

analyzer_params = {
    "type": "english",
    "stop_words": ["a", "an", "the"]
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "english");
analyzerParams.put("stop_words", Arrays.asList("a", "an", "the"));

NodeJS

const analyzer_params = {
    "type": "english",
    "stop_words": ["a", "an", "the"]
}

Go

analyzerParams = map[string]any{"type": "english", "stop_words": []string{"a", "an", "the"}}

cURL

# restful
analyzerParams='{
  "type": "english",
  "stop_words": [
    "a",
    "an",
    "the"
  ]
}'

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います。詳細については、使用例を参照してください。

例

アナライザー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。

アナライザー設定

Python

analyzer_params = {
    "type": "english",
    "stop_words": ["a", "an", "the"]
}

Java

Map<String, Object> analyzerParams = new HashMap<>();
analyzerParams.put("type", "english");
analyzerParams.put("stop_words", Arrays.asList("a", "an", "the"));

NodeJS

// javascript

Go

analyzerParams = map[string]any{"type": "english", "stop_words": []string{"a", "an", "the"}}

cURL

# restful
analyzerParams='{
  "type": "english",
  "stop_words": [
    "a",
    "an",
    "the"
  ]
}'

run_analyzer を使用した検証

Python

from pymilvus import (
    MilvusClient,
)

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

# Sample text to analyze
sample_text = "Milvus is a vector database built for scale!"

# Run the standard analyzer with the defined configuration
result = client.run_analyzer(sample_text, analyzer_params)
print("English 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("Milvus is a vector database built for scale!");

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{"Milvus is a vector database built for scale!"}
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

English analyzer output: ['milvus', 'vector', 'databas', 'built', 'scale']