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Remove Punct

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 で最も効果的です(例: "Hello!" → ["Hello", "!"])。standard や whitespace などの他の tokenizer はトークン化時に句読点を破棄するため、removepunct はそれらには効果がありません。

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"]
}

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 を定義した後は、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 は指定した 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
analyzer_params = {
"tokenizer": "icu",
"filter": ["removepunct"]
}

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)

期待される出力​

sql
['Привет', 'Как', 'дела']